第一章　數據治理概述 第一節(jié)　數據治理的概念 一、數據治理的內涵 數據治理是企業(yè)對數據資產管理行使權力和控制的活動集合（包括計劃、監(jiān)督和執(zhí)行)，它是管理企業(yè)數據資源的一種方式、方法，旨在確保數據的質量、安全、合規(guī)和有效性。數據治理是企業(yè)實現數據戰(zhàn)略的基礎，是一個管理體系，包括組織、制度、流程和工具。 二、數據治理的特點 數據治理是一種組織數據、規(guī)范數據、管理數據的過程，旨在確保數據的質量、可靠性、可用性和安全性。數據治理的特點包括綜合性與系統(tǒng)性、業(yè)務需求導向、持續(xù)性與動態(tài)性、風險管理與合規(guī)性、跨部門合作、標準化與規(guī)范化、自動化與智能化七個方面。 第一是綜合性與系統(tǒng)性。數據治理涉及數據的收集、存儲、處理、分析和共享等各個環(huán)節(jié)，通過整合數據管理策略、流程和技術，以確保數據的質量、可信度和一致性。數據治理促使組織在數據管理的各個層面之間建立統(tǒng)一的視圖和標準，使得數據更容易被理解、訪問和使用。第二是業(yè)務需求導向。數據治理關注的是如何滿足組織的戰(zhàn)略目標和業(yè)務需求，而不僅僅是技術層面的數據管理。通過對業(yè)務流程的全面理解，數據治理能夠確定和實施符合組織目標和需求的數據管理策略。第三是持續(xù)性與動態(tài)性。數據治理是一個持續(xù)進行的過程，需要組織建立有效的數據管理機制，包括規(guī)范、流程和人員培訓，以確保數據始終得到有效管理和維護。同時，數據治理需要與業(yè)務和技術環(huán)境的變化保持同步，以適應不斷變化的業(yè)務需求和數據規(guī)模。第四是風險管理與合規(guī)性。數據治理通過確保數據隱私和保護個人身份信息，減少數據泄露和濫用的風險，還關注合規(guī)性要求，例如敏感數據處理、數據保留和數據審計等，以滿足法律和監(jiān)管要求。第五是跨部門合作。數據治理需要各個部門和業(yè)務所有者之間的緊密合作。從數據收集到數據利用的整個過程，數據治理需要協(xié)調不同部門之間的數據需求和決策。為了確保數據治理與整個組織的數據需求和目標一致，建議在組織內設立數據管理委員會或團隊。第六是標準化與規(guī)范化。數據治理強調數據的標準化和規(guī)范化，包括數據標準管理、數據模型管理、元數據管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全管理、數據生命周期管理等內容。數據標準是數據治理的一項基礎工作內容，數據模型依賴于數據標準用于指導數據開發(fā)工作，而數據質量也依賴于數據標準，需要根據數據標準進行各項數據質量的篩查。元數據是數據治理工作的核心和基礎，它描述了數據資產的特征和屬性，對于數據的有效管理和使用至關重要。第七是自動化與智能化。隨著技術的發(fā)展，數據治理將更多地依賴自動化和智能化技術，如機器學習、人工智能和自然語言處理等，以提高數據質量和準確性，降低人工干預的成本和錯誤率。 第二節(jié)　數據治理的目標 《信息技術服務 治理第5 部分：數據治理規(guī)范》（GB/T 34960.5 —2018）中將數據治理目標描述為“運營合規(guī)、風險可控和價值實現”。在這三個目標的框架之下，結合數據資產的最新定義以及《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見》中的相關內容，將數據資產治理目標細化如下。 一、提升質量目標 數據治理的首要目標是確保數據的質量和準確性。這需要對數據進行標準化、驗證和清洗，以確保數據的準確性，從而避免不必要的誤解和錯誤的決策。 數據作為產生業(yè)務價值和實現業(yè)務目標的基石，其質量已成為企業(yè)實現業(yè)務目標的一個極其重要的影響因素。數據的質量問題在一定的角度上反映出企業(yè)數據治理過程中存在的一些問題，分析數據質量問題可以幫助企業(yè)找到問題的源頭。高質量的數據對管理決策、業(yè)務支撐都有極其重要的作用。企業(yè)的數據質量與企業(yè)經營業(yè)績之間有著直接的關系。