數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)有很多地方是互相重疊的，它們都圍繞數據這(zhè)個(gè)領域展開，因此這(zhè)兩個(gè)術語經常被混為(wèi)一(yī)談。

　　此外，每當人(rén)們提起數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)的時(shí)候，還有一(yī)對類似的術語叫信息管理(lǐ)和信息治理(lǐ)，更混淆了(le)人(rén)們對它們的理(lǐ)解。關(guān)于企業信息管理(lǐ)這(zhè)個(gè)課題，還有許多相關(guān)的子(zǐ)集，包括主數據管理(lǐ)、元數據管理(lǐ)、數據生(shēng)命周期管理(lǐ)等等。

　　于是，出現(xiàn)了(le)許多不同的理(lǐ)論（或理(lǐ)論家）描述關(guān)于在企業中數據/信息的管理(lǐ)以及治理(lǐ)如(rú)何運作(zuò)：它們如(rú)何單獨運作(zuò)？它們又如(rú)何一(yī)起協同工作(zuò)？是“自下(xià)而上(shàng)”還是“自上(shàng)而下(xià)”的方法更高效？

　　為(wèi)了(le)幫助大家弄明白這(zhè)些(xiē)術語以及它們之間(jiān)的關(guān)系，本文将着重定義它們的概念，并指出它們的區别，這(zhè)些(xiē)定義和區别源自于國際公認的以數據為(wèi)中心的相關(guān)組織，同時(shí)還會在一(yī)些(xiē)觀點上(shàng)展開詳細的探討(tǎo)。

　　數據管理(lǐ)包含數據治理(lǐ)

　　在說(shuō)明數據和信息的區别之前，最好(hǎo)(hǎo)從“治理(lǐ)是整體(tǐ)數據管理(lǐ)的一(yī)部分(fēn)”這(zhè)個(gè)概念開始，這(zhè)個(gè)概念目前已經得到了(le)業界的廣泛認同。數據管理(lǐ)包含多個(gè)不同的領域，其中一(yī)個(gè)最顯著的領域就(jiù)是數據治理(lǐ)。CMMi協會頒布的數據管理(lǐ)成熟度模型（DMM）使這(zhè)個(gè)概念具體(tǐ)化(huà)。DMM模型中包括六個(gè)有效數據管理(lǐ)分(fēn)類，而其中一(yī)個(gè)就(jiù)是數據治理(lǐ)。數據管理(lǐ)協會（DAMA）在數據管理(lǐ)知識體(tǐ)系（DMBOK）中也(yě)認為(wèi)，數據治理(lǐ)是數據管理(lǐ)的一(yī)部分(fēn)。在企業信息管理(lǐ)（EIM）這(zhè)個(gè)定義上(shàng)，Gartner認為(wèi)EIM是“在組織和技術的邊界上(shàng)結構化(huà)、描述、治理(lǐ)信息資産的一(yī)個(gè)綜合學科”。Gartner這(zhè)個(gè)定義不僅強調了(le)數據/信息管理(lǐ)和治理(lǐ)上(shàng)的緊密關(guān)系，也(yě)重申了(le)數據管理(lǐ)包含治理(lǐ)這(zhè)個(gè)觀點。

　　治理(lǐ)與管理(lǐ)的區别

　　在明确數據治理(lǐ)是數據管理(lǐ)的一(yī)部分(fēn)之後，下(xià)一(yī)個(gè)問題就(jiù)是定義數據管理(lǐ)。治理(lǐ)相對容易界定，它是用來(lái)明确相關(guān)角色、工作(zuò)責任和工作(zuò)流程的，确保數據資産能(néng)長期有序地、可持續地得到管理(lǐ)。而數據管理(lǐ)則是一(yī)個(gè)更為(wèi)廣泛的定義，它與任何時(shí)間(jiān)采集和應用數據的可重複流程的方方面面都緊密相關(guān)。例如(rú)，簡單地建立和規劃一(yī)個(gè)數據倉庫，這(zhè)是數據管理(lǐ)層面的工作(zuò)。定義誰以及如(rú)何訪問這(zhè)個(gè)數據倉庫，并且實施各種各樣針對元數據和資源庫管理(lǐ)工作(zuò)的标準，這(zhè)是治理(lǐ)層面的工作(zuò)。數據管理(lǐ)更廣泛的定義包含DATAVERSITY上(shàng)大部分(fēn)主題為(wèi)數據管理(lǐ)的文章和博客，其中有一(yī)部分(fēn)是特别針對數據治理(lǐ)的。一(yī)個(gè)更廣泛的定義是，在數據管理(lǐ)過程中要保證一(yī)個(gè)組織已經将數據轉換成有用信息，這(zhè)項工作(zuò)所需要的流程和工具就(jiù)是數據治理(lǐ)的工作(zuò)。

　　信息與數據的區别

　　在上(shàng)文關(guān)于數據管理(lǐ)的第三個(gè)定義中，提到了(le)數據和信息的區别。所有的信息都是數據，但(dàn)并不是所有的數據都是信息。信息是那些(xiē)容易應用于業務(wù)流程并産生(shēng)特定價值的數據。要成為(wèi)信息，數據通常必須經曆一(yī)個(gè)嚴格的治理(lǐ)流程，它使有用的數據從無用數據中分(fēn)離出來(lái)，以及采取若幹關(guān)鍵措施增加有用數據的可信度，并将有用數據作(zuò)為(wèi)信息使用。數據的特殊點在于創造和使用信息。在Gartner的術語表中，沒有單獨解釋數據管理(lǐ)和數據治理(lǐ)的概念，取與代之的是重點介紹了(le)信息治理(lǐ)和信息管理(lǐ)的概念。

