数据治理与数据管理都围绕数据领域展开,有很多地方是互相重叠,还有类似的术语叫信息管理和信息治理,更混淆了人们对它们的理解。那么数据治理和数据管理到底有什么区别?
数据管理包含数据治理,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。数据治理是数据管理的一部分。虽然数据治理是数据管理中的一部分,但后者必须要由前者来提供可靠的信息到核心业务流程。数据治理在数据管理中所负责的特定领域,所有组织里的数据必须持续坚持数据治理的原则。
数据管理是更为广泛的定义,它与任何时间采集和应用数据的可重复流程的方方面面都紧密相关。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。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。
数据治理包含许多不同方面生命周期管理:数据保存的时间跨度、数据保存的位置,以及数据如何使用都会随着时间而产生变化,某些生命周期管理还会受到法律法规的影响。
元数据:元数据要求数据元素和术语的一致性定义,它们通常聚集于业务词汇表上。
业务词汇表:对于企业而言,建立统一的业务术语非常关键,如果这些术语和上下文不能横跨整个企业的范畴,那么它将会在不同的业务部门中出现不同的表述。
参考数据管理:参考数据提供数据的上下文,尤其是它结合元数据一起考虑的情况下。由于参考数据变更的频率较低,参考数据的治理经常会被忽视。
数据质量:数据质量的具体措施包括数据详细检查的流程,目的是让业务部门信任这些数据。
数据治理和数据管理非常接近是有事实支撑的,数据质量经常被视为与数据治理相结合,甚至被认为是数据治理的产物之一。
中培相关课程:
DAMA国际-CDMP数据管理专业人士认证培训班
DAMA中国-CDGA数据治理工程师认证培训班
DAMA中国-CDGP数据治理专家认证培训班
CISP-DSG认证_国家注册数据安全治理专业人员培训班
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