随着信息技术的不断涌现和普及，业务发展加快了数据膨胀的速度，行业内衍生了较多的新名词，如数据治理、数据管理、数据资源管理、数据资产管理等名词的定义很多，概念容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据相关的概念有全面的认识。

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数据治理和数据管理

简单来说治理就是管理的管理。

管理你得遵循一定得标准规范体系，一定得流程，一定得组织角色分工，而这些内容就必须先通过数据治理定义清楚。管理只是根据数据治理规范体系去执行管理和监督的职责。管理执行的依据是治理规范体系。

如下图：

数据中台和数据湖

这个要解释清楚不太容易，因此我尽量做简化。

数据湖一般是公有云服务商提出的一个概念，即企业的结构化，非结构化数据都可以全部采集和存储到我这里来。数据湖就是一个大的存储站，这个存储是分布式可无限扩展的，存储过来的数据也不会去清洗和加工，尽量保持原样。

在存过来后，数据湖再提供一些标准的开放接口给你使用数据，这些接口包括了查询SQL类接口，计算引擎接口，流处理接口等。提供接口的目的也很简单，就是能够方便得使用你存储过来的数据。

数据湖的存储一般是分布式对象存储或分布式文件存储，即使你是结构化数据库采集过来的数据，仍然会转成统一的存储方法，方便扩展。

数据中台简单来说就是企业共享数据能力下沉并对外开放。

数据中台包括了底层数据技术平台（可以是我们熟悉的大数据平台能力），中间的数据资产层，上层的数据对外能力开放。

核心的资产层本身也分层，从最底层的贴源数据，到分域应用数据，再到上层的数据仓库和数据标签库。而数据湖更多对应到数据中台概念里面的数据贴源层。

企业实际在建数据中台的时候实际很少用数据湖这个概念。

两者的对比映射如下：

数据中心

对于数据中心这个词，原来在BI系统应用里面也经常出现。

但是现在数据中心一般特指IT基础设施，大的公有云数据机房等，在BI系统或数据中台里面都很少用这个词。即数据中心这个词偏IT硬件基础设施层面了。

比如下图，一般指硬件和网络基础设施架构了。

数据资产

数据资产（Data Asset）是指由企业拥有或者控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子的方式记录的数据资源，如文件资料、电子数据等。在企业中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。

数据资产的属性：数据资产具有无形资产的属性，从这个角度出发，我们可以发现数据资产主要有以下特性：

• 无消耗性：数据资产的每次使用只需要花费很低的成本，不会因为使用频率的增加而磨损、消耗，与其他传统无形资产有相似性。

• 增值性：企业通过稳定发展，会促使数据资产在原有的基础上，数据规模和数据维度的不断积累，整体价值进一步提升。

• 依附性：与其他无形资产类似，数据资产不能独立发挥作用，其发挥作用和效应往往依附于相应的软件、硬件。

• 价值易变性：数据资产时刻受到数据容量、数据时效程度、应用场景等因素的影响，与其他无形资产相比，其价值更易发生变化。

• 战略性：一切数据业务化，一切业务数据化，具有战略性。

数据资产管理

数据资产管理（Data Asset Management）是指规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能，包括开发、执行和监督有关数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序，从而控制、保护、交付和提高数据资产的价值。数据资产管理需要充分融合业务、技术和管理，以确保数据资产保值增值。

数据资产管理（Data Asset Management）一般来说包括统筹规划、管理实施、稽核检查和资产运营四个主要阶段，贯穿数据采集、存储、应用和销毁整个生命周期全过程。企业管理数据资产就是对数据进行全生命周期的资产化管理，促进数据在“内增值，外增效”两方面的价值变现，同时控制数据在整个管理流程中的成本消耗。

数据资产管理过程

数据资产管理（Data Asset Management）包括两个重要方面，一是数据资产管理的核心管理职能；二是确保这些管理职能落地实施的保障措施，包括战略规划、组织架构、制度体系等。

数据管理、数据资源管理与数据资产管理有着密切关系和关联，但随着现代数字技术的高速发展，三者在内涵、侧重、延伸等方面存在差异。

数据管理、数据资源管理与数据资产管理的关系

—THE END—

编辑 ∑Gemini

来源：悟空问答、帆软软件、人月聊IT

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