在數據的海洋中(zhōng)遨遊時，“數據管理(lǐ)” 和 “數據治理(lǐ)” 這兩個詞時常出現。提及 “開發一個數據平台”，我們能(néng)迅速在腦海中(zhōng)勾勒出打造一款工(gōng)具(jù)産(chǎn)品的畫面，需要前後端緊密協作(zuò)，開發出一套支撐數據開發的平台；說到 “梳理(lǐ) XX 業務(wù)流程，進行數據模型建設”，我們也清楚要與 XX 業務(wù)部門協同合作(zuò)，梳理(lǐ)業務(wù)流程與表邏輯，進而搭建數據倉庫模型。但當 “數據治理(lǐ)” 和 “數據管理(lǐ)” 這兩個詞冒出來時，不少人就開始犯迷糊了。治理(lǐ)數據？管理(lǐ)數據？到底是要治理(lǐ)和管理(lǐ)數據的哪些方面呢(ne)？這兩個概念就像一對孿生兄弟(dì)，乍看極為(wèi)相似，仔細分(fēn)辨卻又(yòu)存在諸多(duō)不同。

要搞清楚數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)，我們先得了解“治理(lǐ)” 和 “管理(lǐ)” 在日常語境中(zhōng)的差異。在日常生活裏，我們很(hěn)少刻意去區(qū)分(fēn)它們，但實際上，二者的側重點截然不同。

管理(lǐ)，更像是一位親力親為(wèi)的實幹家，着重對組織内的各類資源，如人力、物(wù)力、财力等，進行全面的計劃、組織、指揮、協調與控制。其目标明确，旨在達成既定目标，保障組織内部有(yǒu)條不紊地運轉。以工(gōng)廠車(chē)間為(wèi)例，車(chē)間主任通過制定詳細的生産(chǎn)計劃，合理(lǐ)安(ān)排工(gōng)人崗位，實時監督生産(chǎn)進度，确保産(chǎn)品按時、按質(zhì)完成生産(chǎn)。管理(lǐ)聚焦于具(jù)體(tǐ)事務(wù)的操作(zuò)，屬于執行層面。

而治理(lǐ)，則更像是一位高瞻遠(yuǎn)矚的領航者，它強調通過一系列精(jīng)心設計的制度安(ān)排、規則設定，以及多(duō)方參與互動的機制，對涉及公(gōng)共事務(wù)或宏觀層面的領域進行協調與把控。以國(guó)家治理(lǐ)來說，這絕非一個部門或個人能(néng)夠完成，需要不同層級的政府、社會組織、企業、公(gōng)民(mín)等多(duō)方主體(tǐ)共同參與，共同制定法律法規、構建政策框架，以此維護社會穩定，推動經濟發展。治理(lǐ)關注的是宏觀層面的規則制定和方向把控。

簡言之，管理(lǐ)是具(jù)體(tǐ)做事，治理(lǐ)是制定規則、制度，指導做事。這一本質(zhì)區(qū)别，為(wèi)我們理(lǐ)解數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)的差異奠定了基礎。

（一）DAMA 的獨特見解

DAMA（國(guó)際數據管理(lǐ)協會）作(zuò)為(wèi)數據領域的權威組織，對數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)有(yǒu)着明确的定義。

數據治理(lǐ)（Data Governance，DG），是在管理(lǐ)數據資産(chǎn)的過程中(zhōng)行使權力與管控，涵蓋計劃、監控和實施等關鍵環節。它就如同數據世界的 “規則制定者”，确保數據管理(lǐ)遵循既定規則和最佳實踐。

數據管理(lǐ)（Data Management），則是為(wèi)了交付、控制、保護并提升數據和信息資産(chǎn)的價值，在數據的整個生命周期中(zhōng)制定計劃、制度、規程，并開展一系列活動，同時對這些活動進行執行與監督。數據管理(lǐ)更像是一位 “工(gōng)匠”，直接作(zuò)用(yòng)于數據，通過各種手段提高數據質(zhì)量，最終實現數據價值。

從 DAMA 的定義可(kě)以看出，數據治理(lǐ)關注數據決策的制定，以及人員和流程在數據方面的行為(wèi)方式；數據管理(lǐ)則直接與數據打交道，通過實際操作(zuò)提升數據價值。

（二）DGI 的視角解讀

DGI（數據治理(lǐ)研究所）在《數據治理(lǐ)框架》中(zhōng)對數據治理(lǐ)有(yǒu)獨特的解讀。廣義上，數據治理(lǐ)是對數據相關事項作(zuò)出決策的工(gōng)作(zuò)；狹義來講，數據治理(lǐ)是與信息相關過程的決策權與問責制度體(tǐ)系，該體(tǐ)系依據商(shāng)定的模型執行，明确了誰能(néng)對什麽信息采取什麽措施，以及何時、在何種情況下使用(yòng)何種方法。雖然 DGI 未明确給出數據管理(lǐ)的定義，但從其對數據治理(lǐ)的定義中(zhōng)，能(néng)感受到數據治理(lǐ)主要圍繞規則和制度展開。

