观点 | 数据治理与数据安全治理思考

数据治理  数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，包括数据治理计划、监控、实施。 从这8个能力域来看与数据治理需要的工具类似，因此我们在某一个层面上，可以DCMM为标准来进行数据治理的工作开展，或者认同DCMM作为现阶段数据治理的指导，不必深究数据治理与数据管理的差异化。 （数据安全复合治理与时间白皮书）  不同之处  →视角不同 数据治理的视角： 数据治理指利用数据驱动业务，实现企业增值。数据治理的智能化程度，决定了企业数字化转型的加速度。 而数据安全治理是数据治理的一个过程，是企业数字化转型进行数据治理中必经阶段，数据安全治理是否可以独立实施还有待详细讨论，数据安全治理是以保护数据的生命周期安全，需要的一系列管理和技术支撑，是数据安全领域数据 在现阶段多数中小企业数据中台或数据治理仍在建设中的情形下，根据数据治理的侧重点不同，在数据治理过程中实施数据安全治理的比重或阶段各不相同，甚至不包含数据安全治理。

数据治理（二）：数据治理功能方面

数据治理功能方面图片        数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、 六、数据资产管理        数据资产管理就是汇总、存储所有参与数据治理平台的各个系统的数据资产，确保数据资产的一致性和完整性，让管理者可以一目了然的了解到所有资产，提供决策依据，提升数据资产的价值。 ，不仅给客户带来损失，也会给银行带来不利的声誉影响，因此数据安全在数据管理和治理过程中是相当重要的。 以上几个方面相辅相成，每个公司根据每个公司的数据规模不同建设的数据治理方面不同，其中以上几个方面中数据治理基础方面有数据集成管理、数据质量管理，元数据管理，数据安全管理。 实施有效的数据治理可以确保企业数据符合重要的数据法规，数据标准化可以提高数据的透明度，降低使用数据的成本，提高运营效率，数据治理是所有数据应用的根基，数据治理的好坏直接影响数据应用的价值，通过数据治理可以给企业提供更直观

【数据治理】什么是数据治理模型？

了解数据治理和数据治理模型，这些关键要素通常包含在政策、收益、风险和最佳实践中。 数据治理是识别组织的关键数据并确保数据质量和数据安全的过程。它还涉及从公司数据中提取价值以提高业务绩效。 拥有如此大量的数据，组织需要以更结构化和更安全的方式管理他们的数据。这提出了对数据治理的需求。 什么是数据治理模型？ 数据治理模型是一个框架，它概述了数据创建、数据存储和维护以及数据处置的流程和系统。不是每个组织都使用单一的数据治理模型，而是有几种类型的数据治理模型。模型因创建和使用数据的人员而异。 具有去中心化执行的集中式数据治理模型 - 在具有去中心化执行的集中式数据治理模型中，有一个集中式数据治理实体负责定义数据治理框架和策略，各个业务部门负责创建和维护其部分主要的数据。 数据治理模型定义了主数据管理职责的基本结构，而数据治理策略定义了管理数据的人员、流程和技术。 数据治理政策中的关键要素 数据治理策略概述了如何管理和控制组织的数据。

【译文】数据治理与BI治理

几十年来，数据治理一直是企业关注的焦点，并随着企业数据量的急剧增长，数据治理的重要性日益凸显。然而，大规模的有效BI治理一直是一个难以实现的目标，因为它需要比传统数据治理更广泛的关注点。 毕竟，如果给用户的交付物不一致，或者缺乏适当的上下文以确保业务用户正确地理解数据，那么所谓高质量、精心治理的数据又有什么价值呢？ 有效的BI治理要求组织为数据和分析的治理建立流程。 BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景：独立的BI治理平台，或与数据目录协同工作。 什么是数据治理？ 数据治理是一组确保有效管理和利用数据的过程和技术的集合。 组织中的分析师和数据管理员使用数据治理工具来执行公司治理政策，来促进数据的正确使用。 典型的情况，是应用ETL流程从数据库中抽取元数据，整合到数据治理工具中，并在其中添加额外的治理信息，然后利用一些BI工具将其可视化。

