《数据治理与数据安全治理：内涵、差异与核心要义》
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一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业和组织最重要的资产之一，随着数据量的爆炸式增长和数据应用场景的日益复杂，数据治理和数据安全治理成为保障数据有效利用和安全防护的关键举措，虽然两者都与数据相关，但却有着不同的侧重点和内涵。
二、数据治理的内涵
数据治理是一个综合性的概念，旨在通过一系列的管理活动，确保数据的准确性、完整性、一致性、可用性等多方面的质量要求。
1、数据质量管理
- 数据治理致力于建立数据质量标准，在金融企业中，对于客户账户信息的数据质量要求非常严格，像姓名、身份证号码等关键信息必须准确无误，以保证金融交易的顺利进行，这就需要建立数据清洗、数据验证等流程，及时发现和纠正数据中的错误。
- 它还关注数据的完整性，以电商企业为例，产品的库存信息、销售信息、客户评价信息等都要完整记录，如果库存信息不完整，可能导致超卖现象，影响企业的信誉和经济效益。
2、元数据管理
- 元数据是描述数据的数据，数据治理中的元数据管理可以帮助企业更好地理解数据的来源、含义和用途，在一个大型企业的数据仓库中，元数据管理可以记录每个数据字段的定义、数据的更新频率以及数据的所有者等信息，这有助于数据使用者准确地获取和使用数据，提高数据的共享性和复用性。
3、数据生命周期管理
- 从数据的产生、采集、存储、处理到最终的销毁，数据治理都要进行有效的管理，在医疗行业，患者的医疗数据从入院时采集开始，在治疗过程中不断更新和存储，当患者康复或转院后，数据的存储和共享也需要遵循严格的规定，根据不同的阶段，制定相应的数据管理策略，以确保数据在整个生命周期内的有效利用。
三、数据安全治理的核心理念与内涵
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数据安全治理则是聚焦于保护数据的安全性，防止数据遭受未经授权的访问、泄露、篡改等安全威胁。
1、以风险为导向
- 数据安全治理的核心是识别和评估数据面临的风险，不同类型的数据面临的风险不同，企业的核心商业机密数据，如研发中的新产品配方或者重大战略决策数据，一旦泄露可能会对企业造成毁灭性的打击，而一些公开的市场宣传数据，风险相对较低，通过风险评估，可以确定数据的重要性等级，从而有针对性地制定安全策略。
- 基于风险评估的结果，数据安全治理会采取不同的控制措施，对于高风险的数据，可能会采用多因素身份认证、加密存储和传输等严格的安全技术手段，并且限制访问权限到极少数的关键人员，而对于低风险数据，可以采用相对宽松一些的安全措施，以平衡安全成本和业务需求。
2、合规性保障
- 在不同的行业和地区，存在着各种各样的数据安全法规和标准，数据安全治理要确保企业的数据管理活动符合这些法律法规的要求，在欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）下，企业需要明确告知用户数据的收集目的、使用方式，并在用户同意的情况下进行数据处理，如果企业涉及跨国业务，还需要考虑不同国家和地区数据安全法规的差异，确保全球范围内的数据安全合规。
- 合规性还体现在行业标准的遵循上，如金融行业的支付卡行业数据安全标准（PCI DSS），对金融机构处理信用卡数据提出了严格的安全要求，企业需要通过内部的安全治理机制，定期进行合规性检查，及时发现和纠正不符合法规和标准的行为。
3、安全体系建设
- 数据安全治理强调构建一个全面的安全体系，这个体系包括技术层面的安全防护措施，如防火墙、入侵检测系统、加密技术等，也包括管理层面的安全策略和流程，企业要建立数据安全管理制度，明确数据安全负责人的职责，制定数据安全事件应急响应流程等。
- 在人员方面，要对员工进行数据安全意识培训，提高员工对数据安全的重视程度，防止因员工的疏忽或恶意行为导致的数据安全问题，员工误将包含敏感数据的文件发送给外部人员，或者内部人员利用职权非法获取和出售企业数据等情况，都可以通过提高员工安全意识和建立有效的监控机制来防范。
四、数据治理与数据安全治理的区别
1、目标差异
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- 数据治理的目标主要是提高数据的质量和可用性，促进数据在企业内部的有效共享和利用，企业通过数据治理建立统一的数据仓库，整合各个业务部门的数据，以便进行数据分析和决策支持，它更关注数据如何更好地为企业的业务运营和战略发展服务。
- 数据安全治理的目标则是保护数据的安全，确保数据的保密性、完整性和可用性，防止黑客攻击窃取企业的客户数据，或者防止内部人员对数据进行恶意篡改，其重点在于抵御安全威胁，保障数据资产的安全。
2、侧重点不同
- 数据治理侧重于数据的质量管理、元数据管理和数据生命周期管理等方面，它更多地从数据本身的属性和企业业务对数据的需求出发，解决数据的准确性、一致性等问题，在企业进行数据分析时，如果数据治理不到位，可能会出现数据统计口径不一致的情况，导致分析结果不准确。
- 数据安全治理更侧重于安全风险的识别、安全合规性和安全体系建设，它将数据视为需要保护的资产，重点关注数据面临的安全威胁和如何防范这些威胁，在应对网络攻击方面，数据安全治理会采取网络安全防护技术，如部署防病毒软件、入侵防御系统等。
3、管理范围区别
- 数据治理的管理范围涵盖了数据的整个生命周期，包括数据的产生、存储、使用、共享等各个环节的数据质量和管理问题，它涉及到企业内部各个部门的数据管理协调，市场部门和销售部门的数据整合与共享管理。
- 数据安全治理的管理范围主要是围绕数据安全相关的领域，包括数据的访问控制、数据加密、安全审计等，它虽然也涉及到数据的全生命周期，但重点是在安全防护方面，在数据存储环节，数据安全治理关注数据的加密存储，而数据治理可能更关注数据存储的格式和存储结构是否便于数据的查询和使用。
五、结论
数据治理和数据安全治理虽然有所区别，但在实际的企业数据管理中却是相辅相成的，良好的数据治理有助于提高数据的质量和可用性，为数据安全治理提供了更可靠的数据基础；而数据安全治理则为数据治理保驾护航，确保数据在安全的环境下进行管理和利用，企业只有同时重视数据治理和数据安全治理，才能在数字化浪潮中充分发挥数据的价值，同时保护好自身的数据资产免受安全威胁。
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