數據治理中的“治”與“理”分別針對數據的不同方面和管理需求，具體如下：

一、數據治理中的“治”

定義：數據治理中的“治”，主要側重于對數據存在的問題進行治理和糾正。它關注的是數據的質量、安全、合規性以及生命周期管理等方面的問題，通過一系列措施來確保數據的準確性、完整性、一致性和安全性。

主要內容：

數據質量治理：確保數據的準確性、完整性、一致性和時效性。這包括建立質量監控體系，通過數據清洗、數據校驗等技術手段去除噪聲和錯誤數據，填補缺失值，并定期對數據質量進行評估，及時發現并解決問題。

數據安全治理：保護數據免受未經授權的訪問、使用、泄露、破壞或篡改。這涉及采取加密技術、訪問控制、身份認證、安全審計等措施來防范各種安全威脅。

數據合規治理：確保數據處理活動符合相關法律法規和行業標準。隨著法規的出臺，企業需要建立健全的數據合規管理體系，定期開展合規審計，及時發現并糾正違規行為。

數據生命周期管理：制定合理的存儲、歸檔和銷毀策略，確保數據在整個生命周期內得到有效管理。這有助于滿足業務需求的同時，有效控制成本。

二、數據治理中的“理”

定義：數據治理中的“理”，則更注重于數據的規范化管理和有序化排列。它旨在通過建立統一的數據標準、規范數據流程、確保數據質量等方式，使數據不再是雜亂無章的堆砌，而是有序排列的“知識寶庫”。

主要內容：

元數據管理：建立元數據管理體系，對數據的來源、格式、用途等進行詳細描述，方便用戶快速找到所需數據。同時，通過數據血緣分析了解數據之間的關系，幫助用戶更好地理解和利用數據。

數據流程優化：高效的數據流程是數據治理的基礎。通過簡化數據查找和理解過程，如建立元數據管理體系和進行數據血緣分析，可以顯著提升數據的使用效率。

數據權限管理：合理分配數據訪問權限，確保數據在需要時能被正確的人獲取，同時防止過度訪問，保護數據隱私。這包括制定數據訪問權限策略、采用身份驗證和授權管理等技術手段。

數據價值理解：推動數據文化建設，提升全員數據意識，讓員工學會利用數據提高工作效率和創新力。通過開展數據培訓和交流活動，提升員工的數據素養，并鼓勵員工將數據轉化為實際成果。

理性決策支持：數據治理的最終目標是服務于決策支持。通過建立數據可視化平臺和運用數據挖掘及分析技術，為決策者提供及時、準確的信息，驅動基于數據的智慧決策。

綜上所述，“治”與“理”相輔相成，共同構成了完整的數據治理體系。通過“治”解決數據中的問題和風險，通過“理”提升數據的管理水平和利用效率，兩者缺一不可。