数据治理（一）：为什么要数据治理

为什么要数据治理在大数据各个企业数据积累过程中，很多公司都注重了数据的“量”，很少有公司关注数据的“质”，仿佛只要有了海量的数据就可以解决所有问题。 要解决以上各种问题，只有通过数据治理才能够对不同的架构、跨不同业务领域平台提供一致的、可用的、安全的数据对象，真正的挖掘出企业的数据价值，来支撑经营管理，推动业务创新，从而为企业提供商业的竞争能力。 图片那么什么是数据治理？由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。 数据治理（Data Governance）指的是数据从零散没有规律变为统一规划的数据、从具有很少甚至于没有组织和流程的治理到企业范围内的综合数据治理、从处理数据时的混乱状态到数据井井有条的一个过程。 数据治理是一种数据管理的概念，能够确保数据的全生命周期存在高数据质量的能力，其最终目标是提升数据的价值。

所谓数据治理

所有的这些信息加起来，就是这张表的元数据。 这么一类比，我们对元数据的概念可能就清楚很多了：元数据是数据的户口本。 2、元数据管理，是数据治理的核心和基础。 2.数据血缘和影响性分析 数据血缘和影响性分析主要解决“数据之间有什么关系”的问题。因其重要价值，有的厂商会从元数据管理中单独提取出来，作为一个独立的重要功能。 2.当前数据 当前数据的问题，需要从我们通过前面第四个章节讲过的梳理和发现问题，分析问题，解决问题，问题认责、跟踪和评估等几个流程环节来解决，管理过程中必须严格遵循流程，避免脏数据继续流到数据分析和应用环节 七、总结 数据标准的建设大致可以分成两个阶段： 1、梳理和制定数据标准。 2、数据标准的落地和实施。 其中后者是公认的难题。本文分析了其中的原因，提供了一些如何让数据标准更快更好落地的方法。 这个特征指明了数据是有其主体的，同时也说明了数据资源可能来源于企业内部的信息系统或者日常经营活动的沉淀，同时也有可能是企业通过外部的交换、购买等手段获取到的。 2）“能带来未来经济利益”。

SpringCloud Feign服务治理(2)

2、在调用方和被调用方服务启动类入口添加注解，并配置扫描路径 @EnableDiscoveryClient //让注册中心能够发现这个服务 @EnableFeignClients(basePackages

大数据治理

另一方面，政府可以借助大数据治理提升公共服务水平和社会治理能力，实现更加智能化、精细化的管理。此外，大数据治理还有助于加强数据安全保护，维护个人隐私和国家安全。 第三章 大数据治理的关键技术与挑战 3.1 大数据治理技术概览 在大数据的时代背景下，数据的治理显得尤为重要。 第四章 大数据治理的策略与实践 4.1 大数据治理策略制定 在大数据时代背景下，大数据治理策略的制定显得尤为重要。 最后，定期开展数据治理培训和宣传活动，提高全员对数据治理的认识和重视程度。 大数据治理策略的制定需要综合考虑数据质量、安全性、合规性、可追溯性和可审计性等多个方面。 4.2 大数据治理实践案例分析 在当今数据驱动的时代，大数据治理实践案例层出不穷，充分展现了大数据治理策略在实际应用中的价值与效果。

关于数据治理的读书笔记 - 什么是数据治理？

业务人员的痛点，引出了数据治理的三大要害， (1) 要定义数据，让抽象的数据变成可读、可理解的信息。 (2) 要有一个完整的数据地图或数据资源目录，盘活企业的数据资产，方便用户随时找到想要的数据。 (2) 对数据的处理、转换和融合，保障数据仓库内的数据准确、可用。 (3) 元数据管理，保障数据仓库内的数据可进行血统溯源和影响分析。 (2) 由企业拥有或者控制，这就牵扯到数据的归属权、控制权、使用权的问题，有时候是比较模糊的。 (4) 成本或价值可衡量，数据的采集、管理、使用，都是要成本的，同时数据产生的价值和经济性，也是需要评估的，目的都是为了能最大限度地提高数据的应用价值。 2.  (2) 数据的确权，数据一旦成为了资产，就一定有拥有方或者实际控制方，统称为产权人，数据的产权可能会比较复杂，例如我们上网产生的数据，是归我们，还是互联网厂商？

数据要素与数据治理

关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 直播详情预告 简  介 2020年4月9日，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素一道列为生产要素 本课程以推动数据要素市场化培育为主题，分别从数据要素、数据开放、数据产权、数据保护、数据流动等方面探讨国际前沿趋势及国内现状、问题，对数据要素的市场化培育进行深度解析和探讨，提出建议和对策。

