《数据安全治理与数据治理：差异共生的两大数据管理体系》
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，随着数据量的爆发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企业管理数据的重要手段，虽然两者都与数据管理相关，但在概念、目标、范围、方法等方面存在明显区别，同时又相互关联、相辅相成。
二、数据治理与数据安全治理的区别
1、概念内涵
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- 数据治理是一个广泛的概念，旨在通过一系列流程、策略、标准和组织结构，确保数据的高质量、一致性、可用性等，它关注数据从产生到存储、使用、共享和归档的整个生命周期管理，企业要确保数据的准确性，在数据录入环节就需要建立严格的审核机制，对数据的格式、取值范围等进行规范，这是数据治理的范畴。
- 数据安全治理则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、篡改和破坏等安全威胁，它涉及到数据的保密性、完整性和可用性的保障措施，企业采用加密技术对敏感数据进行加密存储，防止数据在存储过程中被窃取，这属于数据安全治理的内容。
2、目标导向
- 数据治理的目标是提高数据的质量和价值，以支持企业的决策、运营和战略规划，通过有效的数据治理，企业可以整合分散的数据资源，提高数据的可信度，从而更好地挖掘数据中的商业价值，企业通过数据治理将不同部门的客户数据进行整合和清洗，形成完整的客户画像，为精准营销提供支持。
- 数据安全治理的目标是保障数据的安全，降低数据安全风险，满足法律法规和企业内部的安全要求，在网络攻击日益频繁的今天，企业必须确保客户的隐私数据、商业机密等敏感信息的安全，企业需要遵守《网络安全法》等相关法律法规对数据保护的规定，建立数据安全治理体系以避免因数据泄露而遭受巨额罚款和声誉损失。
3、范围界定
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- 数据治理涵盖的数据管理范围较为广泛，包括数据架构管理、数据质量管理、数据标准管理、元数据管理等多个方面，企业构建数据仓库时，需要进行数据架构的规划和设计，确定数据的存储结构和流向，这是数据治理中数据架构管理的内容。
- 数据安全治理主要侧重于安全相关的领域，如数据访问控制、数据加密、数据脱敏、安全审计等，企业根据员工的岗位和权限设置不同的数据访问级别，只有经过授权的员工才能访问特定的数据，这是数据安全治理中的访问控制措施。
4、实施方法
- 数据治理通常采用建立数据治理组织架构、制定数据治理政策和流程、开展数据治理项目等方法，企业会设立数据治理委员会，负责制定数据治理的战略和决策，同时制定数据质量管理流程，如数据质量评估、数据清洗流程等。
- 数据安全治理则更多地依赖于安全技术手段和安全管理制度，在技术方面，采用防火墙、入侵检测系统、加密算法等；在制度方面，制定安全策略、安全应急预案等，企业建立数据安全事件应急响应预案，一旦发生数据安全事件，可以迅速采取措施进行应对，减少损失。
三、数据治理与数据安全治理的关联
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虽然数据治理和数据安全治理存在区别，但它们并非相互独立，有效的数据治理是数据安全治理的基础，高质量的数据有助于更好地实施数据安全治理，如果数据的准确性和一致性无法保证，那么数据安全治理中的访问控制和加密等措施可能会因为数据本身的混乱而难以有效实施。
数据安全治理是数据治理的重要保障，如果数据安全无法得到保障，数据可能被篡改或泄露，那么数据治理所追求的提高数据价值等目标也将无法实现，企业花费大量资源进行数据整合和分析以挖掘商业价值，但如果数据安全出现问题，数据被泄露给竞争对手，之前的数据治理工作就会前功尽弃。
四、结论
数据治理和数据安全治理在企业的数据管理中都扮演着不可或缺的角色，企业应充分认识到两者的区别和联系，构建完善的数据治理体系和数据安全治理体系，在保障数据安全的前提下，最大程度地挖掘数据的价值，以适应日益复杂的数字化竞争环境。
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