数据治理 VS 数据管理！

与早期的数字化原生企业相比，不进行数据管理或治理的企业将面临着严重的后果 。至于说到良好的数据管理和应用的实践，大多数人只会将这个词与那些已经实现数据驱动型的企业的众多实践中的一小部分联系起来。   除了数据分析，数据管理是很容易想到的。尽管同样普遍——也许更重要——数据最佳实践是数据治理的实践。   许多人混淆了数据管理和数据治理，认为从本质上讲，它们代表了同一组实践，就像同一枚硬币的两个面。然而，事实并非如此。   这两种数据实践是不同的，了解这两者的区别可以使一个企业成功或失败。

一、什么是数据治理？ 

就像你在没有首先制定计划或时间表并设定目标的情况下不会进行锻炼一样，那些成功的企业不会随随便便做出关键的商业决定。特别是，考虑到手头的利害关系。   相反，他们精心计划他们的行动方案，预测风险和损失，并想办法将风险和损失降到最低。 同样的原则也适用于企业的数据策略。   在开始他们的数据驱动之旅之前，企业应该规划他们的路线，确定所有的来龙去脉，风险，以及不良策略的后果。 

只有这样， 他们才能确保他们收集并提供最终分析的数据，具有最高质量，从而确保基于这些数据的决策是最精确的。这种规划，这种创建一个强大的架构的做法就是我们所说的数据治理。  以下为数据治理解决方案的影响： 

1. 员工队伍 没有计划，劳动力就会受制于环境。 相反，企业必须指派一个专门的团队或个人 （ 称为数据管家 ） 来制定明确的长期计划，确定明确的目标和流程，以有效地实现这些目标。   这就是你保持领先一步的方式。 

2. 流程 建立流程和标准都是正在实施的正确数据架构。 只要它们清晰且易于沟通，它们就可以为员工提供一张成功的地图，在这种情况下，就是保持数据的质量。   流程或标准本身必须被定期审查。必须不断对其进行监控和重新调整，以尽量减少错误。这可确保数据始终干净、准确和完整。 例如，通过建立有效的流程，可以很容易地避免返工和重复。 

3. 标准 一旦流程建立起来，数据管理员或管理人还必须建立一套规则，描述数据应该如何在企业中移动。 这涉及到的问题包括：数据的可靠性如何，谁可以访问数据，是否应该保留或归档，或者数据的安全性如何。  当计划是有效的，所有正确的流程和标准都到位时，企业必须保证大部分的工作已经完成。剩下的就靠数据管理了。

二、什么是数据管理？

 一旦计划、时间表和目标被列出，剩下的就是实际操作了。简而言之，这就是数据管理：执行数据治理所制定的计划，以达到最大的效果。    不过，一致性是关键。   无论如何，经过深思熟虑的计划很可能是有效和精确的。但优秀的数据管理在很大程度上是由一致性来定义的--在企业中一次又一次地存储、移动和保护数据的能力，同时自始至终确保其质量始终高于标准阈值。   以下是有效的数据管理解决方案的影响。

1. 员工队伍 有效的数据管理，鼓励数据素养，这对未来的增长是一个巨大的积极因素。 在2021年，当然还有未来，数据战略和管理是数据管理人员的必备技能，需求量非常大。日复一日地在高层次上处理数据，使员工为未来做好准备。

  2. 流程 管理良好的流程是简化的流程。 无论是IT 还是人力资源部门，从一开始就灌输良好的数据管理方法，对于避免混乱、冗余以及时间和空间损失以及由此带来的金钱损失大有较大帮助。

3. 自动化 市面上有数十种令人惊叹的数据管理工具，使企业能够轻松、安全地收集、存储和操作数据。换句话说，有一些工具可以自动化数据管理。

因此，数据管理可以成为商业智能或全数字化转型的门户。而鉴于智能流程或自动化所产生的价值，使用它们是一个毫无疑问的选择。

三、数据治理和数据管理之间的区别？ 

如果最成功的业务决策是识别问题与解决问题的意愿和技能的总和，那么数据治理负责前者，而数据管理负责后者。

换句话说，数据治理是规划和指导的行为，而数据管理是落地或执行计划的行为。 一个是勾勒出高楼大厦的蓝图或架构：另一个则是建造它。数据治理与数据管理单独拿出来一个而言，都是非常关键的，但一定不是不完整的。它们一起使用才是最有效的！