从数据治理到数据资产管理-数据治理框架再思考

今天准备再谈下数据治理以及对数据治理框架的初步思考。 在这里又将数据治理域单列出来，更多是谈组织，制度和流程的内容。 数据治理究竟是什么？ 重新先回归下百度上对于数据治理这个词的一些标准定义。 其一就是数据治理属于问题驱动和后治理型，即都是数据在产生和使用，协同和共享的过程中发现了问题，才来考虑数据治理的内容，这种问题驱动方式很难构建完整的数据治理体系。 狭义数据治理即核心 要理解数据治理，还是要回归到对数据治理的一个狭义定义，即：数据治理组织包括组织架构、岗位设置、团队建设、数据责任等内容,是各项数据职能工作开展的基础。 在整个框架内容里面单独列出了数据治理，包括： 数据治理组织(组织，岗位角色，人员，绩效） 数据制度建设(制度，发布，宣贯） 数据治理沟通 对于数据治理组织和制度容易理解，对于数据治理沟通书里面描述为：数据治理沟通旨在确保组织内全部利益相关者都能及时了解相关政策

CMDB数据治理-从治理策略到工具落地

数据治理的基本策略是什么 当我们已经认识到当前CMDB存在着数据质量问题，准备进行治理时，切不可“头痛医头脚痛医脚”，我们要先从本质上认真思考治理的数据对象才好决定相应的治理策略。 落到现实情况中，一般可细分为两种： 2）人工录入 对于“人工录入”的数据，治理策略将会复杂很多，“对人的管理一定都是最难的”，如果人不重视，职责不清，认识不足，对于这类数据的治理将无从谈起。 ，这才是数据治理的真正闭环，也是治理价值的最终体现。 数据治理的产品实践方法 嘉为蓝鲸配置管理中心产品V5.0版本已集成数据治理能力，遵循“自上而下，责权清晰，数据说话，闭环保障”的数据治理理念，提供开箱即用的数据治理能力，可时刻感知CMDB数据质量和质量变化趋势 2）数据健康诊断 面向对象：配置经理/配置管理员 功能介绍：提供基于实践经验的开箱即用的数据质量检查指标；紧密贴合责权分配原则，内置管理角色和管理流程的配置，辅助治理策略落地；提供质量检查报告，不合规清单及质量优化进展一目了然

数据治理之旅介绍

数字化转型要坚持业务和技术的双轮驱动，而连接双轮的“轴”就是数据。 只有建立统一、清洁、智能的数据底座，才能支撑公司不断发展的新业务，支撑各个区域市场的差异化需求，实现“数据实时可视、海量业务自动、算法支撑决策”，实现“万物互联的智能世界”。

数据治理之数据安全

目录 一、什么是数据安全？ 二、数据安全管理方法 1.数据分类 2.数据分级 3.加密脱敏  ---- 一、什么是数据安全？ 二、数据安全管理方法 主要分为数据分类、数据分级、数据脱敏三个关键步骤来管理。 2.数据分级 数据分级是根据数据的敏感程度和数据遭到篡改、破坏、泄露或非法利用后对受害者的影响程度，按照一定的原则和方法进行定义。 按敏感程度划分（仅供参考） 级别 敏感程度 判断标准 1级 公开数据 可以免费获得和访问的信息，没有任何限制或不利后果，例如营销材料、联系信息、客户服务合同和价目表 2级 内部数据 安全要求较低但不打算公开的数据 按受影响的程度划分（仅供参考） 级别 影响程度 判断标准 1级 无影响 数据被破坏后，对企业或个人均没有影响 2级 轻微影响 数据被破坏后，对企业或个人有影响，但影响范围不大，遭受的损失可控 3级 重要影响

数据治理之数据标准

目录 一、背景 1、数据难以共享 2、数据定义不一致导致异常 3、沟通成本高 4、数据来源不明 二、什么是数据标准？ 三、为什么要做数据标准？ 四、目标 五、实施步骤 六、详细内容 1、业务 2、技术 3、管理 ---- 一、背景 在过去的业务发展中，由于业务快速扩张，在数据建设的过程中缺乏统一的数据标准，导致数据多样化，如对表字段的命名随意性强 2、数据定义不一致导致异常 数据定义不一致，不同系统对数据的命名、业务含义、取值范围等定义不同，比如同名不同义、同义不同名等。 四、目标 1.制定数据标准规范 2.统一管理数据标准 3.形成数据资产，支持跨业务线共享 4.规范开发流程并指导业务系统建设 五、实施步骤 1.标准规划 2.标准编制 3.标准评审发布 4.标准落地执行 5.标准维护优化 六、详细内容 1、业务 基础类数据（主数据、公共代码、内部组织架构等实体定义及国标码与内部编码映射关系） 、指标类数据（业务口径等） 2、技术 1.架构层级开发规范 2.层级调用规范