高質量的數據可以保持公司的競爭力，在企業(yè)市場競爭時期立于不敗之地，而低質量數據往往會導致錯誤的業(yè)務決策。提升數據質量能夠為企業(yè)提供結構清晰的數據，是企業(yè)開發(fā)業(yè)務系統(tǒng)、提供數據服務、發(fā)揮數據價值的必要前提。 1.提升質量目標的內涵 其內涵包括準確性、一致性、完整性、可靠性、及時性五個方面。第一，準確性是指確保數據真實反映實際情況，避免誤導性信息和決策。第二， 一致性是指確保同一數據在不同系統(tǒng)或部門間保持一致，減少數據沖突和錯誤。第三，完整性是指確保數據的完整性，避免因數據缺失而導致的信息不全或決策失誤。第四，可靠性是指確保數據在存儲、傳輸和處理過程中的可靠性，防止數據損壞或丟失。第五，及時性是指確保數據能夠及時更新和傳遞，滿足業(yè)務對數據時效性的要求。 2. 提升質量目標的特點 其特點包括以下三個方面：一是全面性，質量目標涵蓋了數據的各個方面，確保數據的整體質量得到提升；二是持續(xù)性，質量目標需要持續(xù)關注和改進，隨著業(yè)務的發(fā)展和數據量的增長，不斷優(yōu)化數據治理策略；三是協(xié)作性，質量目標的實現需要跨部門、跨團隊的協(xié)作，共同推動數據質量的提升。 3. 提升質量目標的應用場景 其應用場景通常包括以下三個部分： 第一部分，在業(yè)務決策中，高質量的數據為業(yè)務決策提供了可靠的依據，避免了因數據問題而導致的決策失誤。例如，在銷售領域中，通過對歷史銷售數據進行準確、完整、及時的分析，可以預測未來銷售趨勢，并針對性地開展市場營銷活動。 第二部分，在風險管理中，通過提升數據質量，企業(yè)可以及時發(fā)現和預防潛在的風險。例如，在財務管理中，準確的財務數據可以幫助企業(yè)識別財務風險，及時采取措施并加以應對。 第三部分，在客戶服務中，高質量的數據有助于企業(yè)更好地了解客戶需求和行為特點，提供個性化的服務。例如，在零售行業(yè)中，通過對客戶購買歷史、瀏覽記錄等數據的分析，可以為客戶提供更加精準的推薦和服務。 二、運營合規(guī)目標 組織應依據相關法律法規(guī)和行業(yè)監(jiān)管要求，建立數據全生命周期治理體系，保障數據及其應用的合規(guī)。尤其應確保數據來源合法合規(guī)，建立完善的個人信息確權授權機制。運營合規(guī)目標要求組織在數據管理和應用過程中，必須嚴格依據相關的法律法規(guī)和行業(yè)監(jiān)管要求，建立全面的數據全生命周期治理體系。這一治理體系應覆蓋數據的采集、存儲、處理、共享、銷毀等各個環(huán)節(jié)，確保數據在其生命周期的每一階段都能得到妥善管理和合規(guī)使用。 為了實現運營合規(guī)，組織需要特別關注數據的來源是否合法合規(guī)。這意味著，組織在獲取數據時必須遵守相關法律規(guī)定，確保數據來源的合法性和正當性。同時，對于涉及個人信息的數據，組織還需要建立完善的個人信息確權授權機制，確保個人信息的收集、使用、存儲、傳輸等行為都經過信息主體的明確同意，并遵守相關隱私保護法規(guī)。 此外，運營合規(guī)還要求組織建立符合法律、規(guī)范和行業(yè)準則的數據合規(guī)管理體系。這一體系應包括數據分類分級、數據安全、數據質量、數據標準、數據生命周期管理等多個方面，以確保數據在管理和應用過程中的合規(guī)性。同時，組織還需要通過評價評估、數據審計和優(yōu)化改進等流程，不斷監(jiān)控和提升數據管理的合規(guī)水平。 1. 運營合規(guī)目標的內涵 其內涵包括遵守法律法規(guī)、符合行業(yè)規(guī)范、制定內部規(guī)章制度三個方面。第一，遵守法律法規(guī)。組織需要嚴格遵守國家及地方政府制定的與數據相關的法律法規(guī)，如《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等，確保數據處理活動的合法性。第二，符合行業(yè)規(guī)范。根據所處行業(yè)的特定要求，遵循相關的行業(yè)規(guī)范和標準，如金融行業(yè)的數據安全標準、醫(yī)療行業(yè)的患者隱私保護規(guī)定等。