数据治理中的“治”与“理”分别针对数据的不同方面和管理需求，具体如下：

一、数据治理中的“治”

定义：数据治理中的“治”，主要侧重于对数据存在的问题进行治理和纠正。它关注的是数据的质量、安全、合规性以及生命周期管理等方面的问题，通过一系列措施来确保数据的准确性、完整性、一致性和安全性。

主要内容：

数据质量治理：确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。这包括建立质量监控体系，通过数据清洗、数据校验等技术手段去除噪声和错误数据，填补缺失值，并定期对数据质量进行评估，及时发现并解决问题。

数据安全治理：保护数据免受未经授权的访问、使用、泄露、破坏或篡改。这涉及采取加密技术、访问控制、身份认证、安全审计等措施来防范各种安全威胁。

数据合规治理：确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准。随着法规的出台，企业需要建立健全的数据合规管理体系，定期开展合规审计，及时发现并纠正违规行为。

数据生命周期管理：制定合理的存储、归档和销毁策略，确保数据在整个生命周期内得到有效管理。这有助于满足业务需求的同时，有效控制成本。

二、数据治理中的“理”

定义：数据治理中的“理”，则更注重于数据的规范化管理和有序化排列。它旨在通过建立统一的数据标准、规范数据流程、确保数据质量等方式，使数据不再是杂乱无章的堆砌，而是有序排列的“知识宝库”。

主要内容：

元数据管理：建立元数据管理体系，对数据的来源、格式、用途等进行详细描述，方便用户快速找到所需数据。同时，通过数据血缘分析了解数据之间的关系，帮助用户更好地理解和利用数据。

数据流程优化：高效的数据流程是数据治理的基础。通过简化数据查找和理解过程，如建立元数据管理体系和进行数据血缘分析，可以显著提升数据的使用效率。

数据权限管理：合理分配数据访问权限，确保数据在需要时能被正确的人获取，同时防止过度访问，保护数据隐私。这包括制定数据访问权限策略、采用身份验证和授权管理等技术手段。

数据价值理解：推动数据文化建设，提升全员数据意识，让员工学会利用数据提高工作效率和创新力。通过开展数据培训和交流活动，提升员工的数据素养，并鼓励员工将数据转化为实际成果。

理性决策支持：数据治理的最终目标是服务于决策支持。通过建立数据可视化平台和运用数据挖掘及分析技术，为决策者提供及时、准确的信息，驱动基于数据的智慧决策。

综上所述，“治”与“理”相辅相成，共同构成了完整的数据治理体系。通过“治”解决数据中的问题和风险，通过“理”提升数据的管理水平和利用效率，两者缺一不可。