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随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动经济社会发展的重要引擎，大数据在带来巨大价值的同时，也引发了诸多治理和安全问题，如何有效治理大数据，保障其安全，成为当前亟待解决的问题，本文从大数据治理与安全技术的理论及实践研究出发，对相关理论进行梳理，并结合实际案例进行分析，以期为实现大数据的可持续发展提供有益参考。
大数据治理与安全技术理论概述
1、大数据治理理论
大数据治理是指对大数据资源进行有效管理、整合、优化、共享和应用的过程，其核心内容包括数据质量、数据安全、数据隐私、数据标准、数据开放等方面，大数据治理理论主要包括以下内容：
（1）数据治理框架：构建包括数据战略、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等在内的数据治理框架。
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（2）数据治理组织：建立跨部门、跨领域的数据治理组织，明确数据治理职责和分工。
（3）数据治理流程：规范数据治理流程，确保数据治理工作有序进行。
2、大数据安全技术理论
大数据安全技术是指针对大数据环境下的数据采集、存储、处理、传输、共享等环节的安全保障技术，大数据安全技术主要包括以下内容：
（1）数据加密技术：对敏感数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
（2）访问控制技术：对数据访问进行权限管理，防止非法访问和数据泄露。
（3）数据脱敏技术：对敏感数据进行脱敏处理，保护个人隐私。
（4）数据审计技术：对数据访问、操作进行审计，及时发现和处理安全事件。
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大数据治理与安全技术实践研究
1、数据治理实践
以我国某大型互联网企业为例，该企业通过以下措施实现大数据治理：
（1）建立数据治理组织：成立数据治理委员会，负责统筹规划、指导、监督数据治理工作。
（2）制定数据治理策略：明确数据治理目标、原则、方法等，确保数据治理工作有序开展。
（3）建立数据标准体系：制定数据标准，规范数据质量，提高数据可用性。
（4）实施数据生命周期管理：对数据进行全生命周期管理，确保数据安全、合规。
2、数据安全技术实践
以我国某金融企业为例，该企业通过以下措施保障大数据安全：
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（1）数据加密：对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。
（2）访问控制：实施严格的访问控制策略，确保只有授权用户才能访问敏感数据。
（3）数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，降低数据泄露风险。
（4）数据审计：对数据访问、操作进行审计，及时发现和处理安全事件。
大数据治理与安全技术是保障大数据可持续发展的重要保障，本文从理论及实践两个方面对大数据治理与安全技术进行了探讨，以期为相关领域的研究和实践提供有益参考，在实际应用中，应结合企业自身情况，制定切实可行的大数据治理与安全策略，以实现大数据的可持续发展。
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