第三，制定內部規(guī)章制度。建立健全內部數據管理制度和流程，確保員工在數據收集、存儲、處理、傳輸和披露等環(huán)節(jié)遵循統(tǒng)一的標準和程序。 2. 運營合規(guī)目標的特點 其特點包括以下三個方面。第一，強制性。運營合規(guī)目標是基于法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范的要求而設立的，具有強制性，組織必須嚴格遵守，否則可能面臨法律制裁和業(yè)務中斷的風險。第二，動態(tài)性。隨著法律法規(guī)和行業(yè)規(guī)范的不斷更新和完善，運營合規(guī)目標也需要相應地進行調整和優(yōu)化，以適應新的監(jiān)管要求。第三，全員參與。運營合規(guī)目標的實現需要全體員工的共同努力和配合。組織需要加強對員工的合規(guī)培訓和教育，增強員工的合規(guī)意識和能力。 3. 運營合規(guī)目標的應用場景 在金融領域，運營合規(guī)目標尤為重要。金融機構需要嚴格遵守反洗錢、客戶身份識別、數據跨境傳輸等法律法規(guī)，確保金融交易的合法性和安全性。在醫(yī)療行業(yè)，運營合規(guī)目標主要體現在患者隱私保護方面。醫(yī)療機構需要建立健全患者信息管理制度，確�；颊邆�人信息的安全和隱私不受侵犯。在電商領域，運營合規(guī)目標涉及消費者權益保護、虛假宣傳、不正當競爭等多個方面。電商平臺需要加強對商家行為的監(jiān)管，確保交易活動的公平、公正和透明。 三、風險可控目標 統(tǒng)籌發(fā)展和安全，貫徹總體國家安全觀，把安全貫穿數據資產治理全過程。通過采取必要措施，確保數據資產處于有效保護和合法利用的狀態(tài)，以及具備保障持續(xù)安全狀態(tài)的能力。 建立數據安全管理機制，明確數據安全的責任主體、管理流程和應急措施，確保數據安全管理的規(guī)范化和制度化。根據數據的敏感程度和重要性，對數據進行分類分級管理，對不同級別的數據采取不同的保護措施，確保敏感數據得到更加嚴格的安全保障。采用先進的數據加密技術，對敏感數據進行加密存儲和傳輸，同時建立嚴格的訪問控制機制，限制對數據的非法訪問和操作。定期對數據治理過程進行安全審計和風險評估，及時發(fā)現和糾正潛在的安全隱患和風險點，確保數據資產的安全可控。建立數據備份和恢復機制，確保在數據丟失或損壞時能夠迅速恢復數據，保障業(yè)務的連續(xù)性和穩(wěn)定性。加強員工安全意識培訓，定期對員工進行數據安全意識和技能培訓，提高員工對數據安全的認識和重視程度，減少因人為因素導致的數據安全風險。 1. 風險可控目標的內涵 其內涵包括風險評估與識別、風險應對策略、風險監(jiān)控與報告三個方面。 在風險評估與識別方面，首先，需要對數據管理和使用過程中的潛在風險進行全面評估和識別。這包括對內部威脅（如員工誤操作、內部欺詐）和外部威脅（如黑客攻擊、數據泄露）的識別，以及對合規(guī)性風險（如違反法律法規(guī)、行業(yè)規(guī)范）的評估。 在風險應對策略方面，基于風險評估的結果，制定相應的風險應對策略。這可能包括加強數據加密、實施訪問控制、定期備份和恢復數據、建立安全審計機制等，以降低風險發(fā)生的概率和影響。 在風險監(jiān)控與報告方面，建立風險監(jiān)控體系，持續(xù)跟蹤和監(jiān)控數據管理和使用過程中的風險情況。同時，定期向管理層報告風險狀況，以便及時采取應對措施。 2. 風險可控目標的特點 其特點包括預防性、系統(tǒng)性、持續(xù)性三個部分。第一，預防性。風險可控目標強調預防為主，通過提前識別和評估潛在風險，制定應對策略，防止風險事件的發(fā)生。第二，系統(tǒng)性。風險可控目標的實現需要系統(tǒng)性的方法和流程，包括風險評估、應對策略制定、監(jiān)控和報告等多個環(huán)節(jié)。第三，持續(xù)性。隨著業(yè)務的發(fā)展和外部環(huán)境的變化，數據治理中的風險也在不斷變化。對風險可控目標需要持續(xù)關注和調整，以適應新的風險挑戰(zhàn)。 3. 