随着企业信息化进程的不断推进,数据的规模和复杂性也在不断增加，为了确保数据的质量、安全性和完整性，提高数据利用效率，保障业务连续性，特制定本《数据治理实施细则》。
适用范围
本细则适用于公司所有涉及数据处理、存储、传输和使用的相关部门及人员。
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术语定义
- 数据治理：对数据进行规划、组织、管理和监控的过程，以确保数据的准确性、可靠性、安全性以及合规性。
- 数据资产：指对企业具有价值的各种形式的数据资源，包括结构化数据和非结构化数据。
- 数据生命周期管理：从数据的产生到消亡的全过程管理，包括数据的采集、存储、处理、共享、分析和归档等环节的管理。
- 数据隐私保护：采取措施保护个人信息的机密性、完整性和可用性，防止未经授权的访问或泄露。
职责分工
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数据治理委员会：
- 负责制定和更新数据治理策略和政策；
- 监督数据治理工作的执行情况；
- 处理重大数据事件和问题。
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数据管理部门：
- 负责日常的数据管理工作,包括数据标准制定、数据质量控制、数据安全管理等；
- 协调各部门之间的数据需求和应用；
- 提供技术支持和培训服务。
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业务部门：
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- 根据业务需要提出数据需求和建议；
- 配合数据管理部门完成相关任务；
- 负责本部门内部的数据管理和使用。
-
IT部门：
- 负责系统的开发和维护工作,确保系统能够满足数据管理的需求；
- 提供必要的硬件和软件支持；
- 参与数据安全和备份方案的制定和实施。
数据治理原则
- 全面覆盖：覆盖所有类型的数据，包括内部数据和外部数据。
- 统一标准：建立一套完整的数据标准和规范，确保数据的可追溯性和一致性。
- 分级分类：按照重要程度和数据敏感性进行分级分类管理，采取不同的保护措施。
- 持续改进：定期评估数据治理效果，及时调整和完善相关政策和流程。
数据生命周期管理
数据采集阶段
- 明确数据来源和用途,选择合适的采集工具和方法；
- 确保采集到的数据符合质量要求,避免重复采集和不必要的信息收集。
数据存储阶段
- 选择合适的存储设备和平台,保证数据的可靠性和安全性；
- 建立数据备份机制,定期进行数据备份和恢复演练。
数据处理阶段
- 采用先进的技术手段对数据进行清洗、转换和处理；
- 加强对敏感数据的脱敏处理,保护个人信息的安全。
数据共享阶段
- 制定严格的权限控制规则,限定数据的访问范围和使用方式；
- 通过数据集市等方式实现跨部门间的数据共享。
数据分析阶段
- 利用大数据分析等技术手段挖掘有价值的信息；
- 为决策者提供准确的数据支持。
数据归档阶段
- 对不再使用的数据进行整理归档,便于后续查询和调用；
- 遵循法律法规的规定,妥善保管已删除的数据。
数据安全管理
- 物理安全：加强机房等物理设施的防护措施，防止非法入侵和数据丢失。
- 网络安全：采用防火墙、防病毒软件等网络安全设备和技术，防范网络攻击和数据泄露风险。
- 系统安全：定期更新系统和应用软件的安全补丁，及时发现并修复漏洞。
- 数据加密：对于重要的敏感信息进行加密处理，增加其保密性。
- 访问控制：实行最小权限原则，严格控制用户的访问权限，确保只有授权人员才能操作关键数据。
数据质量管理
- 数据校验：在数据输入过程中进行实时校验，发现错误立即纠正。
- 数据验证：通过对比不同源头的同一数据项来验证其准确性。
- 数据清洗：对不符合标准的脏数据进行清理和修正。
- 数据审计：定期开展数据质量检查和分析，找出潜在问题并提出改进建议。
数据隐私保护
- 遵守法规：严格执行国家有关个人信息保护的法律法规和政策文件。
- 告知同意：在收集和使用个人信息前，应明确告知用户目的、方式和范围，并获得其书面同意。
- 匿名化处理：在不影响数据分析结果的前提下，尽可能地对原始数据进行去标识化或匿名化处理。
- 责任落实：明确各部门和个人在数据隐私保护方面的责任和义务，形成合力共同维护信息安全。
监督考核
- 定期自查：各相关部门每年至少组织开展一次全面
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