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外包数据分析的优势和劣势
数据管理和数据治理有很多地方是互相重叠的，它们都围绕数据这个领域展开，因此这两个术语经常被混为一谈。此外，每当人们提起数据管理和数据治理的时候，还有一对类似的术语叫信息管理和信息治理，更混淆了人们对它们的理解。关于企业信息管理这个课题，还有许多相关的子集，包括主数据管理、元数据管理、数据生命周期管理等等。
@文| 中车信息公司整理
于是，出现了许多不同的理论（或理论家）描述关于在企业中数据/信息的管理以及治理如何运作：它们如何单独运作？它们又如何一起协同工作？是“自下而上”还是“自上而下”的方法更高效？
为了帮助大家弄明白这些术语以及它们之间的关系，本文将着重定义它们的概念，并指出它们的区别，这些定义和区别源自于国际公认的以数据为中心的相关组织，同时还会在一些观点上展开详细的探讨。
数据管理包含数据治理
在说明数据和信息的区别之前，最好从“治理是整体数据管理的一部分”这个概念开始，这个概念目前已经得到了业界的广泛认同。数据管理包含多个不同的领域，其中一个最显著的领域就是数据治理。CMMi协会颁布的数据管理成熟度模型（DMM）使这个概念具体化。DMM模型中包括六个有效数据管理分类，而其中一个就是数据治理。数据管理协会（DAMA）在数据管理知识体系（DMBOK）中也认为，数据治理是数据管理的一部分。在企业信息管理（EIM）这个定义上，Gartner认为EIM是“在组织和技术的边界上结构化、描述、治理信息资产的一个综合学科”。Gartner这个定义不仅强调了数据/信息管理和治理上的紧密关系，也重申了数据管理包含治理这个观点。
治理与管理的区别
在明确数据治理是数据管理的一部分之后，下一个问题就是定义数据管理。治理相对容易界定，它是用来明确相关角色、工作责任和工作流程的，确保数据资产能长期有序地、可持续地得到管理。而数据管理则是一个更为广泛的定义，它与任何时间采集和应用数据的可重复流程的方方面面都紧密相关。例如，简单地建立和规划一个数据仓库，这是数据管理层面的工作。定义谁以及如何访问这个数据仓库，并且实施各种各样针对元数据和资源库管理工作的标准，这是治理层面的工作。数据管理更广泛的定义包含DATAVERSITY上大部分主题为数据管理的文章和博客，其中有一部分是特别针对数据治理的。一个更广泛的定义是，在数据管理过程中要保证一个组织已经将数据转换成有用信息，这项工作所需要的流程和工具就是数据治理的工作。
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