數據管理和數據治理都是圍繞數據領域展開的，他們之間有互相重疊的部分，因此好多時候兩個術語經常被混為一談。
此外，關于企業數據這個課題，還有許多相關的子集，其中包括主數據管理、元數據管理、數據生命周期管理等等。
為了幫助大家弄明白數據管理與數據治理兩大術語的區別與關系，本文將著重對他們的概念進行解析，并指出它們的關鍵性區別。

【數據治理是數據管理的子集】
在說明數據和信息的區別之前，最好從“治理是整體數據管理的一部分”這個概念開始，這個概念目前已經得到了業界的廣泛認同。數據管理包含多個不同的領域，其中一個最顯著的領域就是數據治理。
CMMi協會頒布的數據管理成熟度模型(DMM)使這個概念具體化。DMM模型中包括六個有效數據管理分類，而其中一個就是數據治理。
數據管理協會(DAMA)在數據管理知識體系(DMBOK)中也認為，數據治理是數據管理的子集，包含在其中。在企業信息管理(EIM)這個定義上，Gartner認為EIM是“在組織和技術的邊界上結構化、描述、治理信息資產的一個綜合學科”。Gartner這個定義不僅強調了數據/信息管理和治理上的緊密關系，也重申了數據管理包含治理這個觀點。

【數據管理與數據治理的區別】
在明確數據治理是數據管理的子集后，下一個問題理解兩大術語的概念。
數據治理相對容易界定，它是用來明確相關角色、工作責任和工作流程的，確保數據資產能長期有序地、可持續地得到管理。
而數據管理則的定義較為廣泛，它與何時何地采集和應用數據的可重復流程的方方面面都緊密相關。例如，簡單地建立和規劃一個數據倉庫，這是數據管理層面的工作。定義誰以及如何訪問這個數據倉庫，并且實施各種各樣針對元數據和資源庫管理工作的標準，這是治理層面的工作。
數據管理VS數據治理
在數據管理過程中要保證一個組織已經將數據轉換成有用信息，這項工作所需要的流程和工具就是數據治理的工作。

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