沒有研究過政治學，沒有搞過公司，要深刻理解治理和管理這種底層概念的難度本來就挺大，更別提加上一個數據的抬頭，然后要說出數據治理和數據管理的區別。

DAMA算是對數據治理概念詮釋的比較好的，但也沒有清晰的點出數據治理與數據管理的本質區別。在日常工作中，我們基本上是把數據治理和數據管理等同對待的，當然，搞清楚數據治理和數據管理的區別似乎也沒多少現實意義。

但情況正在發生變化。

去年國家發布了“數據二十條”，今年成立了國家數據局，從國家層面看，這都是在做數據治理的工作。我們會隱隱覺得數據治理是比較宏大的事情，而數據管理則要具體的多，但似乎又講不清楚。

我自己曾經寫過一些辨析的文章，網上也有很多類似的文章，但總是差那么點意思，要么沒有直達本質，要么解釋的太復雜了。自己在做數據治理的過程中經常陷入數據治理和數據管理工作混淆的困境，這是學而不思則罔的結果。

現在我已經知道，數據工作要深入推進下去，僅靠數據管理是不夠的，必須依托數據治理體系才能徹底解決問題。但如果連概念都辨析不清楚，就很難體會到數據治理工作的精妙之處，更別說去實踐了。

以前要去搞清楚這種抽象概念成本很高，現在有了ChatGPT、Claude、Bard等大模型的加持，我發現離真知的距離可以更近一點。

理解抽象概念最好的方式就是類比，我讓Claude給出一個數據治理和數據管理的類比，Claude的答案如下：

"想象一個樂隊，有樂隊的指揮和樂手。在這其中，除了樂手，指揮更為重要一點，因為如果缺了其中的協調和指導，樂手各自演奏，就會出現音樂混亂，節奏不一等問題。在這里，指揮做的就是數據治理，樂手做的就是數據管理，而樂譜則是數據。"

下面，我就詳細說說數據治理和數據管理的區別。應該來講，無論是ChatGPT、Claude或是Bard，對同一問題的回答都是不同的，我要做的就是提出正確的問題，然后結合自己的理解和實踐對這些參差不齊的答案做分析、取舍和編排。

1、管理和治理是什么

要搞懂數據管理和數據治理的區別，首先要搞懂治理和管理的區別。管理的定義主要有以下幾個方面:

（1）管理是對組織資源進行規劃、組織、指揮、協調和控制的過程，以實現組織的目標。

（2）管理注重提高組織的運營效率和生產力，完成組織的日常工作和業務活動。

（3）管理依靠組織結構、工作流程、規章制度來執行操作，強調命令、控制和規范化。

（4）管理關注組織內部，著眼于內部資源的合理配置和使用。

（5）管理者負責具體的業務決策、組織架構設計、人員選拔任用等。

（6）管理追求穩定性、可控性、短期結果和效益。

（7）管理采用自上而下的方式對下屬進行監督和激勵。

綜上，管理是通過計劃、組織、命令、協調等方式，有效利用組織資源，改善業務流程，完成組織目標的過程。它側重日常運營與內部控制。良好的管理是組織順利運轉的基礎。

治理的定義通常有以下幾個方面:

（1）治理是對一個組織的領導和控制。它確定組織的方向，做出決策，并監督組織目標的實現。

（2）治理涉及權力的行使和決策的做法。它規定誰來做決定，如何做決定，什么決定需要做出。

（3）治理是通過各種制度、過程、規范來對一個組織進行管理和監督。它依靠一定的規則和程序。

（4）治理注重價值觀念，強調責任、透明度、公平性、參與性等原則。它不僅關注結果，也關注達成結果的過程。

（5）治理通過協調不同利益相關者的關系和需求來進行決策。它需要平衡多個利益群體。

（6）治理強調戰略導向和長期發展，而不僅是短期業績。它確保組織可持續性發展。

綜上，治理是對一個組織進行有效領導和監督的制度與過程的總和，它強調透明度、責任和可持續的發展。良好的治理對一個組織的成功至關重要。

2、管理和治理的區別

管理和治理雖然有相似的特點，但是也存在明顯的差異：

（1）目標和視角：管理主要關注的是組織的運營，旨在實現組織的日常目標和長期目標。治理則從更宏觀的角度出發，關注組織的整體戰略和對外關系，如符合法律法規、滿足社會責任、處理利益相關者的關系等。

（2）決策層級：管理主要發生在組織的中低層級，比如部門經理或項目負責人等。他們主要負責組織的日常運營和任務完成。而治理主要發生在組織的高層級，比如董事會或者股東會，他們負責制定組織的戰略方向和政策。

