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 数据治理、数据管理、数据资产管理有什么不同?
20211231|文章来源:-

据调查报告显示:到2025年,全球新增数据资源中将有近30%来自中国,而在信息产业的某些领域,我国已经实现了从跟跑到领跑的转变。面对日益庞大的大数据规模,要理解对它的剖析,首先要从概念入手。
什么是数据管理?
数据管理是指通过对数据和信息资产的提供功能进行规划、控制,包括制定、实施和监督相关数据的计划、政策、方案、项目、过程、方法和程序,以获取、控制、保护、交付和提高数据和信息资产的价值。
什么是数据治理?
数据治理是把数据作为企业资产来对待的一门学科。DataCorporations是数据管理的质量控制规范,它在企业的数据管理、使用、优化和保护过程中植入了严格和纪律。其包括以企业资产的形式优化、保护和利用数据的决策权。该模型包括组织中人员、过程、技术和策略的编排,从而从企业数据中获得最佳价值。
视角1:数据管理,数据治理。
数据管理包含了数据治理。
以DAMA-DMBOK2理论为框架,将数据管理的内容分为三类:
DataCorporations活动:确保组织对数据做出合理和一致的决策;
数据生命周期活动:从数据的获取到数据消除的全过程管理;
DataBasic活动:包括数据的管理,维护和使用。
从上诉观点来看,DAMA显然赞同数据管理包含数据治理这一结论。
视角2:数据管理,数据治理。
还有一种观点认为,数据治理包括数据管理,它是数据治理的技术实现。根据这一观点,数据治理定义了数据端到端生命周期中的组织结构(收集、存储、使用、保护、归档和删除)、数据所有者、政策、规则、过程、业务术语和度量,等等。在数据治理中,数据管理是数据治理的技术实现,而企业数据治理是各种政策和流程的执行和执行的总称。
视角3:数据管理=数据治理。
在数字时代,数据作为企业的重要资产,越来越多的企业将其视为除人、财、物外的第四生产要素。在企业的顶层,数据治理已成为战略层面的策略。
所以我们不认为数据治理是公司治理的一部分,而是它们相互依存。脱离了数据治理的公司治理是残缺的、不完整的,没有及时、准确的数据支持,企业利益就无法得到最大限度的保障;脱离了数据治理的公司治理则是缺乏源源不断的动力,缺少战略层面的目标和顶层的政策支持,数据治理就像死水一潭,治理过程不仅困难重重,而且无法持续地实现数据价值。

什么是数据资产?
企业的数据资产是企业在经营活动中形成的,由企业所有,在数据的产生、获取、处理、存储、传输和应用过程中对其进行控制,使其具有一定的价值。
随着数据日益庞大,在大数据时代,越来越多的国家、企业和组织达成共识,认为数据也是一种资产,而数据资产的概念则更加注重它的同质性,资产化,强调它的收益。数据资源将成为战略性资产,而形成数据资产需要有效的数据治理。高效数据治理是一个持续的过程,是数据价值的逐步实现。因此,数据治理是企业信息化的基石,数据资产是企业发展战略的核心价值,而数据管理则为企业赋能。

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