数据治理(data governance)和数据管理(data management)的区别

数据治理和数据管理的主要区别在于，数据治理是在数据的整个生命周期中确保数据质量的数据管理，而数据管理是将数据作为有价值的资源进行处理的过程。...

数据治理和数据管理的主要区别在于，数据治理是在数据的整个生命周期中确保数据质量的数据管理，而数据管理是将数据作为有价值的资源进行处理的过程。

一般来说，数据对于小规模到企业级的商业组织来说非常重要。数据经过处理后成为有意义的信息。而且，组织的高级管理层利用这些信息做出明智的未来决策，以提高生产力和利润。此外，业务组织还使用数据治理和数据管理来有效地处理数据。

覆盖的关键领域

1.什么是数据治理-定义，功能2.什么是数据管理-定义，功能3.数据治理和数据管理的区别-关键区别比较

关键术语

大数据、业务智能、数据治理、数据管理、数据仓库、元数据

什么是数据治理(data governance)？

数据治理是一种维护高质量数据的数据管理。主要关注企业数据的可用性、可用性、完整性、一致性和安全性。此外，它还建立了确保数据质量的流程，以供组织的所有成员使用。此外，数据管理员角色用于确定所遵循的数据治理过程是否改进了数据治理。因此，组织可以创建新的指导方针来确保数据治理。

总的来说，数据治理有助于提高数据的一致性和可靠性。此外，它允许组织做出有价值的商业决策，优化运营，增加利润，并为客户提供新的产品和服务。

什么是数据管理(data management)？

数据管理是将数据作为有价值的资源进行管理的过程。它反映在许多领域，如会计学、统计学、逻辑规划等学科。有效的数据管理与法规遵从性有关。此外，数据管理方法适用于整个数据生命周期，包括数据创建、存储、处理、获取，甚至数据消除。

此外，还有各种类型的数据管理技术。一种方法是将所有重要和关键的数据链接到一个称为主文件的文件。此外，数据管理专业人士正在寻找方法，通过流程简化、改进现有产品和数据销售来实现公司数据的货币化。而且，随着业务流程和功能的增加，数据量也增加了。因此，大量的海量数据被称为大数据。Hadoop和Spark等框架用于支持不断增长的数据量和数据的实时处理。

数据治理(data governance)和数据管理(data management)的区别

定义

数据治理是一个决策制定、监控和执行机构，它对组织的数据管理拥有权限。另一方面，数据管理是控制数据体系结构、质量、安全性、策略、实践和程序的过程。因此，这是数据治理和数据管理之间的主要区别。

类型

数据治理是数据的策略，而数据管理是数据的物流。因此，这是数据治理和数据管理之间的另一个区别。

功能

该功能还使数据治理和数据管理有所不同。数据治理涉及建立过程、实践和理论，而数据管理涉及收集、验证、存储、组织、保护、处理和维护数据。

主要焦点

数据治理关注数据的安全性、可靠性和可信性。另一方面，数据管理的重点是使数据有价值。因此，这也是数据治理和数据管理之间的一个重要区别。

结论

一般来说，数据对每个商业组织都是有价值的。因此，组织为了最大限度地利用可用数据，需要利用数据治理和数据管理。数据治理和数据管理的主要区别在于，数据治理是为了确保数据在整个生命周期中的质量而进行的数据管理，而数据管理是将数据作为有价值的资源进行处理的过程。简言之，数据管理包括数据治理、数据体系结构、质量管理、数据仓库、商业智能、元数据管理和数据安全。