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

可以说在业界，大家都为如何做好数据治理而感到困惑。 笔者涉猎大数据治理领域有6年多的时间，负责过政府、军工、航空、大中型制造企业的数据治理项目。 在摸清家底的基础上，由专业的数据治理团队帮助客户设计切实可行的数据治理路线图，双方取得一致的基础上，按照路线图来执行数据治理工作。 一方面治理推广工作没人做，流程能否坚持执行得不到保障。另一方面没有相关的数据治理培训，导致大家对数据治理的工作不重视，认为与我无关，从而导致整个数据治理项目注定会失败。 4.数据资产地图 通过对元数据的加工，可以形成数据资产地图等应用。 基于上面的论述，作者认为，数据资产管理就是传统的数据治理的升级版，可以认为是数据治理2.0。数据资产管理与数据治理之间的关系可以用下图来表示。 ? 在本文中，不再另外阐述数据治理的内容。

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？

《关于数据治理的读书笔记 - 数据治理、数据管理和数据管控的理解》我们了解了有关数据治理、数据管理和数据管控，这几个名词之间的区别和联系，回到数据治理的话题上，数据治理究竟是什么？ 数据治理需要对业务系统进行治理，提高源头的数据质量，同时还需要将数据湖中的数据治理好，简化数据的操作，提高数据访问的范围，降低数据访问的成本。 肯定不是，数据治理的对象必须是重要的数据资源，是关乎企业商业利益的数据资源，或者将这种数据资源称为“数据资产”。因此，准确来讲，数据治理是对“数据资产”的治理，是对数据资产所有利益相关方的协调和规范。 数据要成为数据资产，至少要满足4个核心条件， (1) 数据资产是企业的交易或者事项形成的，例如电商平台、社交网站每天产生的数据。 (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. 

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。 思考的维度有很多种，本文将从数据的录入方式这个相对通用的维度出发来思考治理策略。 1）自动录入 对于“自动录入”的数据，其实治理策略是清晰的：保证采集源端数据的准确性。 基于我们的经验，要做好对“人工录入”数据的治理，推荐下述原则： 3）“自上而下，责权清晰，数据说话，闭环保障” 自上而下：指对于人工录入数据的治理办法，一定需要和领导达成一致并且尽可能在会议上获得领导背书 ，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

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。 数据分级更多是从安全合规性要求、数据保护要求的角度出发的，本质上就是数据敏感维度的数据分类。  4级 机密数据 高度敏感的公司数据，如果泄露可能会使组织面临财务、法律、监管和声誉风险。例如包括客户身份信息、个人身份和信用卡信息。 数据被破坏后，企业或个人遭到重要商业、经济、名誉上的影响 4级 严重影响 数据被破坏后，不仅对企业和个人遭受影响，甚至还对国家安全带来影响或风险 3.加密脱敏  对于像身份证、手机号、用户家庭住址、

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？ 1、数据难以共享 数据存储结构不一致，调用多系统的数据时，由于某些数据在不同系统中数据存储结构不同，导致数据无法直接关联，影响不同系统之间的数据共享。 3、沟通成本高 数据理解不一致，不同人员对数据的理解不一致，导致在数据使用时浪费很多时间来进行沟通。 4、数据来源不明 数据来源不一致，数据存在多个来源，在使用数据时，不清楚应该取哪个系统的数据。 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 3.表名命名规范 4.任务名命名规范 5.数据清洗规范 6.数据类型规范 7.空值处理规范 8.时间周期规范 9.建模规范 10.同步策略规范 11.数据生命周期规范 12.UI样式规范 13.脚本开发规范

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”。

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

数据治理平台有哪些:2025 年数据治理平台深度解析

“治理 + 业务” 融合加速：单纯的技术型治理平台逐渐被淘汰，企业更需要能贴合业务场景的解决方案，例如金融行业的 “反欺诈数据治理”、制造业的 “生产数据资产化” 等，实现 “治理即业务赋能”。 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。 4. 规划 “长期演进路径”：避免 “一次性投入”数据治理是长期工程，需考虑平台的扩展性：4. 功能扩展：平台是否支持插件化（如后续新增 AI 治理模块、行业专属插件），避免因功能迭代导致的系统重构。 跨国企业：侧重 “传统系统集成 + 多地域合规”，IBM InfoSphere 仍是稳健选项；4. 中型组织：平衡 “成本效益 + 信创适配”，普元、网易数帆 EasyData 性价比突出。

数据治理怎么做？一文讲清数据治理全流程

3.安全（保护）客户隐私数据不能随便看吧？公司的核心配方数据不能被竞争对手偷走吧？得防黑客、防内鬼、防误操作。4.合规（守法）GDPR、网络安全法、个保法... 数据治理就是要建立清晰的“数据主人”和“数据管家”制度，把责任落实到具体的人或部门。至于为啥要做数据治理？—— 当然是痛点太多了！ 都是数据不一致、更新不及时惹的祸。4.风险高合规风险： 客户隐私泄露？等着巨额罚款和声誉扫地吧。安全风险： 核心数据被勒索病毒加密？被内鬼卖了？ 4.第四步：数据安全与隐私（1）给数据“贴标签”： 不是所有数据都一样重要。把数据按敏感度分级（比如公开、内部、秘密、绝密），按类型分类（比如个人信息、财务信息、商业秘密）。 （3）数据安全技术： 该加密的加密（存储、传输），该脱敏的脱敏（展示、测试用），防黑客、防泄露。（4）账号与审计： 账号权限定期审查，离职人员权限及时回收。

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。 4.保持对数据生产者对各自的数据质量负责 数据质量问责制 数据生产者是创建数据流程的所有者，要生产高质量的数据需要从消费者那里了解需求和期望，一旦这些需求和期望被定义完成，管理层必须确保数据生产者为他们的数据链环节负责

元数据：数据治理的基石

元数据是发挥数据价值的前提，是数据治理的基石。 何为元数据 “元数据是关于数据的数据”（准确地说这个定义不大实用，且不易被理解）。 一般采集Elasticsearch做元数据信息检索和Neo4J做血缘关系的数据地图。 通过从语法树遍历解析后存储Neo4j图数据 影响度分析 影响度分析，也是较为血缘关系应用的一部分，其用来分析数据的下游流向。 统一SQL路由引擎是使用Antlr4实现的词法文件，具体实现可参考笔者之前的文章，这里给出链接如下： Antlr4实战：统一SQL路由多引擎 元数据应用还有很多，如数据探查、元数据对比分析是否存储重复计算和重复存储等等 在存储、计算和人力成本合理可控、可管理的前提下，使数据价值得最大发挥，是数据全生命周期管理重要组成部分。是提升数据价值发挥的前提，是数据治理的基石。