数据治理与数据安全治理密切相关，但存在区别。数据治理关注数据管理、质量、生命周期等，而数据安全治理则侧重于数据安全和风险管理。两者联系在于共同确保数据价值最大化，区别在于侧重点和目标。本文将探讨数据治理与数据安全治理的内涵、区别与联系。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已成为企业和社会的重要资产，数据治理和数据安全治理作为数据管理的重要组成部分，对数据资产的有效保护和合理利用具有重要意义，本文将从数据治理和数据安全治理的内涵、区别与联系三个方面进行探讨。
数据治理与数据安全治理的内涵
1、数据治理
数据治理是指对数据资产进行有效管理，确保数据质量、数据安全、数据合规等方面的全面性、持续性和可控性，数据治理包括数据质量管理、数据安全治理、数据合规治理等方面，数据治理的目标是提高数据资产的价值，为业务决策提供有力支持。
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2、数据安全治理
数据安全治理是指在数据治理的基础上，针对数据安全风险进行预防和控制，确保数据在存储、传输、处理等环节的安全，数据安全治理包括数据安全策略、数据安全组织、数据安全技术等方面，数据安全治理的目标是保障数据资产的安全，防止数据泄露、篡改、丢失等风险。
数据治理与数据安全治理的区别
1、目标不同
数据治理的目标是提高数据资产的价值，为业务决策提供有力支持；数据安全治理的目标是保障数据资产的安全，防止数据泄露、篡改、丢失等风险。
2、关注点不同
数据治理关注数据质量、数据合规、数据安全等方面；数据安全治理关注数据安全风险，包括数据泄露、篡改、丢失等。
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3、涉及范围不同
数据治理涉及数据全生命周期，包括数据采集、存储、处理、分析、应用等环节；数据安全治理主要关注数据在存储、传输、处理等环节的安全。
4、技术手段不同
数据治理主要依靠数据质量管理、数据标准化、数据脱敏等技术手段；数据安全治理主要依靠数据加密、访问控制、安全审计等技术手段。
数据治理与数据安全治理的联系
1、相互依存
数据治理是数据安全治理的基础，没有良好的数据治理，数据安全治理将难以实施，数据安全治理是数据治理的保障，没有数据安全治理，数据治理将失去意义。
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2、相互促进
数据治理与数据安全治理相互促进，共同推动数据资产的价值提升，良好的数据治理有助于提高数据安全治理的效果，而数据安全治理的加强也有助于提升数据治理的质量。
3、相互融合
在数据治理和数据安全治理的实际应用中，两者逐渐融合，形成一体化的数据治理体系，数据治理过程中，需要关注数据安全风险，而在数据安全治理过程中，也需要关注数据质量、数据合规等方面。
数据治理与数据安全治理是大数据时代数据管理的重要组成部分，两者既有区别又有联系，在实际应用中需要相互依存、相互促进、相互融合，共同推动数据资产的价值提升和保障数据资产的安全。
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