数据治理、数据管理、数据资源与数据资产管理内涵及差异点辨析_百度知 ...
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发布时间：2025-01-11 19:58
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时间：2025-01-11 20:39
随着信息技术的快速发展，数据膨胀速度加快，带来了数据治理、数据管理、数据资源管理及数据资产管理等一系列概念。本文旨在系统解析这些名词及其内涵，以便读者对数据相关概念有全面理解。
首先，数据是用于输入计算机并被程序处理的符号的集合。大数据技术推动人类对数据的无所不知，企业决策机制的转变，意味着拥抱数据就是拥抱智慧与竞争力。数据管理的概念源于八十年代的数据存储技术和数据库技术，涉及数据架构、模型、存储、操作、安全等11个管理职能。数据管理通过规划、控制和提供数据资产，确保数据获取、处理、使用的过程规范。
数据治理定义为管理数据资产的学科，其驱动力包括内部风险管理与外部监管需求。狭义数据治理主要关注合规与风险，而广义数据治理则更加关注创建业务价值。数据治理的目标是共同保证“正确的信息，在正确的时间，交付给正确的人”，通过发现、监督、控制、沟通与整合等五个方面来实现监管职能。数据治理是一个持续且战略性的过程，有助于增强企业灵活性，减少决策相关成本与风险。
数据资源管理是应用数据库、数据仓库等技术完成数据资源管理任务，满足企业信息需求的活动。数据资源管理通过文件处理或数据库管理解决数据组织与访问问题，提供数据采集、管理、标准规范、元数据、主数据等服务，形成高效有序的信息流，解决数据集成与共享问题。
数据资产定义为企业拥有的能够带来未来经济利益的数据资源。数据资产具有无形资产属性，包括无消耗性、增值性、依附性、价值易变性与战略性。数据资产管理则是规划、控制和提供数据及信息资产的业务职能，融合业务、技术和管理，确保数据资产保值增值，包括统筹规划、管理实施、稽核检查与资产运营四个阶段。数据资产管理的核心包括数据资产管理职能与管理措施，如战略规划、组织架构与制度体系。
数据管理、数据资源管理与数据资产管理存在密切关系，但内涵、侧重与延伸存在差异。数据资产管理是在数据管理基础上的升级，强调数据作为资产的价值、成本与收益全生命周期的管理。数据资产管理包括数据模型、元数据、数据质量、参考数据、主数据、数据安全等职能，增加了数据架构、存储与操作、价值管理等，并针对当下应用场景与平台建设，整合数据标准管理，确保数据资产管理流程性、安全性和有效性。
数据资产管理的三个关键变革在于视角、职能与要求的升级，组织架构与管理制度的相应变化。数据资源将成为战略资产，有效数据治理是形成数据资产的必要条件。数据治理是一个持续过程，实现数据价值的过程，是企业信息化的基石，数据资产是企业战略发展的核心价值。数据管理为企业赋能，促进数据在内部增值、外部增效，同时控制数据管理流程中的成本消耗。
总结，数据治理、数据管理、数据资源管理与数据资产管理各有侧重，但相互关联。有效数据治理是企业信息化与数据资产形成的关键。数据资源管理通过文件或数据库方法解决数据组织问题，数据资产管理则在数据管理基础上进行升级，强调数据作为资产的价值与管理全生命周期，促进数据的增值与有效使用。数据治理是企业信息化的基石，数据资产是企业战略发展的核心价值，数据管理为企业赋能，促进数据价值的实现与最大化。
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时间：2025-01-11 20:34
随着信息技术的快速发展，数据膨胀速度加快，带来了数据治理、数据管理、数据资源管理及数据资产管理等一系列概念。本文旨在系统解析这些名词及其内涵，以便读者对数据相关概念有全面理解。
首先，数据是用于输入计算机并被程序处理的符号的集合。大数据技术推动人类对数据的无所不知，企业决策机制的转变，意味着拥抱数据就是拥抱智慧与竞争力。数据管理的概念源于八十年代的数据存储技术和数据库技术，涉及数据架构、模型、存储、操作、安全等11个管理职能。数据管理通过规划、控制和提供数据资产，确保数据获取、处理、使用的过程规范。
数据治理定义为管理数据资产的学科，其驱动力包括内部风险管理与外部监管需求。狭义数据治理主要关注合规与风险，而广义数据治理则更加关注创建业务价值。数据治理的目标是共同保证“正确的信息，在正确的时间，交付给正确的人”，通过发现、监督、控制、沟通与整合等五个方面来实现监管职能。数据治理是一个持续且战略性的过程，有助于增强企业灵活性，减少决策相关成本与风险。
数据资源管理是应用数据库、数据仓库等技术完成数据资源管理任务，满足企业信息需求的活动。数据资源管理通过文件处理或数据库管理解决数据组织与访问问题，提供数据采集、管理、标准规范、元数据、主数据等服务，形成高效有序的信息流，解决数据集成与共享问题。
数据资产定义为企业拥有的能够带来未来经济利益的数据资源。数据资产具有无形资产属性，包括无消耗性、增值性、依附性、价值易变性与战略性。数据资产管理则是规划、控制和提供数据及信息资产的业务职能，融合业务、技术和管理，确保数据资产保值增值，包括统筹规划、管理实施、稽核检查与资产运营四个阶段。数据资产管理的核心包括数据资产管理职能与管理措施，如战略规划、组织架构与制度体系。
数据管理、数据资源管理与数据资产管理存在密切关系，但内涵、侧重与延伸存在差异。数据资产管理是在数据管理基础上的升级，强调数据作为资产的价值、成本与收益全生命周期的管理。数据资产管理包括数据模型、元数据、数据质量、参考数据、主数据、数据安全等职能，增加了数据架构、存储与操作、价值管理等，并针对当下应用场景与平台建设，整合数据标准管理，确保数据资产管理流程性、安全性和有效性。
数据资产管理的三个关键变革在于视角、职能与要求的升级，组织架构与管理制度的相应变化。数据资源将成为战略资产，有效数据治理是形成数据资产的必要条件。数据治理是一个持续过程，实现数据价值的过程，是企业信息化的基石，数据资产是企业战略发展的核心价值。数据管理为企业赋能，促进数据在内部增值、外部增效，同时控制数据管理流程中的成本消耗。
总结，数据治理、数据管理、数据资源管理与数据资产管理各有侧重，但相互关联。有效数据治理是企业信息化与数据资产形成的关键。数据资源管理通过文件或数据库方法解决数据组织问题，数据资产管理则在数据管理基础上进行升级，强调数据作为资产的价值与管理全生命周期，促进数据的增值与有效使用。数据治理是企业信息化的基石，数据资产是企业战略发展的核心价值，数据管理为企业赋能，促进数据价值的实现与最大化。
