数据治理涉及一系列标准和要求，旨在确保数据质量、安全与合规。主要标准包括数据质量管理、数据安全与合规性、数据生命周期管理等。核心要求包括数据准确性、一致性、及时性、安全性等。实践要点包括建立数据治理框架、明确责任主体、制定数据治理流程等。深度解析这些标准，有助于提升数据治理效能。
本文目录导读：
随着大数据时代的到来，数据已成为企业的重要资产，数据治理作为确保数据质量和安全的关键环节，越来越受到企业的关注，本文将从数据治理的标准和要求出发，深度解读其核心要点和实践方法。
数据治理标准概述
1、国际标准
（1）ISO/IEC 27001：信息安全管理体系标准，涉及数据治理的各个方面，如数据安全、隐私保护等。
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（2）ISO/IEC 27036：个人信息保护标准，强调对个人信息的安全管理。
（3）ISO/IEC 27017：云服务信息安全指南，指导企业在云环境下进行数据治理。
2、国内标准
（1）GB/T 35519-2017：数据安全管理办法，规范数据安全管理的基本要求。
（2）GB/T 35520-2017：数据安全技术规范，提供数据安全技术的指导。
（3）GB/T 35521-2017：数据安全风险评估指南，指导企业进行数据安全风险评估。
数据治理要求
1、数据质量
（1）准确性：确保数据在存储、处理、传输等环节中保持准确无误。
（2）完整性：保证数据的完整性，避免数据丢失或损坏。
（3）一致性：确保数据在不同系统、不同部门之间的一致性。
2、数据安全
（1）访问控制：对数据访问进行权限管理，确保数据安全。
（2）数据加密：对敏感数据进行加密处理，防止数据泄露。
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（3）审计跟踪：对数据访问、操作进行审计，确保数据安全。
3、数据合规
（1）法律法规遵守：确保数据治理符合国家法律法规、行业标准。
（2）合同约定：遵守与数据相关方的合同约定，保护各方权益。
（3）伦理道德：尊重个人隐私，遵守伦理道德规范。
4、数据生命周期管理
（1）数据采集：规范数据采集流程，确保数据来源合法、合规。
（2）数据存储：合理规划数据存储，保证数据安全、可靠。
（3）数据处理：对数据进行清洗、转换、分析等操作，提高数据质量。
（4）数据应用：合理利用数据，为企业创造价值。
（5）数据销毁：在数据不再需要时，按规定进行销毁，确保数据安全。
数据治理实践要点
1、建立数据治理组织架构
明确数据治理的组织架构，包括数据治理委员会、数据管理部门等，确保数据治理工作的顺利开展。
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2、制定数据治理政策
根据企业实际情况，制定数据治理政策，明确数据治理的目标、原则、职责等。
3、制定数据治理流程
规范数据治理流程，包括数据采集、存储、处理、应用、销毁等环节，确保数据治理工作有序进行。
4、加强数据治理培训
对员工进行数据治理培训，提高员工的数据治理意识和能力。
5、利用技术手段
采用数据治理工具和技术，提高数据治理效率，降低风险。
6、定期评估和改进
定期对数据治理工作进行评估，发现不足之处，及时改进。
数据治理是企业信息化建设的重要组成部分，是企业可持续发展的重要保障，了解数据治理的标准和要求，有助于企业制定有效的数据治理策略，提高数据质量，保障数据安全，为企业创造更大的价值。
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