　　數據治理(lǐ)主要圍繞對象：角色

　　與正式的數據治理(lǐ)流程相關(guān)的角色是有限的。這(zhè)些(xiē)角色通常包括高層的管理(lǐ)者，他們優化(huà)數據治理(lǐ)規劃并使資金(jīn)籌集變得更為(wèi)容易。這(zhè)些(xiē)角度也(yě)包括一(yī)個(gè)治理(lǐ)委員(yuán)會，由個(gè)别高層管理(lǐ)者以及針對治理(lǐ)特定業務(wù)和必要流程而賦予相應職責的跨業務(wù)部門的人(rén)組成。角色也(yě)包括數據管理(lǐ)員(yuán)，确保治理(lǐ)活動的持續開展以及幫忙企業實現(xiàn)業務(wù)目标。此外，還有部分(fēn)“平民(mín)”管理(lǐ)員(yuán)，他們雖然不會明确被指定為(wèi)數據管理(lǐ)員(yuán)，但(dàn)他們仍然在各自業務(wù)領域裏的治理(lǐ)流程中扮演活躍的角色。

　　有效的治理(lǐ)不僅需要IT的介入，這(zhè)是人(rén)們的普遍共識。尤其當業務(wù)必須更主動地參與到治理(lǐ)方式和數據管理(lǐ)其他層面（例如(rú)自助數據分(fēn)析）的時(shí)候，目的是要從這(zhè)些(xiē)工作(zuò)參與中獲益。在更多的案例中，特定領域的治理(lǐ)可以直接應用于業務(wù)。這(zhè)就(jiù)是為(wèi)什(shén)麽治理(lǐ)僅需要IT的介入是一(yī)個(gè)過時(shí)且應該擯棄的觀點。

　　數據治理(lǐ)主要圍繞對象：領域

　　數據治理(lǐ)包含許多不同方面的領域：

　　●元數據：元數據要求數據元素和術語的一(yī)緻性定義，它們通常聚集于業務(wù)詞彙表上(shàng)。

　　●業務(wù)詞彙表：對于企業而言，建立統一(yī)的業務(wù)術語非常關(guān)鍵，如(rú)果這(zhè)些(xiē)術語和上(shàng)下(xià)文不能(néng)橫跨整個(gè)企業的範疇，那麽它将會在不同的業務(wù)部門中出現(xiàn)不同的表述。

　　●生(shēng)命周期管理(lǐ)：數據保存的時(shí)間(jiān)跨度、數據保存的位置，以及數據如(rú)何使用都會随着時(shí)間(jiān)而産生(shēng)變化(huà)，某些(xiē)生(shēng)命周期管理(lǐ)還會受到法律法規的影響。

　　●數據質量：數據質量的具體(tǐ)措施包括數據詳細檢查的流程，目的是讓業務(wù)部門信任這(zhè)些(xiē)數據。數據質量是非常重要的，有人(rén)認為(wèi)它不同于治理(lǐ)，它極大提升了(le)治理(lǐ)的水平。

　　●參考數據管理(lǐ)：參考數據提供數據的上(shàng)下(xià)文，尤其是它結合元數據一(yī)起考慮的情況下(xià)。由于參考數據變更的頻率較低(dī)，參考數據的治理(lǐ)經常會被忽視(shì)。

　　雖然上(shàng)述提及的是數據治理(lǐ)在數據管理(lǐ)中所負責的特定領域，但(dàn)一(yī)個(gè)至關(guān)重要的問題在于，所有組織裏的數據必須持續堅持數據治理(lǐ)的原則。

　　數據建模

　　數據建模是依賴于數據治理(lǐ)的另一(yī)個(gè)數據管理(lǐ)中的關(guān)鍵領域，它結合了(le)數據管理(lǐ)與數據治理(lǐ)兩者進行協調工作(zuò)。可以說(shuō)，為(wèi)了(le)将數據治理(lǐ)擴展到整個(gè)組織，利用一(yī)個(gè)規範化(huà)的數據建模有利于将數據治理(lǐ)工作(zuò)擴展到其他業務(wù)部門。遵從一(yī)緻性的數據建模，令數據标準變得有價值（特别是應用于大數據）。一(yī)個(gè)确保數據治理(lǐ)貫穿整個(gè)企業的最高效手段，就(jiù)是利用數據建模技術直接關(guān)聯不同的數據治理(lǐ)領域，例如(rú)數據血緣關(guān)系以及數據質量。當需要合并非結構化(huà)數據時(shí)，數據建模将會更有價值。此外，數據建模加強了(le)治理(lǐ)的結構和形式。

　　關(guān)鍵的不同點

　　數據管理(lǐ)其他方面的案例在DMM中有五個(gè)類型，包括數據管理(lǐ)戰略、數據質量、數據操作(zuò)（生(shēng)命周期管理(lǐ)）、平台與架構（例如(rú)集成和架構标準），以及支持流程（聚集于其他因素之中的流程和風(fēng)險管理(lǐ)）。在此重申一(yī)點，數據治理(lǐ)和數據管理(lǐ)非常接近是有事(shì)實支撐的，數據質量經常被視(shì)為(wèi)與數據治理(lǐ)相結合，甚至被認為(wèi)是數據治理(lǐ)的産物之一(yī)。也(yě)許，情景化(huà)這(zhè)兩個(gè)領域的最好(hǎo)(hǎo)辦法，在于理(lǐ)解數據治理(lǐ)是負責正式化(huà)任何數據管理(lǐ)當中的流程，數據治理(lǐ)本身(shēn)着重提供一(yī)整套工具和方法，确保企業在實際上(shàng)治理(lǐ)這(zhè)些(xiē)數據。雖然數據治理(lǐ)是數據管理(lǐ)中的一(yī)部分(fēn)，但(dàn)後者必須要由前者來(lái)提供可靠的信息到核心業務(wù)流程。