篇一：数字治理和数据治理区别
数字化改革和数据治理的关系
数字化改革是指利用数字技术和信息化手段，对传统的经济、社会、政治等领域进行全面的改革和升级。数字化改革的目的是提高效率、降低成本、提升服务质量和创新能力，从而推动经济社会的可持续发展。而数据治理则是指对数据进行管理、保护、分析和利用的过程，以确保数据的质量、安全和价值。数据治理的目的是为了提高数据的可信度、可用性和可持续性，从而支持企业的决策和业务发展。
数字化改革和数据治理之间存在着密切的关系。首先，数字化改革需要大量的数据支持。在数字化改革的过程中，企业需要收集、存储、分析和利用大量的数据，以便更好地了解市场需求、客户行为、产品性能等信息，从而优化业务流程、提高产品质量和服务水平。而数据治理则是保证数据质量和安全的重要手段，只有对数据进行有效的管理和保护，才能确保数据的可信度和可用性，从而支持数字化改革的顺利进行。
数字化改革也需要数据治理的支持。在数字化改革的过程中，企业需要对数据进行分析和挖掘，以便更好地了解市场趋势、客户需求和产品性能等信息，从而优化业务流程、提高产品质量和服务水平。而数据治理则是保证数据分析和挖掘的有效性和准确性的重要手段，只有对数据进行有效的管理和分析，才能确保数据的价值和可持续性，从而支持数字化改革的顺利进行。
数字化改革和数据治理也需要相互协调和支持。数字化改革和数据治理是相互依存的，只有两者相互协调和支持，才能实现数字化改革的目标和数据治理的价值。数字化改革需要数据治理的支持，而数据治理也需要数字化改革的推动，只有两者相互协调和支持，才能实现数字化改革和数据治理的双赢。
数字化改革和数据治理之间存在着密切的关系。数字化改革需要大量的数据支持，而数据治理则是保证数据质量和安全的重要手段；数字化改革也需要数据治理的支持，而数据治理则是保证数据分析和挖掘的有效性和准确性的重要手段；数字化改革和数据治理也需要相互协调和支持，只有两者相互协调和支持，才能实现数字化改革和数据治理的双赢。
篇二：数字治理和数据治理区别
数据治理概念
随着科技的进步，我们被迫在数据治理领域进行大量的话题和讨论，以便更好地管理我们的数据。数据治理概念是一种将有效的管理技术应用于数据和信息系统的概念，旨在提高组织的数据治理程度和实现有效的数据管理。
为了更好地了解这一概念，我们首先要明确一些基本概念。数据治理涉及到数据记录、保存、分析、使用和共享等方面，并且遵循一系列标准和规范来确保数据质量和安全。从技术上讲，数据治理包括数据管理、数据挖掘、数据分析、数据技术、数据应用开发和数据安全等技术。
数据治理涉及到的技术有很多，其中最重要的是数据管理技术。数据管理技术主要是指利用计算机系统来实现数据管理的技术，包括数据库管理、数据处理、查询管理以及安全管理等技术。此外，数据管理技术还可以利用大数据分析、人工智能、机器学习、知识图谱技术和推荐系统等新兴技术来实现，旨在改善组织内部的数据管理效率。
另外，数据安全是一个不容忽视的重要部分。数据安全的目的是保护组织的数据不被未经授权的用户访问，以避免数据泄漏、毁坏或滥用。可用的安全技术包括访问控制、数据加密、备份和恢复、安全审计等。
最后，数据治理有助于实现更高效的数据管理，促进创新和发展，并提高企业数据的安全性和可用性。要想获得数据治理的好处，组织需要建立一套合理的组织数据管理机制，建立有效的数据治理框架，-1-
并不断提高和更新数据技术，以促进数据管理的效率和安全性。
综上所述，数据治理概念是一种有效地管理企业数据的概念，旨在提高数据质量和安全性，以促进企业数据利用和管理效率。它以数据管理、数据挖掘、数据分析、数据技术、数据应用开发和数据安全等技术为基础，将这些技术应用于具体的企业组织系统，以提高企业的数据治理能力，带来更立竿见影的效果。
-2-
篇三：数字治理和数据治理区别
数据管理与数据治理的异同点分析
当我们谈数据资产管理时，我们究竟在谈什么就目前而言，我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念，两者的准确定义是什么，具体区别又是什么，仍是困扰着许多人的关键问题。
数据管理包含数据治理
“治理是整体数据管理的一部分”这个概念目前已经得到了业界的广泛认同。数据管理包含多个不同的领域，其中一个最显着的领域就是数据治理。
