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随着信息技术的快速发展,企业对数据的依赖日益加深，数据已成为重要的战略资源，为了确保数据的安全、准确和有效利用，公司制定了《数据治理指引实施细则》（以下简称“本细则”），本细则旨在规范数据管理流程，提高数据质量，保障数据安全，促进业务发展。
适用范围
本细则适用于公司所有涉及数据处理、存储和使用的人员及部门。
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术语定义
- 数据：指在计算机中可识别、记录和处理的信息。
- 数据治理：指对数据进行规划、组织、管理和控制的一系列活动。
- 数据资产：指对企业具有价值的各种形式的数据集合。
- 数据安全：指保护数据免受未经授权访问、使用、披露、破坏或丢失的风险。
- 数据隐私：指个人信息的保护和处理应符合相关法律法规的规定。
- 数据生命周期：指从数据产生到消亡的全过程，包括收集、存储、传输、处理、分析和归档等阶段。
- 数据备份与恢复：指定期备份数据以防止数据丢失或损坏，并在需要时进行数据恢复。
- 数据审计：指对数据的管理和使用情况进行审查和评估。
- 数据共享：指在不同部门和单位之间交换和使用数据。
- 数据标准：指对数据的格式、结构和编码等进行统一规定。
- 数据质量控制：指对数据的准确性、完整性和可靠性进行检查和控制。
- 数据伦理：指在使用和管理数据时应遵守的社会道德和法律规范。
职责分工
- 数据管理部门：负责制定和实施数据治理策略，监督数据管理的执行情况。
- 业务部门：负责数据的采集、整理和分析工作，确保数据的准确性和完整性。
- 技术支持部门：负责提供必要的技术支持和安全保障措施。
- 管理层：负责审批数据治理计划和重大决策事项。
数据分类与管理
数据分类
根据数据的敏感程度和使用频率将其分为以下几类：
- 核心数据：对企业运营至关重要的关键数据，如客户信息、财务报表等。
- 一般数据：与企业日常运作相关的普通数据，如员工档案、采购订单等。
- 临时数据：仅在特定时间段内使用的非重要数据，如测试环境中的数据。
数据管理原则
- 安全性：采取适当的安全措施保护数据不被泄露或篡改。
- 完整性：保证数据的准确性和一致性。
- 可用性：确保数据能够及时提供给需要的人使用。
- 合法性：遵守国家和地方的法律法规及相关行业标准。
- 成本效益：在满足业务需求的同时考虑成本效益。
数据生命周期管理
数据收集
- 明确收集目的和数据来源。
- 确保收集方式合法合规。
- 记录收集时间、地点等信息。
数据存储
- 选择合适的存储介质和技术手段。
- 定期检查和维护设备状态。
- 实施数据加密和其他防护措施。
数据传输
- 采用安全的通信协议和网络通道。
- 监控数据流量和流向。
- 防范网络攻击和数据泄露风险。
数据处理与分析
- 使用可靠的分析工具和方法。
- 保持分析过程的透明度和可追溯性。
- 保护原始数据和中间结果的安全性。
数据归档与销毁
- 根据法律要求和公司政策确定保留期限。
- 建立完善的归档系统和管理制度。
- 在达到保留期限后按规定程序销毁数据。
数据安全和隐私保护
安全措施
- 建立完善的信息安全技术体系。
- 定期更新防病毒软件和安全补丁。
- 对员工进行 cybersecurity培训和教育。
隐私保护
- 尊重用户的个人信息权利。
- 合理使用和使用者的同意。
- 公开透明的数据处理政策和实践。
数据共享与合作
内部合作
- 制定内部数据共享协议。
- 明确各部门之间的责任和义务。
- 加强跨部门间的沟通协作。
外部合作
- 与合作伙伴签订保密协议。
- 共享必要的数据信息。
- 确保双方利益得到平衡和保护。
数据质量控制
质量控制目标
- 提高数据的准确性和可靠性。
- 降低错误率和偏差率。
- 持续改进质量管理流程。
质量控制方法
- 开展定期的数据审核和质量检查。
- 利用先进的数据分析技术进行预测和预警。
- 设立专门的质检团队负责日常监控和管理。
培训和宣传
培训计划
- 为全体员工提供基本的数据管理知识培训
标签： #数据治理指引实施细则
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