数据管理和数据治理都是围绕数据领域展开的，他们之间有互相重叠的部分，因此好多时候两个术语经常被混为一谈。
此外，关于企业数据这个课题，还有许多相关的子集，其中包括主数据管理、元数据管理、数据生命周期管理等等。
为了帮助大家弄明白数据管理与数据治理两大术语的区别与关系，本文将着重对他们的概念进行解析，并指出它们的关键性区别。

【数据治理是数据管理的子集】
在说明数据和信息的区别之前，最好从“治理是整体数据管理的一部分”这个概念开始，这个概念目前已经得到了业界的广泛认同。数据管理包含多个不同的领域，其中一个最显著的领域就是数据治理。
CMMi协会颁布的数据管理成熟度模型(DMM)使这个概念具体化。DMM模型中包括六个有效数据管理分类，而其中一个就是数据治理。
数据管理协会(DAMA)在数据管理知识体系(DMBOK)中也认为，数据治理是数据管理的子集，包含在其中。在企业信息管理(EIM)这个定义上，Gartner认为EIM是“在组织和技术的边界上结构化、描述、治理信息资产的一个综合学科”。Gartner这个定义不仅强调了数据/信息管理和治理上的紧密关系，也重申了数据管理包含治理这个观点。

【数据管理与数据治理的区别】
在明确数据治理是数据管理的子集后，下一个问题理解两大术语的概念。
数据治理相对容易界定，它是用来明确相关角色、工作责任和工作流程的，确保数据资产能长期有序地、可持续地得到管理。
而数据管理则的定义较为广泛，它与何时何地采集和应用数据的可重复流程的方方面面都紧密相关。例如，简单地建立和规划一个数据仓库，这是数据管理层面的工作。定义谁以及如何访问这个数据仓库，并且实施各种各样针对元数据和资源库管理工作的标准，这是治理层面的工作。
数据管理VS数据治理
在数据管理过程中要保证一个组织已经将数据转换成有用信息，这项工作所需要的流程和工具就是数据治理的工作。

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