CMMi协会颁布的数据管理成熟度模型(DMM)使这个概念具体化。DMM模型中包括六个有效数据管理分类，而其中一个就是数据治理。数据管理协会(DAMA)在数据管理知识体系(DMBOK)中也认为，数据治理是数据管理的一部分。在企业信息管理(EIM)这个定义上，EIM是“在组织和技术的边界上结构化、描述、治理信息资产的一个综合学科”。不仅强调了数据/信息管理和治理上的紧密关系，也重申了数据管理包含治理这个观点。
治理与管理的区别
治理相对容易界定，它是用来明确相关角色、工作责任和工作流程的，确保数据资产能长期有序地、可持续地得到管理。而数据管理则是一个更为广泛的定义，它与任何时间采集和应用数据的可重复流程的方方面面都紧密相关。
例如，简单地建立和规划一个数据仓库，这是数据管理层面的工作。定义谁以及如何访问这个数据仓库，并且实施各种各样针对元数据和资源库管理工作的标准，这是治理层面的工作。
数据管理广泛的定义有一部分是特别针对数据治理的。一个更广泛的定义是，在数据管理过程中要保证一个组织已经将数据转换成有用信息，这项工作所需要的流程和工具就是数据治理的工作。
信息与数据的区别
所有的信息都是数据，但并不是所有的数据都是信息。信息是那些容易应用于业务流程并产生特定价值的数据。要成为信息，数据通常必须经历一个严格的治理流程，它使有用的数据从无用数据中分离出来，以及采取若干关键措施增加有用数据的可信度，并将有用数据作为信息使用。数据的特殊点在于创造和使用信息。
数据治理主要围绕对象——角色
与正式的数据治理流程相关的角色是有限的。这些角色通常包括高层的管理者，他们优化数据治理规划并使资金筹集变得更为容易。这些角度也包括一个治理委员会，由个别高层管理者以及针对治理特定业务和必要流程而赋予相应职责的跨业务部门的人组成。角色也包括数据管理员，确保治理活动的持续开展以及帮忙企业实现业务目标。此外，还有部分“平民”管理员，他们虽然不会明确被指定为数据管理员，但他们仍在各自业务领域里的治理流程中扮演活跃的角色。
有效的治理不仅需要IT的介入，这是人们的普遍共识。尤其当业务必须更主动地参与到治理方式和数据管理其他层面(例如自助数据分析)的时候，目的是要从这些工作参与中获益。在更多的案例中，特定领域的治理可以直接应用于业务。这就是为什么治理仅需要IT的介入是一个过时且应该摈弃的观点。
数据治理主要围绕对象——领域
数据治理包含许多不同方面的领域：
元数据：元数据要求数据元素和术语的一致性定义，它们通常聚集于业务词汇表上。
业务词汇表：对于企业而言，建立统一的业务术语非常关键，如果这些术语和上下文不能横跨整个企业的范畴，那么它将会在不同的业务部门中出现不同的表述。
生命周期管理：数据保存的时间跨度、数据保存的位置，以及数据如何使用都会随着时间而产生变化，某些生命周期管理还会受到法律法规的影响。
数据质量：数据质量的具体措施包括数据详细检查的流程，目的是让业务部门信任这些数据。数据质量是非常重要的，有人认为它不同于治理，它极大提升了治理的水平。
参考数据管理：参考数据提供数据的上下文，尤其是它结合元数据一起考虑的情况下。由于参考数据变更的频率较低，参考数据的治理经常会被忽视。
虽然上述提及的是数据治理在数据管理中所负责的特定领域，但一个至关重要的问题在于，所有组织里的数据必须持续坚持数据治理的原则。
数据建模
数据建模是依赖于数据治理的另一个数据管理中的关键领域，它结合了数据管理与数据治理两者进行协调工作。可以说，为了将数据治理扩展到整个组织，利用一个规范化的数据建模有利于将数据治理工作扩展到其他业务部门。遵从一致性的数据建模，令数据标准变得有价值(特别是应用于大数据)。一个确保数据治理贯穿整个企业的最高效手段，就是利用数据建模技术直接关联不同的数据治理领域，例如数据血缘关系以及数据质量。当需要合并非结构化数据时，数据建模将会更有价值。此外，数据建模加强了治理的结构和形式。
关键的不同点
数据管理其他方面的案例在DMM中有五个类型，包括数据管理战略、数据质量、数据操作(生命周期管理)、平台与架构(例如集成和架构标准)，以及支持流程(聚集于其他因素之中的流程和风险管理)。
数据治理和数据管理非常接近是有事实支撑的，数据质量经常被视为与数据治理相结合，甚至被认为是数据治理的产物之一。也许，情景化这两个领域的最好办法，在于理解数据治理是负责正式化任何数据管理当中的流程，数据治理本身着重提供一整套工具和方法，确保企业在实际上治理这些数据。虽然数据治理是数据管理中的一部分，但后者必须要由前者来提供可靠的信息到核心业务流程。