（三）IBM 的專業定義

IBM 作(zuò)為(wèi)科(kē)技(jì )領域的巨頭，對數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)有(yǒu)着專業的闡釋。

數據管理(lǐ)，是攝取、處理(lǐ)、保護和存儲組織數據的一套做法，然後将這些處理(lǐ)後的數據用(yòng)于戰略決策，以改善業務(wù)成果。簡單來說，就是通過一系列操作(zuò)，讓數據為(wèi)企業決策提供支持。

數據治理(lǐ)，是專注于組織數據的質(zhì)量、安(ān)全性和可(kě)用(yòng)性的數據管理(lǐ)原則。它通過為(wèi)數據收集、所有(yǒu)權、存儲、處理(lǐ)和使用(yòng)定義和實施政策、标準和程序，确保數據的完整性和安(ān)全性。可(kě)以說，數據治理(lǐ)是數據管理(lǐ)的“質(zhì)量把關者”，保障數據在各個環節符合标準。

綜合各權威機構的定義，我們可(kě)以對數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)進行更深入的總結。

數據管理(lǐ)，是通過一系列管理(lǐ)活動和措施，充分(fēn)發揮數據在促進企業向信息化、數字化、智能(néng)化發展方面的價值。需要注意的是，數據治理(lǐ)是數據管理(lǐ)的一部分(fēn)，這在 DAMA 的車(chē)輪圖中(zhōng)清晰可(kě)見。數據管理(lǐ)直接作(zuò)用(yòng)于數據，依據數據治理(lǐ)提供的規範、制度等内容，通過實際操作(zuò)，如數據的收集、整理(lǐ)、分(fēn)析等，提高數據質(zhì)量，實現數據價值。

數據治理(lǐ)，是為(wèi)了更好地進行數據管理(lǐ)活動而制定的一系列組織、制度、規範等。它不直接作(zuò)用(yòng)于數據，而是為(wèi)數據管理(lǐ)提供規範化、流程化的前提條件。例如，數據治理(lǐ)會明确數據的所有(yǒu)權、制定數據質(zhì)量标準等，這些都是數據管理(lǐ)有(yǒu)效開展的基礎。

既然已經明晰了數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)的區(qū)别，那為(wèi)何在實際應用(yòng)中(zhōng)，它們常被混用(yòng)呢(ne)？

一方面，這兩個名(míng)詞本身概念較為(wèi)抽象，不易清晰闡述其間的細微差别。很(hěn)多(duō)人在未深入研究時，很(hěn)難準确區(qū)分(fēn)。

另一方面，在進行數據治理(lǐ)時，不能(néng)僅停留在制定規則、調整組織等層面，必然要進一步開展數據管理(lǐ)工(gōng)作(zuò)。例如，企業進行數據治理(lǐ)，制定了數據标準和規範後，就需要通過數據管理(lǐ)活動，如數據清洗、數據整合等，讓這些标準和規範落地實施。所以，在很(hěn)多(duō)數據治理(lǐ)項目中(zhōng)，往往同時包含數據管理(lǐ)的動作(zuò)，這就導緻人們常常将二者混淆。

不過，在不同語境中(zhōng)，我們還是能(néng)準确使用(yòng)這兩個概念。比如，“在數據管理(lǐ)過程中(zhōng)，我們要确保有(yǒu)數據治理(lǐ)提供的規範、組織、工(gōng)具(jù)等保障，這樣才能(néng)讓數據管理(lǐ)工(gōng)作(zuò)更高效”；“數據治理(lǐ)過程中(zhōng)制定的規範、組織、工(gōng)具(jù)等，有(yǒu)效保證了數據管理(lǐ)的規範化落地，提升了數據質(zhì)量”。

随着數字化進程的加速，數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)的重要性日益凸顯。對于企業而言，清晰認識二者的區(qū)别，并合理(lǐ)運用(yòng)，有(yǒu)助于提升企業的數據價值，增強競争力。

未來，我們有(yǒu)望看到更多(duō)關于數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)的創新(xīn)實踐。随着人工(gōng)智能(néng)和大數據技(jì )術的不斷發展，數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)的工(gōng)具(jù)和方法也将持續更新(xīn)完善。我們或許會看到更智能(néng)的數據治理(lǐ)平台，能(néng)自動識别和解決數據質(zhì)量問題；也可(kě)能(néng)會看到更高效的數據管理(lǐ)流程，能(néng)快速處理(lǐ)和分(fēn)析海量數據。

同時，對于數據領域的從業者來說，深入理(lǐ)解數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)的區(qū)别，掌握相關技(jì )能(néng)和知識，是未來職業發展的關鍵。無論是數據分(fēn)析師、數據工(gōng)程師還是數據管理(lǐ)人員，都需要在數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)方面有(yǒu)自己的見解和實踐經驗。

如果你對數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)還有(yǒu)疑問或獨特見解，歡迎在評論區(qū)留言分(fēn)享，讓我們一起探索數據世界的奧秘！說不定你的想法，就能(néng)為(wèi)這個快速發展的數據領域帶來新(xīn)的思路和方向。