数据作为原始资源，需要通过开展数据管理、数据治理、数据运营等工作，实现增值和价值变现。很多时候容易将数据管理、数据治理、数据运营三者混淆。本文将讲讲如何理解数据治理、数据管理、数据运营的内涵以及它们的活动内容，希望对您有所启发。
DAMA的定义：数据管理是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值，而在其整个生命周期中进行的各项活动，如制定计划/制度/规程和实践，并执行和监督的过程。百度百科的定义：数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。IBM的定义：数据管理是摄取、处理、保护和存储组织数据的一套做法，然后会将数据用于战略决策以改善业务成果。简单来说，数据管理就是通过对数据进行管理，让数据变成数据资产或数据要素的过程。通俗的理解就是让组织的数据从不可控、不可用、不好用，变成可控、方便、易用且能够为反哺业务奠定基础的一系列管理过程。国际数据管理协会（DAMA）认为数据治理是建立在数据管理基础上的一种高阶管理活动，是各类数据管理的核心，指导所有其他数据管理功能的执行，在 DMBOK2.0 中数据治理是指对数据资产管理行使权力、控制和共享决策（规划、监测和执行）的系列活动。定义虽比较难理解，但可以知道的是数据治理属于数据管理的范畴，是一项系列活动。结合笔者自身企业实践来看，数据治理是从数据本身的质量和使用出发，以数据质量提升和数据安全共享为目标，强调数据本身的处理与过程管理，解决的是数据找不到、数据看不懂、数据信不过、数据管不住、数据时效差等问题。没有数据治理体系作为保障，数据不但不能转变为数据资产，还很容易让企业陷入“数据沼泽”的陷阱。一个良好的数据治理体系，为数据资产管理打下坚实的基础，是实现数据资产运营和变现的重要前提和保障。数据治理是一项长期性、持续性的工作，因为组织中的业务一直在动态运行，数据在不断产生和变化中，只要数据是变化的，就需要进行治理，因此需要通过持续性的数据治理来确保数据安全、可用、可信、好用。就跟IT系统运维一样，数据是需要不断维护，才能不断发挥系统的价值。先看两张图，一张是DAMA 2.0 数据治理框架，偏向理论指导。另一张是华为的数据治理框架，偏向实践。通过两张图的对比，可知数据治理的主要活动有：数据标准、数据存储、数据质量、元数据、主数据、数据安全等。数据运营是指数据的所有者通过对于数据的分析挖掘，把隐藏在海量数据中的信息作为商品，以合规化的形式发布出去，供数据的消费者使用。数据运营旨在通过对数据分析和应用提高组织的效率和竞争力，实现数据的商业价值或者社会价值。数据运营关注数据的利用和价值创造，强调将数据视为一种资产，通过有效管理和利用数据以实现组织的业务目标，将数据转化为战略和商业决策所需的见解和洞察力，从而释放数据价值。数据管理关注确保数据的质量、完整性、可靠性、合规性和安全性等基础建设工作，并提供数据访问、共享和使用的规范和指导。通过数据管理，理清了数据分布、提升数据质量、确保数据安全、数据共享交换、数据分析挖掘等，为深化数据应用、数据增值奠定了基础。另外，对于大多数的数据所有者而言，如三大运营商、金融企业、电网、公共部门，经过近10年大数据的发展，组织内的数据基础设施已基本建设完毕，数据管理体系和数据治理体系也逐步趋于完善，形成了一定规模的数据资产，但如何将这些数据资产转化成商业价值或社会价值，就离不开数据的运营。未来，伴随着国家数据要素市场逐渐成熟，数据要素供应者更加关注数据运营，从用户需求角度释放数据价值。构建数据运营能力将会是数据所有者下一步的关键工作。从大数据技术标准推进委员会给出的建议，数据运营的主要活动包括数据目录管理、数据应用场景构建、数据服务推广、数据动态优化、数据成本管理、数据价值评估等环节，供大家参考。笔者认为，应该在数据目录管理前面加入数据资产确权这项活动。关于数据资产确认的内容可参考笔者文章《》图4.数据运营活动（来源:CCSA TC601大数据技术标准推进委员会）最后，感兴趣的公众号后台回复“资料”，我们整理了6个G数据平台、数据仓库、数据仓库、数据治理、企业数据化管理案例，供大家免费领取！往期精彩推荐
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