隨著大數據時代的到來，數據量飛速激增，數據治理和數據管理逐漸成為高頻熱詞。但是對于這兩個概念，準確定義是什么，二者又有什么區別，許多用戶可能對此還不甚清晰。
一、關于數據治理
1、數據治理的定義
數據治理是對數據端到端生命周期內（收集、存儲、使用、保護、歸檔和刪除）的組織結構、數據擁有者、政策、規則、過程、業務術語和度量標準等做出定義。
2、數據治理的要素
政策和規則：政策定義的是做什么，規則定義的是如何去做。機構針對不同的過程和流程采用了廣泛的政策和規則；常見的類別包括許可、質量、留存和安全。
度量標準：可以被度量的事物就可以被管理。常見的技術度量標準包括：數據的準確性和完整性、被加密或脫敏的個人數據要素的數量、在某項應用中被重復記錄的數字等等。
人員：數據治理的關鍵。這是因為人負責創建和處理數據，并最終受益于經過妥善治理的數據。
二、關于數據管理
1、數據管理的定義
數據管理則是數據治理的技術實現，而企業數據治理則為各種政策及過程的執行和實施賦能。
2、數據管理的核心功能
清洗和標準化：幫助數據質量政策的實施。畫像工具能夠幫助你將數據與已設定的數據質量標準進行有效性、準確性和完整性等比較。讓你可以對無效值、拼寫錯誤和遺漏值等問題進行修復。還可以將清洗規則嵌入數據輸入過程中，讓你在輸入點就開始實施
數據質量控制。
脫敏和加密：幫助隱私和保護政策實施。數據發現及分類工具和技術能夠幫助你識別出敏感數據和個人數據，并基于內部需求和外部法規，將相應數據加上“需要保護”的標簽。這些標簽后續可用于實施適當的保護控制措施。
歸檔和刪除：幫助數據留存政策實施。當日常運營活動不再需要某些數據后，數據就會被歸檔，但這些數據仍然需要符合相關法規的要求。在指定的數據存留期滿后，數據將會被永久刪除。
三、數據治理與數據管理的區別與聯系
1、數據管理包含數據治理
數據管理協會(DAMA)在數據管理知識體系(DMBOK)中認為，數據治理是數據管理的一部分。CMMI協會頒布的數據管理成熟度模型(DMM)中包括六個有效數據管理分類，而其中一個就是數據治理。在企業信息管理(EIM)這個定義上，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”。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。
2、治理與管理的區別
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。而數據管理則是一個更為廣泛的定義，它與任何時間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。
四、睿治數據治理平臺
億信睿治平臺是北京億信華辰軟件有限責任公司自主研發的由多個產品組成的一整套解決方案，是一款面向實施人員的、智能的、敏捷的數據全生命周期管理應用平臺。平臺以元數據為基礎，所有模塊并非串連，而是每個模塊都可以單獨或與其他模塊組合使用，并支持在本地或云上使用。
億信睿治是一款覆蓋數據全生命周期的
數據治理平臺，它通過對數據從創建到消亡的全過程的監控和治理，實現數據的統一管理，為企業保證了業務數據在采集、集中、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、準確性、一致性和時效性，從而幫助客戶建立起符合自身特征的數據架構和數據治理體系。
（部分內容來源網絡，如有侵權請聯系刪除）