（3）職責范圍：管理的職責主要集中在運行和控制，包括計劃、組織、指導和控制等。而治理的職責則包括確定組織的目標和政策，評估高層管理的表現，管理風險，確保組織的合規性等。

（4）側重點：管理更注重“正確地做事”，即有效和高效地執行任務，實現預定目標，強調的是實施。治理則更注重“做正確的事”，它不僅關注結果，也關注達成結果的過程，即確定正確的戰略方向和政策，保證組織的行為符合道德和法律的要求，強調的是指導。

（5）結果考核：管理的結果主要通過業績指標來評估，比如銷售額、市場份額、生產率等。而治理的結果則主要通過組織的可持續性和長期成功來評估，包括組織的聲譽、合規性、社會責任等。

3、管理和治理的案例

概念總是抽象的，我們先給一個餐廳的例子：

（1）治理：假設你是這家餐廳的所有者，你需要決定餐廳的類型（例如，是中餐廳、意大利餐廳還是快餐店），你需要選擇餐廳的位置，你需要設定餐廳的開放時間，你需要制定餐廳的菜單價格等。這些都是治理的任務，因為它們涉及到餐廳的戰略決策和整體方向。

（2）管理：然后，你雇傭了一位經理來運營這家餐廳。這位經理需要招聘廚師和服務員，安排他們的工作時間，處理客戶投訴，監控食材的存儲和消耗，確保餐廳的清潔和衛生等。這些都是管理的任務，因為它們涉及到餐廳的日常運營和效率。

因此，簡單來說，治理是決定我們要做什么（例如，經營一家餐廳），管理是決定我們怎么做（例如，運營這家餐廳）。

下面再給公司和政府的例子：

（1）公司董事會決定引進新的技術以提升競爭力，這屬于治理，因為這是一個高層的戰略決策。然后，部門經理負責實施這個決策，包括選擇技術供應商、訓練員工、監控進度等，這屬于管理。

（2）一個城市的市政府決定采取更嚴格的環保政策，以改善空氣質量，這屬于治理，因為這是一個宏觀的政策決策。然后，環保部門負責執行這個政策，包括監控污染源、執法查處、公眾教育等，這屬于管理。

但很多時候治理和管理是混雜在一起的。比如我曾經想當然得認為立法和司法屬于治理工作，行政屬于管理工作，這句話從某種程度上來說，是對的，不過也不盡然。

（1）立法部門：通常側重于治理。立法部門制定法律和政策，為社會行為設定規則和標準，這屬于治理的核心任務。然而，立法部門也需要進行一定的管理活動，比如資源分配、議程設置和執行進度的監控等。

（2）司法部門：同樣主要側重于治理。司法部門的主要任務是解釋和執行法律，確保社會的公平和正義。這涉及到宏觀的決策和規則的執行，屬于治理的范疇。然而，司法部門也需要進行管理活動，比如案件的分配、審判進度的控制和法律服務的提供等。

（3）行政部門：相比之下，行政部門可能更側重于管理。行政部門的主要任務是執行法律和政策，提供公共服務，這涉及到資源的配置、任務的執行和效率的控制，屬于管理的范疇。然而，行政部門也涉及到一些治理活動，比如政策的制定、風險的管理和公眾關系的處理等。

總的來說，立法、司法和行政部門在不同程度上都涉及到治理和管理的活動，但是側重點可能不同。治理和管理不是完全獨立的活動，而是相互關聯和互補的過程。

再以建流程為例，其也涉及到管理和治理，具體屬于哪個取決于具體的情況和環境。

（1）如果建立流程是指在微觀層面上，組織日常工作活動的順序和方式，例如如何處理訂單、如何進行產品質量檢測等，那么這主要是管理的職責。這涉及到對工作過程的規劃、組織和控制，目的是提高效率、效果和滿意度。

（2）如果建立流程是指在宏觀層面上，設計和制定組織的決策、通信和協調的方式，例如如何進行戰略規劃、如何處理內部沖突等，那么這主要是治理的職責。這涉及到對組織行為的導向和監督，目的是實現戰略目標、管理風險和保持合規性。

因此，建立流程既可以是管理的工作，也可以是治理的工作，取決于流程的具體內容和目的。在實踐中，管理和治理是相互關聯的，好的治理可以提供清晰的指導和框架，有效的管理可以確保流程的執行和效果。

4、數據治理和數據管理的辨析

DAMA說，數據治理即對數據資產管理行使權力、控制和共享決策（規劃、監測和執行）的系列活動。

這個定義是非常抽象的。但如果理解了治理和管理的區別，就很容易搞清楚DAMA所謂的“規劃、監測和執行”到底是在說什么，只不過增加了一個治理的對象即數據而已，這跟餐廳治理，政府治理，公司治理本質是一樣的。當然數據由于有無形，可復制的特點，會增加一些特有的活動，比如元數據，數據質量等等。

