什么是数据管理?
数据管理是完整的管理过程，通过该过程获取、验证、存储、保护和处理数据，确保数据的可访问性、可靠性和及时性，以满足数据用户的需求。换句话说，数据管理就是如何管理数据的各个方面。
的数据管理目标很简单:帮助组织和人员在特定的政策和法规范围内优化数据的使用，以做出有益于组织的决策和采取有利于组织的行动。数据管理的范围很广，但核心功能是什么呢?跨组织创建和更新数据，在包括云在内的多个平台上存储数据，将数据用于任何目的，并保护数据安全。
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什么是关键的组成部分任何用于收集、保护和管理企业数据的程序?
数据质量:确保数据的可用性和准确性。
数据集成:不同的数据集如何集成。
数据治理:管理数据的一组规则。
数据使用:您的数据使用指南。
数据安全:您的数据将如何受到保护?
为什么需要数据管理?
很简单，数据管理是必要的，因为组织需要一个框架或结构来管理他们拥有的所有数据。数据管理提供了这个框架，指导组织和个人如何正确地为组织使用数据。
这样一个框架是必要的，因为数据在整个社会中扮演着重要的角色。这是许多组织的命脉。而且有很多。在2.5万亿字节的数据每天都在创建，这些数据是许多组织的命脉。如果一个组织不能很好地管理它的数据，它就只是在计算机系统中流动的信息。
什么是数据治理?
数据治理是数据管理的关键组成部分。数据治理决定并定义实践和过程的集合，以确保组织内数据资产的正式管理。数据治理研究所将其定义为与信息相关的流程的决策权和责任系统，根据一致同意的模型执行，该模型描述了谁可以使用什么信息采取什么行动，以及在什么情况下使用什么方法。如果数据管理是保护和产生良好数据的完整结构，那么数据治理则产生产生良好数据的原则。
然而，数据治理的定义在很大程度上取决于使用它的上下文。术语“数据治理”可以指很多东西，从组织机构到公司为确定数据的决策权而实现的规则、标准和指导方针。在许多情况下，数据治理特别关注数据卫生过程和实践，确保数据对所有用户来说是一致的和可信的。
数据治理的兴起
在2018年,华尔街日报》宣称“对数据治理的全球清算”。众多行业的大量数据泄露导致政府和公众的信心受损和信任丧失。再加上GDPR等隐私法的兴起，促使许多公司重新审视自己的数据治理政策。从那时起,数据治理不再只是一种选择．这是一种最好的商业实践在一系列新的隐私法的推动下，比如《加州消费者隐私法》．
今天，强大而有效的数据治理策略不仅仅是管理数据的方式。许多组织都认为数据治理是一种管理风险的方法，并将风险管理原则集成到数据治理策略中。风险和数据之间的这种联系只会有意义。数据及其包含的所有内容都是组织风险概况的一部分，这些组织可以使用它们的数据治理策略来降低风险。
是什么推动了数据治理的需求?
- 网络攻击:数据泄露事件正在增加
- 我ncreased规定:政府正在关注更多的监管
- 成本:通过明确核心数据的规则来节省资金
- 责任:糟糕的数据治理存在固有的风险
数据管理和数据治理之间的区别
数据治理与数据管理之间的差异可以归结为范围。数据管理的范围很广，涉及如何管理数据的所有方面，从如何获取数据到如何使用数据、保护数据，以及两者之间的一切。另一方面，数据治理范围只关心如何治理数据，包括但不限于可用性、可用性、完整性和安全性数据．
研究数据管理和数据治理之间的区别的一个有用方法是，将数据管理视为一个总括术语所有与数据和信息的开发、执行和监督相关的实践。在这个保护伞下是数据治理。
数据治理定义了数据管理的规则，因此它提供了关于在什么条件下应该打开“保护伞”的指导。
共同努力加强组织
数据治理通过对组织数据的治理和保护施加一组规则和策略来增强数据管理，并使其更加强大。如果没有将数据治理框架融入到数据管理中，企业就会对其开放更大的风险和责任。但是，通过让数据治理和数据管理一起工作，组织可以更好地抵御发生事件时的风险和责任做发生在他们的数据上。
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