《数据治理的两大体系：数据管理体系与数据安全体系》
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一，数据治理作为对数据资产进行有效管理和利用的一系列活动，涵盖了众多方面，主要包括两大核心体系：数据管理体系和数据安全体系，这两大体系相辅相成，共同构建起数据治理的整体框架，保障数据的质量、可用性、安全性等多方面的要求。
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二、数据管理体系
1、数据标准管理
- 数据标准是数据管理体系的基石，它定义了数据的格式、编码规则、数据项的含义等，在金融行业，对于客户身份信息，需要有统一的标准来规定姓名的格式（是全名、姓在前还是名在前等）、身份证号码的编码规则验证等，如果没有统一的数据标准，不同部门收集和使用的数据就会出现混乱，导致数据无法有效整合和分析。
- 建立数据标准管理流程，包括数据标准的制定、发布、更新和废止等环节，企业需要组织跨部门的团队参与数据标准的制定，涵盖业务部门、IT部门等，以确保标准既能满足业务需求又具有技术可行性。
2、数据质量管理
- 数据质量直接影响到企业决策的准确性，低质量的数据可能导致错误的市场分析、客户定位偏差等问题，数据质量管理包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面的管理。
- 准确性方面，需要通过数据验证规则、数据审核等手段来确保数据正确反映了实际情况，销售数据中的销售额必须与订单数据、收款数据相匹配，完整性要求数据的各个属性都应完整，如客户的联系方式如果缺少电话号码或电子邮箱，可能会影响营销活动的开展，一致性则强调在不同数据源或系统中，相同数据项的值应该一致，如企业内不同部门使用的客户分类标准应该统一，时效性意味着数据要及时更新，过时的数据可能误导决策，如库存数据如果不能及时更新，可能导致缺货或积压库存的情况。
3、元数据管理
- 元数据是描述数据的数据，它记录了数据的来源、定义、关系等重要信息，在大型企业中，存在众多的数据表、文件等数据资产，元数据管理能够帮助企业更好地理解数据结构。
- 元数据管理包括元数据的采集、存储、查询和维护等功能，通过元数据管理工具，可以清晰地展示数据的流向，从数据源到数据仓库再到数据分析报表的过程中，哪些数据经过了转换、聚合等操作，这有助于数据的溯源和数据血缘关系的分析，当数据出现问题时，可以快速定位到问题的源头。
4、主数据管理
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- 主数据是企业内核心业务实体的数据，如客户、产品、供应商等数据，主数据管理旨在确保这些核心数据在企业内的唯一性、准确性和完整性。
- 以客户主数据为例，企业可能有多个系统涉及客户信息，如销售系统、客服系统、营销系统等，主数据管理要整合这些系统中的客户数据，消除重复数据，确保每个客户在企业内有唯一的标识，并且其基本信息（如姓名、地址、联系方式等）是准确和完整的，这有助于提高企业运营效率，当客服人员查询客户信息时，可以获取到全面、准确的信息，为客户提供更好的服务。
三、数据安全体系
1、数据访问控制
- 数据访问控制是数据安全体系的重要组成部分，它根据用户的角色、权限等因素，限制对数据的访问，企业内部不同部门、不同职位的人员对数据的需求和访问权限是不同的。
- 财务数据对于财务人员可能是可读写的，但对于普通员工可能只能查看部分汇总数据，通过身份认证和授权机制，如用户名和密码、数字证书、多因素认证等方式来识别用户身份，然后根据预定义的权限规则来授予或拒绝访问请求，访问控制还需要考虑数据的敏感性级别，对于高度敏感的数据（如企业的商业机密、客户的隐私数据等），要实施更严格的访问限制。
2、数据加密
- 数据加密是保护数据机密性的关键技术，在数据的存储和传输过程中，都可能面临被窃取或泄露的风险，通过加密算法，将数据转换为密文形式。
- 在存储方面，企业可以对数据库中的敏感数据字段（如客户的信用卡号码、密码等）进行加密，即使数据存储介质被盗取，如果没有解密密钥，也无法获取数据的真实内容，在传输过程中，例如企业与合作伙伴之间的数据传输、用户通过互联网访问企业应用时的数据传输等，采用加密协议（如SSL/TLS等）来确保数据的安全传输，防止数据在传输过程中被中间人截获和窃取。
3、数据备份与恢复
- 数据备份是应对数据丢失或损坏的重要措施，由于硬件故障、软件错误、人为操作失误、自然灾害等原因，数据可能会丢失，企业需要制定数据备份策略，包括备份的频率、备份数据的存储位置等。
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- 对于关键业务数据，可能需要每日甚至每小时进行备份，备份数据的存储位置要考虑异地存储，以防止本地发生灾难时数据完全丢失，数据恢复能力也至关重要，企业要定期进行数据恢复测试，确保在需要恢复数据时能够快速、准确地将数据恢复到可用状态，减少因数据丢失对业务造成的影响。
4、数据安全审计
- 数据安全审计用于监控和记录数据相关的活动，它可以检测到数据访问中的异常行为、安全策略违反等情况，通过对数据访问日志、操作记录等的分析。
- 如果某个用户在非工作时间频繁访问敏感数据，或者一个用户试图访问超出其权限范围的数据，数据安全审计系统可以及时发现并发出警报，这有助于企业及时发现数据安全威胁，采取相应的措施进行防范和处理，同时也有助于企业遵守相关的法律法规和行业规范。
四、两大体系的协同关系
数据管理体系和数据安全体系并不是相互独立的，数据管理体系为数据安全体系提供了基础，准确的数据标准和高质量的数据有助于更精确地实施数据访问控制和数据加密，如果数据本身是混乱的、质量低下的，那么数据安全措施的实施也会面临困难。
数据安全体系保障了数据管理体系的有效运行，没有安全的环境，数据管理活动（如数据标准的执行、数据质量的提升等）可能会受到威胁，如果数据在传输过程中被窃取，那么数据质量管理中的数据一致性等要求就无法得到保障。
在企业的数据治理实践中，需要将这两大体系有机结合起来，从组织架构、流程、技术等多方面进行统筹规划，在组织架构方面，设立数据治理委员会，其中既有负责数据管理工作的人员，也有负责数据安全工作的专家，共同制定数据治理的策略和规则，在流程上，将数据安全审查纳入数据管理的各个环节，如在数据标准制定时考虑安全标准，在数据质量管理过程中确保数据安全相关的质量要求等，在技术层面，采用集成的数据治理平台，将数据管理工具和数据安全工具整合在一起，实现数据治理的一体化操作。
五、结论
数据治理的两大体系——数据管理体系和数据安全体系，对于企业在数字化时代的生存和发展至关重要，通过构建完善的数据管理体系，可以提高数据的质量和可用性，为企业决策、业务运营等提供有力支持；而构建强大的数据安全体系，可以保护企业的数据资产免受各种安全威胁，只有将这两大体系协同运作，企业才能真正实现对数据资产的有效治理，在激烈的市场竞争中占据优势地位，同时也能满足法律法规对数据管理和安全的要求。
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