数据治理平台有哪些:2025 年数据治理平台深度解析

2. AI 成为核心生产力：传统依赖人工的数据清洗、标准制定等环节，正被 AI 大模型重构 —— 通过自然语言交互生成治理规则、智能识别数据质量问题、自动生成合规报告，使治理效率提升 3-5 倍。 在合规适配上，它率先支持 SM2/SM3/SM4 国密算法，满足政府、涉密单位的最高安全标准。针对工业场景，其边缘计算协同功能支持边缘节点的数据预处理（如工业设备实时数据清洗），降低核心节点压力。 以某国有大型银行为例，普元为其构建的 “数据治理平台” 不仅实现了全信创环境部署，还通过实时数据脱敏技术，在保障客户信息安全的同时，支持业务人员正常查询数据，兼顾合规与业务效率。2. 2. 反之，某省级政务大数据中心选择普元信息，凭借其成熟的信创解决方案，仅用 6 个月就完成全流程治理，且后续新增 “民生数据服务” 功能时，通过插件化扩展快速实现，成本仅为初始投入的 15%。2.

DAMA数据管理—数据治理

数据治理是数据管理框架的核心职能，本章重点介绍数据治理职能的定义、相关概念和活动。 数据治理组织定期规则和裁决问题。主要的角色：数据治理委员会（DGC）、数据管理制度指导委员会（DSPSC）、数据管理制度团队（DST）、数据治理办公室（DGO）等。 观点解读 通过对以上内容的学习，"数据小兵"对于要点补充解读如下： 概念和活动 书中重点介绍了（数据治理、数据管理制度、管理制度组织、数据管理服务组织、数据管理执行官、数据治理办公室），强调"数据治理" "数据小兵"认为"治理"工作的核心需要对公司的治理、IT治理、数据治理，有较好区分，同时就文中描述"治理"反映的是企业内部的"政体"，整体的模式有很多，如：君主制、联邦制...。 经验体会 当前，**很多企业对于IT治理和数据治理没有很好的界定和区分**，这是个普遍的现象。如何真正呈现数据价值，开发和利用好数据资产，需要数据治理作为核心提供数据管理活动的支撑。

华为数据治理之旅

数据治理怎么做？一文讲清数据治理全流程

②设个数据治理办公室/核心团队：找几个懂数据、懂业务、沟通能力强的“能人”全职或核心负责。他们是具体操盘手、协调员、推动者。（2）明确数据负责人： 这是最关键的一步！ 2.第二步：数据资产盘点与标准化（1）建个数据资产目录： 把公司重要的数据资产都列出来！ （2）制度统一：制定统一的数据字典/业务术语表，让大家说同一种“数据语言”。 3.第三步：数据质量管理（1）定数据质量规则：针对关键数据，定义清晰的质量维度，该有的字段不能空，数据得是对的，而且没有重复记录。（2）数据清洗与整改：发现脏数据，要有人去清洗、修正。 （2）权限管控： 基于“最小必要原则”和“知所必需”，严格控制谁能看、谁能改、谁能删哪些数据。权限申请和审批流程要清晰。

数据质量：数据治理的核心

伴随着数据的流动，尤其是为了解决流动过程中产生的一系列问题，”数据治理“流行起来。而要了解数据治理及数据质量，还得从数据、数据治理、数据质量这些基本概念说起。 数据治理 数据治理定义很多版本，这里给出了DAMA国际数据管理协会对数据治理定义。数据治理是对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。 因数据治理涉及内容较多，本文先讲较重要的数据质量管理职能。 数据质量管理是数据治理的核心，数据治理工作最终是为了保证在一个组织内生产、供应和使用高质量的数据。 2.建立数据链管理机制 数据生产者 源系统： 源系统数据录入界面施加更好的限制来杜绝数据质量问题。