数据治理(Data Governance)和数据管理(Data Management)是两个密切相关但内涵不同的概念，通常容易混淆。以下是它们的核心区别和联系：

1. 定义与目标

数据管理

定义：指对数据的日常操作和维护，包括数据的采集、存储、处理、分发、维护等技术层面的活动。

目标：确保数据的有效使用，支持业务需求(如数据分析、报告生成、系统运行等)。

举例：设计数据库表结构、编写ETL脚本、清理重复数据、备份存储等。

数据治理

定义：指通过制定政策、流程、标准和组织架构，对数据的整体规划、控制和监督，确保数据的质量、安全、合规性和价值。

目标：规范数据的使用和管理，降低风险(如数据泄露、合规问题)，提升数据可信度和决策可靠性。

举例：制定数据分类标准、定义数据所有权、建立数据质量监控机制、推动数据合规审计等。

2. 关键差异点

(1)层级不同

数据管理：属于执行层，关注“如何做”(How)，例如如何存储数据、如何清洗数据。

数据治理：属于战略层，关注“做什么”(What)和“谁来做”(Who)，例如谁对数据质量负责、哪些数据需要加密。

(2)职责主体

数据管理：通常由IT部门或数据团队负责，侧重技术实现。

数据治理：需要跨部门协作，包括业务部门(定义数据标准)、法务部门(合规性)、管理层(决策支持)等。

(3)时间跨度

数据管理：通常是短期、具体的任务(如修复某个数据集的错误)。

数据治理：是长期、持续的过程(如建立企业级数据质量管理体系)。

3. 联系与协同

数据治理是数据管理的基础：治理为管理提供规则(如标准、流程)，确保数据管理的一致性和合规性。

数据管理是治理的落地：治理的政策需要通过数据管理的具体活动实现。

协同关系：没有治理，数据管理可能混乱低效(如数据标准不统一);

没有管理，治理只能停留在理论层面(如缺乏技术手段执行合规要求)。