在我们开始谈数据管理之前，先问一个问题： “数据治理是什么？” 对于很多人来说，“数据治理”这个词应该是一个全新的词汇。 这是因为，企业对数据管理的理解和认知还存在着一定局限性。 这篇文章，我们将会给大家带来这样一种新的概念： 为什么要做数据治理？ 它跟数据管理有什么区别？ 我们需要怎样的治理体系才能保证企业运营高效？ 为什么要做治理和规划设计等等。 下面，我会从几个方面来给大家介绍。

一、数据治理和数据管理的区别

首先，我们先来了解一下数据治理和数据管理的区别。 数据治理主要是指在一个系统、组织、人员、流程和技术上，为确保其能够保持高效的运行而制定的各种规范与准则。 从定义中我们可以看出，数据治理更多是一个面向应用程序的概念，它是指一个系统如何使自己变得更好。 而对于大数据来说，由于没有明确定义，我们通常将它称为“数据管理”。 这就意味着企业要想高效的管理大数据必须制定相应的标准与规范才行。

二、企业为什么要做数据治理

在谈到数据治理的时候，很多人可能会想到的是上面提到的第一点。 然而，我们不能说它不对。毕竟在数据管理领域，我们也遇到了很多非常不错的方法和产品案例。 但我想说的是，企业做数据治理是为了什么？ 那就是为了保证企业能够高效运营，提高产品质量与客户服务水平。

三、我们该如何去设计一套数据治理体系？

我们需要先去设计一套数据治理的标准和规范，然后通过工具来帮助我们更好地去执行。 我个人认为，一套数据治理体系不能完全的由 IT部门或者业务来主导，需要以企业的战略目标为导向。 我认为企业文化和团队氛围是非常重要的，因为你只有在一个充满活力的环境中，你才能更好地开展工作。 在设计数据治理体系时，应该要考虑到如何通过一系列规则和标准来让企业的 IT系统发挥出最大价值。 如果有必要的话，也可以考虑采用一些自动化系统来提升数据的使用效率。 这里我也会为大家介绍几种常见的数据治理工具。

四、结语

通过以上的介绍，相信大家对数据治理有了一个基本了解。 现在大家应该明白了数据管理与数据资产之间的关系，那么我相信大家应该会有一些疑问： 希望这篇文章能够帮助你理解。

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