关于数据治理一些容易混淆的概念

容易混淆的数据治理的概念

1、 数据管理是不是数据治理

不是、数据管理和数据治理的区别是数据管理包含数据治理，广义的数据治理和数据管理范围一样，目前国内大部分说的是广义的数据治理，数据治理是等于数据管理，但是国外数据治理是指制订治理规范，保障数据管理能够顺利完成的工作，是侠义的数据治理。

那么数据管理包含11部分的内容：数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和操作、文件和内容管理、参考数据和主数据+数据标准、数据仓库和商务智能以及数据权属和数据价值、元数据、数据质量、数据治理。

2、 元数据和数据资产目录的区别

元数据和数据资产目录都是管理和描述数据的重要工具，但它们的侧重点略有不同。

元数据通常用于描述数据的特性、使用规则、来源、数据格式等方面的信息，是数据管理过程中不可或缺的重要数据。元数据可以帮助数据管理员了解数据的来源、结构、使用规则等信息，帮助企业利用数据实现业务目标。元数据经常用于数据集成、数据管理、数据流程和数据治理等领域。

数据资产目录则是一个更加全面和完整的数据管理工具，用于记录和管理企业所有的数据资产。数据资产目录包括所有类型的数据，从文档、图片到数据库等各类数据，而不只是元数据。除了记录数据的属性和特性外，数据资产目录还提供了一种有效的方法，帮助企业了解和管理所有数据资产，并优化数据资产的价值。

元数据是从技术的角度展示数据描述，数据资产目录是从业务的角度展示数据描述。

3、 数据架构是什么

数据架构是指在企业中定义和组织数据及数据相关元素的方式和工具的总称，用于支持企业的业务和信息技术目标。 数据架构定义了企业的数据领域，包括数据结构、数据分类、数据整合和数据交互等方面。它为企业提供了对数据分布的清晰描述，指导数据的使用和管理。数据架构的设计通常与企业的战略和应用程序相关。

3.1数据架构组件

3.1.1数据资源

定义了企业中所有的数据资源，包括数据库、文件、文件夹、文档等。这些数据资源必须被组织、管理和保护，以保障数据可用性、可靠性和安全性。

3.1.2数据类

定义了数据资源的类型、属性、特征和规范。数据类包括实体、属性、关系和约束。

3.1.3数据组织

定义了数据资源的组织方式和组合方式，包括层次结构、实体关系模型和关系数据库模型等。数据组织使得数据能够更有效地被组织、管理和使用。

3.1.4数据流程

指明数据在企业中的流向和处理，包括数据源、数据目标、数据转换、数据质量检查和数据处理规则等。

3.1.5数据交互

定义了数据的交互方式和规则，包括数据交换、数据共享、数据整合和数据模块等。 数据架构的目的是确保数据的一致性、可靠性、安全性和高效性。设计好的数据架构支持企业通过有效的数据管理实现业务目标，同时充分利用数据价值。

 

数据架构是指组织和管理数据的结构和组成的方式，包括数据源、数据类型、数据存储、数据流转路径、数据安全等方面。数据架构为数据管理、数据治理和数据集成提供了核心基础。

3.2数据架构内容

3.2.1数据模型

数据模型定义了数据的逻辑结构及其关系，用于表示数据，包括概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型等。

3.2.2数据库架构

数据库架构定义了数据如何在数据库中组织和存储，包括数据表、索引、视图、存储过程等。

3.2.3数据仓库架构

数据仓库架构定义了数据仓库的组成和管理方式，包括数据抽取、转换、质量检验、数据集成和数据传输等方面。

3.2.4数据治理架构

数据治理架构定义了数据管理的策略和流程，以及实施数据质量、数据安全、数据隐私和数据共享的方法和工具。

3.2.5数据安全架构

数据安全架构定义了数据的访问和使用的安全管理方式，包括身份验证、权限访问控制和加密等。

综上所述，数据架构是一个全面的数据管理方案，它能够帮助企业更好地理解数据，采取合适的措施对数据进行管理、治理和保护，以满足企业的业务需要和法规要求。

4、 数据战略是什么

数据战略是一种全面的数据管理战略，旨在利用企业内部和外部的数据资源，以实现企业的业务目标和战略目标。数据战略涵盖了企业所有数据相关方面的规划、管理和实施，包括数据治理、数据文化、数据管理等。

5、 数据资产是什么

数据资产是指企业拥有并能够支持商业和运营活动的所有数据资源。这些数据资源可以是结构化数据，例如数据库中的数据，也可以是非结构化数据、文档、图像和文本等等。数据资产通常是企业非常重要的资产，对实现业务目标和持续成功非常关键。数据资产可以包括企业内部数据资产以及外部数据资产，因此，它们可能与数据生态系统内的其他组织有关，包括合作伙伴、供应商和客户等。由于数据资产的重要性，许多企业会对其进行有效的管理，这也是数据管理领域中的一个重要组成部分。

数据资产3个重要的属性是有价值，可以共享交易、是生产要素。

数据资产价值是指可以基于数据的价值评估模型，评估数据资产的价值

数据资产的共享交易是指企业内部可以进行数据共享，外部可以基于数据交易平台进行数据资产的交易

数据资产是生产要素是指数据作为经济系统和市场的基本性构件，以前是包含劳动、资本、自然资源、现在将数据也包含进来。作为经济运行的基本要素。

6、 数据权属、数据价值是什么

数据权属是指数据资源的持有权，数据加工使用权，数据产品经营权，目前大部分趋向三权分离。

数据价值是指根据数据价值的评估模型，评估模型一般是基于成本、基于市场价格、基于经济价值进行评估数据的价值。

7、主数据和参考数据是什么

主数据是指在整个企业中使用广泛，可以被不同部门和系统共用的核心数据，如客户信息、产品信息、员工信息等。是用于打通数据孤岛的数据，用于共享的数据。

参考数据是指支撑主数据的数据，提供对主数据进行标准化、分类、描述和管理的依据，如行业分类、地理位置信息、单位信息等。

在数据中台中，主数据和参考数据是重要的组成部分，主数据管理和参考数据管理都是数据中台的核心任务。通过对主数据和参考数据进行管理、整合、共享，企业可以提高业务效率，降低数据冗余和不一致性，增强数据质量和价值。

8、数据伦理是什么

 数据伦理是指在数据的收集、处理、分析、使用和分享过程中，需要遵循的道德准则和规范，旨在保护数据的隐私、安全和合法性，维护人类的尊严和权利。 数据伦理的原则包括但不限于以下几点：

（1）合法性：数据收集和使用必须符合法律法规和道德标准。

（2）公正性：数据采集和处理过程要公正、客观、透明，不偏袒某一方，不歧视任何人。

（3）隐私保护：保护个人敏感信息和隐私权，禁止滥用或非法交易个人数据。

（4）安全性：采取措施确保数据的保密性、完整性和可用性。

（5）责任性：数据处理和使用应负责任，不应造成损害。

数据伦理的遵循可以保护个体和社会免受数据滥用的风险，增强数据的价值和可信度，为数据的合理、安全、有效利用提供保障。

数据伦理的基本原则是科技向善、主要包括：尊重他人、行善原则、公正、尊重法律和公众利益。

 

 

注：原文链接：八大极易混淆的数据治理概念 (qq.com)