下面是大模型對數據治理給出的一個定義：

（1）數據治理是一系列過程、規范、政策，用于全面管理企業的數據資產。

（2）數據治理確定誰可以做數據相關的決策, 明確數據決策權限和流程。

（3）數據治理對企業的數據進行監督和控制，確保數據質量、安全性和一致性。

（4）數據治理強調明確數據職責，提高數據透明度和可追溯性。

（5）數據治理通過制定數據標準和政策來指導數據管理實踐。

（6）數據治理注重風險評估和控制，保護敏感數據免受濫用。

（7）數據治理需要高層領導支持，并設立數據治理機構來實施。

（8）數據治理關注持續改進，使數據最大化支撐企業目標和創造業務價值。

簡而言之，數據治理是一系列過程、角色、標準和技術，用于有效管理企業數據，作為企業治理的重要組成部分。它使企業對數據擁有控制力和責任，其確保數據被恰當的管理。

數據管理的一個定義如下：

（1）數據管理是對企業數據資產的整個生命周期進行組織、存儲、處理和監控的過程。

（2）數據管理負責數據的采集、輸入、驗證、存儲、備份、歸檔、提取和轉換等工作。

（3）數據管理通過數據庫和數據倉庫等來組織和存儲數據。它管理各種數據庫和數據平臺。

（4）數據管理保證數據的安全性、完整性和一致性。它負責數據備份、恢復、安全控制等。

（5）數據管理規劃和實施數據策略,制定數據標準和政策,對數據質量負責。

（6）數據管理支持信息系統的設計、開發、測試、部署和維護工作。

（7）數據管理需要數據工程師、數據庫管理員、數據分析師等專業人員來實施。

（8）數據管理的目標是讓組織的數據可靠、準確并符合需求,最大化支持業務與決策。

簡單來說，數據管理是對企業數據進行組織、存儲、處理、監控等工作的系統過程，以保證數據質量和業務支持效果，它是實現數據驅動決策的基礎，其重在通過管理數據達到既定目標。

總而言之，數據治理與數據管理是監督保障與落實執行的關系，數據治理指導所有其他數據管理領域的活動，確保數據按照數據制度和最佳實踐的要求被恰當的管理，數據管理則要通過數據活動達到既定業務目標。

我們很多時候都在提數據質量管理，甚至說數據質量管理就是在做治理，顯然這是不嚴謹的，數據質量管理就是管理，但有關數據質量的工作并不是全是管理，也包含治理工作，如下所示了區別。

數據質量治理：

（1）制定策略：確定組織對數據質量的期望和標準，這可能包括數據的準確性、完整性、一致性、可驗證性和可用性等。

（2）設立政策和規程：制定數據質量的政策和規程，例如數據的收集、存儲、訪問、更新和刪除的規則。

（3）風險管理：識別和管理與數據質量相關的風險，例如數據安全性和合規性問題。

（4）監督和審核：確保組織遵守數據質量的政策和規程，包括進行定期的數據質量審核。

數據質量管理：

（1）執行任務：根據數據質量的政策和規程執行具體的任務，例如數據清洗、數據驗證和數據更新等。

（2）資源分配：管理用于數據質量工作的人力、技術和財務資源。

（3）進度和質量控制：監控數據質量工作的進度和質量，處理與數據質量相關的問題。

（4）績效評估：根據預定的標準和目標評估數據質量工作的績效。

一旦我們搞清楚了數據治理和數據管理的區別，就很容易理解數據治理相對于數據管理獨特的價值，從而可以有的放矢的開展數據治理工作，比如數據倉庫的數據質量總是上不去，因為極大受到了業務系統的影響，這個問題不是簡單的技術問題，也不是一個IT部門的事情，而是全公司的事情，需要在公司層面建立輻射各個部門的相關數據質量管理制度才行，否則數據倉庫永遠只能在下游救火，當然你做不做得到是另一回事，但路就在那里。

記得當年第一次看到DAMA如下這張數據管理框架圖時，我想當然得認為數據治理與周邊的10個數據管理職能是等同關系，這種錯誤的認知決定了我在日常工作中不太可能有什么真正的數據治理思想，即我根本不會想到要從源頭的組織、機制和流程上去解決問題，這完全超出了我的認知邊界。

近幾年我有機會去從事數據治理的相關工作，回過頭來才能去真正理解DAMA數據治理的真正內涵，我也挺想把數據治理的概念通俗易懂的講出來，但就是寫不好，現在大模型把我的意圖很好的表達出來了。