数据治理与数据管理是两个密切相关但又有区别的概念。它们在目标和实践上存在一些异同点，下面将进行详细分析：
一、目标
1. 数据治理：数据治理的目标是确保组织内的数据质量、安全性、完整性和可用性得到持续的维护和改进。它涉及对数据的生命周期进行全面的管理，包括数据的创建、存储、使用、共享和销毁。数据治理关注于制定政策、流程和标准，以确保数据的一致性和可靠性。
2. 数据管理：数据管理则更侧重于处理日常的数据操作任务，如数据收集、存储、处理和分析。它关注的是如何高效地管理和利用数据，以满足业务需求。数据管理通常涉及到具体的技术实现，如数据库设计、数据仓库构建、数据分析工具的使用等。
二、实践
1. 数据治理的实践：数据治理的实践包括建立数据治理委员会、制定数据治理政策和程序、实施数据质量评估、监控数据安全和合规性等。数据治理的实践需要跨部门合作，确保所有相关人员都理解并遵循数据治理的原则和要求。
2. 数据管理的实践：数据管理的实践则包括选择合适的数据存储和处理技术、设计高效的数据访问和查询接口、实施数据备份和恢复策略、优化数据迁移和转换过程等。数据管理的实践需要依赖于具体的技术和工具，如数据库管理系统、数据仓库软件、ETL工具等。
三、异同点
1. 共同点：两者都强调数据的质量和安全性，都需要通过制定政策和流程来规范数据的处理和使用。
2. 不同点：数据治理更注重全局性的管理和控制，而数据管理则更侧重于日常的数据操作和管理。数据治理需要跨部门的协作和沟通，而数据管理则更多依赖于具体的技术和工具。
总的来说，数据治理和数据管理虽然在目标和实践上有所不同，但它们都是确保数据质量和安全性的关键组成部分。通过有效的数据治理，可以确保数据的质量和一致性；而通过高效的数据管理，可以满足业务的需求并提高数据处理的效率。
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