2.与数据管理、数据管控有何不同

（1）数据治理

数据治理面对的更多是战略层面、组织层面、制度层面的事务，是确立“什么样的决策需要在什么层级制定”。所以，数据治理是一个相对高阶的概念。对应的是一个“数据治理委员会”级别的机构，由这个委员会来建立数据治理的整体组织架构，定义责任主体，落实工作机制。

（2）数据管理

数据管理是操作和实施层面的概念，是通过一系列实际落地的办法去实现“治理”目标的具体过程。数据管理对应的是一个以“数据管理部”级别的职能部门+各个相关职能部门的矩阵化组织。通过内建组织机构和工作机制，有牵头、有配合、有主责、有落实，在各自的职能领域去完成数据管理的具体任务，包括企业级层面的数据标准化、数据资产管理，业务领域层面的数据规范化、数据质量改进等等。

（3）数据管控

数据管控是对“数据管理”要求在业务过程、产品设计、开发实现层面的具体实施。管控离不开“制度”+“规范”+“工具”+“考核反馈”，每一个管控机制，都应该有一个PDCA的管理循环。数据管控的落地，制度设计和规范定义层面，需要数据管理部门牵头推进，同时，也需要技术部门的工具和系统能力支撑，才能“管得了，管得住，管到位”。

数据治理的目标数据治理本身不是目标，它只是实现组织战略目标的一个手段，即通过有效的数据资源控制手段，进行数据的监督管理，以提升数据质量进而提升数据变现的能力和管理的效率。

例如基于需求的智能制造、智慧市场监督管理、融合市民服务、一网通办等。从组织职能和体量大小方面来看，不同类型组织的数据治理目标大不相同，例如，集团企业总部和政府大数据管理局的目标是：制定数据政策、保障数据安全、促进数据在组织内无障碍共享，其重点目标是推进和保障数据战略的顺利实施。

举个例子 ：用数据可视化SaaS平台来辅助现代业务管理

如今在这个大数据时代，在很多工作中都会用到各种数据，如今数据可视化已经从简单的文档发展出了数据可视化分析大屏，更加准确和方便的进行分析。SaaS技术和SaaS数据可视化平台在现实世界中的优势，以及SaaS商业智能数据大屏发展业务的重要性是显而易见的

在过去数据可视化大屏的开发过程过于繁杂，从前期调研到设计到开发到适配测试最终上线整个流程十分的繁琐以及漫长。而随着数据可视化市场的逐渐成长，很多企业也顺应时代潮流，市场需求，推出了功能强大的SaaS数据可视化平台工具。

什么是SaaS数据可视化平台工具？很简单，看下图

SaaS数据可视化大屏是一种管理工具，可合并和可视化重要的SaaS指标（例如MRR，ARPU，CLTV等），以便全面概述SaaS（软件即服务）业务，实现更好的性能，并最终获得利润。

数据可视化大屏提供了一种用户友好的方法，可以发现数据驱动的趋势，确定优势和劣势，做出明智的决策，并最终–引导企业走向光明，繁荣和可盈利的未来。