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睿治作为国内功能最全的数据治理产品之一,入选IDC企业数据治理实施部署指南。同时,在IDC发布的《中国数据治理市场份额,2022》报告中,蝉联数据治理解决方案市场份额第一。

一图看懂数据治理、数据管理与数据管控的关系和区别

时间:2022-05-16来源:不好不坏浏览数:317

现在我们听得最多的是“数据治理”,似乎只要是涉及数据管理的项目,都会被说成数据治理。之所以会出现这个现象,主要是因为企业越来越意识到传统IT驱动或者说技术驱动的专项数据管理项目在实施过程中很难推进,并且很难解决业务和管理上用数难的问题。而从战略、组织入手的数据治理顶层设计更有利于实现数据管理的目标。

数据治理、数据管理、数据管控三者的确有重叠的地方,容易混为一谈,这就造成了在实际使用中人们经常将这三个词混着用、随机用的现象。

关于数据治理与数据管理的区别的讨论有很多。有人认为数据治理是包含在数据管理中的,数据管理的范围更广,例如DAMA-DMBOK一书就明确提出数据管理包含数据治理;也有人认为数据治理高于数据管理,是企业的顶层策略。

以上观点各有道理,这里笔者用一个“金字塔”模型来描述数据治理、数据管理、数据管控之间的关系,如图3-1所示。

▲图3-1 数据治理、数据管理、数据管控的关系

01 数据治理

金字塔的最顶层是数据治理,与治理相关。我们还会经常看到“国家治理”和“公司治理”的说法,从某种意义上讲,治理是一种自顶向下的策略或活动。

因此,数据治理应该是企业顶层设计、战略规划方面的内容,是数据管理活动的总纲和指导,它指明数据管理过程中有哪些决策要制定、由谁负责,更强调组织模式、职责分工和标准规范。

02 数据管理

数据管理是为实现数据和信息资产价值的获取、控制、保护、交付及提升,对政策、实践和项目所做的计划、执行和监督。

笔者认为,数据管理是执行和落实数据治理策略并在过程中给予反馈,强调管理流程和制度,涵盖不同的管理领域,比如元数据管理主数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据安全管理、数据服务管理、数据集成等。

03 数据管控

数据管控侧重于执行层面,是具体落地执行所涉及的各种措施,例如数据建模、数据抽取、数据处理、数据加工、数据分析等。数据管控的目的是确保数据被管理和监控,从而让数据得到更好的利用。

小结

综上所述,数据治理强调顶层的策略,数据管理侧重于流程和机制,而数据管控侧重于具体的措施和手段,三者是相辅相成的。

现在我们听得最多的是“数据治理”,似乎只要是涉及数据管理的项目,都会被说成数据治理。之所以会出现这个现象,主要是因为企业越来越意识到传统IT驱动或者说技术驱动的专项数据管理项目在实施过程中很难推进,并且很难解决业务和管理上用数难的问题。而从战略、组织入手的数据治理顶层设计更有利于实现数据管理的目标。



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