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。 而在GB/T 34960.5-2018《信息技术服务 治理 第5部分：数据治理规范》国家标准中，明确数据治理是数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合。 （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。 5.元数据管理的其他应用 元数据管理中还有其他一些重要功能，如： 元数据变更管理。对元数据的变更历史进行查询，对变更前后的版本进行比对等等。 元数据对比分析。对相似的元数据进行比对。 元数据统计分析。 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。 数据治理是企业实现数字化转型的基础，是企业的一个顶层策略，是管理体系，是技术体系，涵盖战略、组织、文化、方法、制度、流程、技术和工具等多个层面的内容。 数据治理是什么数据都治理？ 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。 但通过上面描述的信息，可以说数据治理是个非常复杂的系统工程， 管理上，数据治理是企业战略层面的策略，而不是战术层面的方法。 业务上，通过数据治理要让数据能够管得住、看得见、找得到、用得好。

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。 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 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。  当前主要的数据脱敏手段有： 掩码部分/全遮盖：用指定字符（比如，*****）替换敏感数据的全部或者部分 静态加密算法加密：通过MD5、hash或者自研算法加密，可以进行加盐，直接存储一份加密后的数据用于查询 动态加密算法加密：通过MD5、hash或者自研算法加密，可以进行加盐，在用户查询时对于敏感字段动态加密 ps:数据分级分类标准可以参考国家公开发布的分级分类标准（金融数据安全分级指南等），再结合公司内部业务现状综合确定

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

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。3.  5 步落地选型方法论数据治理平台的选型不是 “选最好的”，而是 “选最对的”。结合 2025 年市场特点，建议按以下 5 步推进：1. 5. 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。 例如普元信息的插件化架构，可根据企业业务发展新增 “反洗钱数据监测”“能源数据资产确权” 等专项功能，无需替换原有系统；5.  例如普元信息的 “AI 问数引擎”，针对金融行业优化了 “贷款风险查询”“客户资产分析” 等专属话术，业务人员输入 “查询近 3 个月房贷逾期率超 5% 的客户” 即可自动生成数据报告；而某平台的通用型

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。 * 组织和文化问题,Q5。 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...。

数据治理怎么做？一文讲清数据治理全流程

本文结合行业实践和DAMA数据管理体系，帮你理清数据治理的完整路径。一、先想清楚：数据治理到底治什么？ 数据标准的建立通常有5个步骤，包括标准分类规划、标准体系建设、标准评审发布、标准落地执行、标准运营维护。（1）标准规划：构建数据标准分类框架，并制定开展数据标准管理的实施路线。 （4）标准执行：把企业已经发布的数据标准应用于信息建设， 消除数据不一致。（5）标准维护：根据业务的发展变化以及数据标准执行效果不断更新和完善数据标准。 第四步：促应用、持续运营 —— 实现 “治的价值”数据治理的终极目标是 “用数据”，否则就是 “为治理而治理”。 通过睿治的数据质量管理模块，企业可以快速落地 “自动化数据校验规则”：比如某制造企业，之前靠人工核对 “生产设备数据”，每月需 3 人耗时 5 天，用工具后，系统自动识别 “设备温度超过阈值”“传感器数据缺失

数据治理怎么做？一文讲清数据治理全流程

一、数据治理是什么首先要说明一点，数据治理不是指某个具体的软件、数据库或者IT技术活儿，它更像是一套“宪法”+“家规”+“卫生管理条例”。 现在管数据的法律法规越来越多，不合规轻则罚款，重则关门甚至坐牢，数据治理得确保公司不踩这些红线。二、为什么要做数据治理一份客户数据，销售在用、客服在用、财务可能也在用，那这份数据谁说了算？ 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！ 机会成本： 明明有海量数据，但因为太乱、质量太差、找不到、看不懂，无法进行有效的分析、挖掘价值，比如精准营销、预测趋势等等，白白浪费数据。5.系统难整合想上个新系统或者整合老系统？ 操作日志要记录，谁在啥时候动了啥数据，出了问题能追查。（5）隐私保护： 对个人信息（姓名、电话、身份证号等）要格外小心，严格遵守《个人信息保护法》等法规。

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。 5.构建注重数据质量文化 数据是企业成功的关键，因为它提供了企业决策的基础，成功执行数据质量流程需要一个治理结构（数据管理、数据质量问责制、倡导改善项目）。