在数据的海洋中遨游时，“数据管理” 和 “数据治理” 这两个词时常出现。提及 “开发一个数据平台”，我们能迅速在脑海中勾勒出打造一款工具产品的画面，需要前后端紧密协作，开发出一套支撑数据开发的平台；说到 “梳理 XX 业务流程，进行数据模型建设”，我们也清楚要与 XX 业务部门协同合作，梳理业务流程与表逻辑，进而搭建数据仓库模型。但当 “数据治理” 和 “数据管理” 这两个词冒出来时，不少人就开始犯迷糊了。治理数据？管理数据？到底是要治理和管理数据的哪些方面呢？这两个概念就像一对孪生兄弟，乍看极为相似，仔细分辨却又存在诸多不同。
要搞清楚数据管理和数据治理，我们先得了解“治理” 和 “管理” 在日常语境中的差异。在日常生活里，我们很少刻意去区分它们，但实际上，二者的侧重点截然不同。
管理，更像是一位亲力亲为的实干家，着重对组织内的各类资源，如人力、物力、财力等，进行全面的计划、组织、指挥、协调与控制。其目标明确，旨在达成既定目标，保障组织内部有条不紊地运转。以工厂车间为例，车间主任通过制定详细的生产计划，合理安排工人岗位，实时监督生产进度，确保产品按时、按质完成生产。管理聚焦于具体事务的操作，属于执行层面。
而治理，则更像是一位高瞻远瞩的领航者，它强调通过一系列精心设计的制度安排、规则设定，以及多方参与互动的机制，对涉及公共事务或宏观层面的领域进行协调与把控。以国家治理来说，这绝非一个部门或个人能够完成，需要不同层级的政府、社会组织、企业、公民等多方主体共同参与，共同制定法律法规、构建政策框架，以此维护社会稳定，推动经济发展。治理关注的是宏观层面的规则制定和方向把控。
简言之，管理是具体做事，治理是制定规则、制度，指导做事。这一本质区别，为我们理解数据管理和数据治理的差异奠定了基础。
（一）DAMA 的独特见解
DAMA（国际数据管理协会）作为数据领域的权威组织，对数据管理和数据治理有着明确的定义。
数据治理（Data Governance，DG），是在管理数据资产的过程中行使权力与管控，涵盖计划、监控和实施等关键环节。它就如同数据世界的 “规则制定者”，确保数据管理遵循既定规则和最佳实践。
数据管理（Data Management），则是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值，在数据的整个生命周期中制定计划、制度、规程，并开展一系列活动，同时对这些活动进行执行与监督。数据管理更像是一位 “工匠”，直接作用于数据，通过各种手段提高数据质量，最终实现数据价值。
从 DAMA 的定义可以看出，数据治理关注数据决策的制定，以及人员和流程在数据方面的行为方式；数据管理则直接与数据打交道，通过实际操作提升数据价值。
（二）DGI 的视角解读
DGI（数据治理研究所）在《数据治理框架》中对数据治理有独特的解读。广义上，数据治理是对数据相关事项作出决策的工作；狭义来讲，数据治理是与信息相关过程的决策权与问责制度体系，该体系依据商定的模型执行，明确了谁能对什么信息采取什么措施，以及何时、在何种情况下使用何种方法。虽然 DGI 未明确给出数据管理的定义，但从其对数据治理的定义中，能感受到数据治理主要围绕规则和制度展开。
（三）IBM 的专业定义
IBM 作为科技领域的巨头，对数据管理和数据治理有着专业的阐释。
数据管理，是摄取、处理、保护和存储组织数据的一套做法，然后将这些处理后的数据用于战略决策，以改善业务成果。简单来说，就是通过一系列操作，让数据为企业决策提供支持。
数据治理，是专注于组织数据的质量、安全性和可用性的数据管理原则。它通过为数据收集、所有权、存储、处理和使用定义和实施政策、标准和程序，确保数据的完整性和安全性。可以说，数据治理是数据管理的“质量把关者”，保障数据在各个环节符合标准。
综合各权威机构的定义，我们可以对数据管理和数据治理进行更深入的总结。
数据管理，是通过一系列管理活动和措施，充分发挥数据在促进企业向信息化、数字化、智能化发展方面的价值。需要注意的是，数据治理是数据管理的一部分，这在 DAMA 的车轮图中清晰可见。数据管理直接作用于数据，依据数据治理提供的规范、制度等内容，通过实际操作，如数据的收集、整理、分析等，提高数据质量，实现数据价值。
数据治理，是为了更好地进行数据管理活动而制定的一系列组织、制度、规范等。它不直接作用于数据，而是为数据管理提供规范化、流程化的前提条件。例如，数据治理会明确数据的所有权、制定数据质量标准等，这些都是数据管理有效开展的基础。
既然已经明晰了数据管理和数据治理的区别，那为何在实际应用中，它们常被混用呢？
一方面，这两个名词本身概念较为抽象，不易清晰阐述其间的细微差别。很多人在未深入研究时，很难准确区分。
另一方面，在进行数据治理时，不能仅停留在制定规则、调整组织等层面，必然要进一步开展数据管理工作。例如，企业进行数据治理，制定了数据标准和规范后，就需要通过数据管理活动，如数据清洗、数据整合等，让这些标准和规范落地实施。所以，在很多数据治理项目中，往往同时包含数据管理的动作，这就导致人们常常将二者混淆。
不过，在不同语境中，我们还是能准确使用这两个概念。比如，“在数据管理过程中，我们要确保有数据治理提供的规范、组织、工具等保障，这样才能让数据管理工作更高效”；“数据治理过程中制定的规范、组织、工具等，有效保证了数据管理的规范化落地，提升了数据质量”。
随着数字化进程的加速，数据管理和数据治理的重要性日益凸显。对于企业而言，清晰认识二者的区别，并合理运用，有助于提升企业的数据价值，增强竞争力。
未来，我们有望看到更多关于数据管理和数据治理的创新实践。随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据管理和数据治理的工具和方法也将持续更新完善。我们或许会看到更智能的数据治理平台，能自动识别和解决数据质量问题；也可能会看到更高效的数据管理流程，能快速处理和分析海量数据。
同时，对于数据领域的从业者来说，深入理解数据管理和数据治理的区别，掌握相关技能和知识，是未来职业发展的关键。无论是数据分析师、数据工程师还是数据管理人员，都需要在数据管理和数据治理方面有自己的见解和实践经验。
如果你对数据管理和数据治理还有疑问或独特见解，欢迎在评论区留言分享，让我们一起探索数据世界的奥秘！说不定你的想法，就能为这个快速发展的数据领域带来新的思路和方向。
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