風險可控目標的應用場景 在金融行業(yè)，風險可控目標尤為重要。金融機構需要確�？蛻魯祿�的安全性，防止數據泄露和濫用。同時，金融機構還需要關注市場風險、信用風險等，以確保業(yè)務的穩(wěn)健運營。在醫(yī)療健康領域，風險可控目標主要涉及患者隱私保護和醫(yī)療數據安全。醫(yī)療機構需要確保患者數據不被非法訪問或泄露，同時保護醫(yī)療數據的完整性和準確性，以支持臨床決策和醫(yī)學研究。在零售與電商行業(yè)，風險可控目標涉及消費者隱私保護、支付安全、商品質量等多個方面。電商平臺需要確保用戶數據的安全性和隱私性，同時防止虛假交易和欺詐行為的發(fā)生。 四、隱私安全目標 數據治理需要確保數據的隱私和安全。這需要對敏感數據進行保護，并采取適當的安全措施，以避免數據被未經授權的人員訪問或泄露。優(yōu)化數據的訪問和共享，制定適當的訪問和共享政策，并運用相應的數據管理工具，以確保數據的可靠性和安全性。 企業(yè)數據安全體系建設是數據治理和信息生命周期管理的基礎，通過對企業(yè)內部的數據全生命周期的盤點梳理，可以幫助確定企業(yè)數據所有權的適當分配及建立完善的權責制度，滿足監(jiān)管及合規(guī)要求。在企業(yè)數據治理過程中，數據安全能力的提高成為數據價值共享的關鍵，推動數據安全體系建設是企業(yè)數據治理的必要環(huán)節(jié)。企業(yè)根據數據資產對企業(yè)的重要程度，為數據打上不同的標簽，對敏感數據進行分級分類，根據數據所屬的級別，明確數據的使用范圍、開放方式，不同等級的數據在不同場景使用不同的安全策略。企業(yè)可以采取數據泄露防護、加密、權限管理等技術手段，對企業(yè)機密數據提供進一步的保護，從而降低數據泄露帶來的風險。 1. 隱私安全目標的內涵 隱私安全目標主要涵蓋以下三個方面。第一，數據收集與處理。在數據收集和處理過程中，確保遵循最小必要原則，即只收集完成特定任務所必需的最少數據，并對數據進行脫敏或匿名化處理，以降低隱私泄露的風險。第二，數據存儲與傳輸。采用加密技術存儲和傳輸數據，確保數據在存儲和傳輸過程中的安全性。同時，建立嚴格的數據訪問控制機制，防止未經授權的訪問和泄露。第三，數據共享與披露。在數據共享和披露前，進行嚴格的隱私影響評估，并確保遵循相關法律法規(guī)和行業(yè)標準。在數據共享與披露過程中，應采取適當的技術和管理措施，保護數據隱私。 2. 隱私安全目標的特點 隱私安全目標主要涵蓋法律合規(guī)性、技術防護性、管理規(guī)范性三個方面。第一，法律合規(guī)性。隱私安全目標強調遵循相關法律法規(guī)和行業(yè)標準，如《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等，確保數據處理的合法性和合規(guī)性。第二，技術防護性。采用加密、訪問控制、數據脫敏等先進技術手段，提高數據隱私保護的技術防護水平。第三，管理規(guī)范性。建立健全的數據隱私管理制度和流程，明確各環(huán)節(jié)的職責和權限，確保數據隱私保護工作的有序開展。 3. 隱私安全目標的應用場景 隱私安全目標在多個應用場景中發(fā)揮著重要作用。 在金融行業(yè)中，隱私安全目標涉及客戶身份信息、交易記錄等敏感數據的保護。金融機構需要確保這些數據不被非法獲取或濫用，以維護客戶的合法權益和金融機構的聲譽。 在醫(yī)療健康領域，隱私安全目標主要涉及患者病歷、檢查結果等個人健康信息的保護。醫(yī)療機構需要確保這些信息不被泄露或濫用，以保護患者的隱私權和健康權益。 在社交媒體平臺上，用戶的個人信息、社交關系等數據是隱私安全保護的重點。社交媒體平臺需要采取有效措施，防止用戶數據被非法獲取或濫用，以維護用戶的隱私權和信任度。 五、價值實現目標 數據治理價值實現目標包括構建數據價值實現體系、提高數據的價值和利用率、促進數據資產化和實現數據價值。這需要對數據進行分析和挖掘，以發(fā)現數據中隱藏的價值和機會，從而支持業(yè)務決策和創(chuàng)新。數據治理還需要增強數據管理效率和效益。這需要優(yōu)化數據管理流程和工具，并利用技術手段提高數據管理的自動化程度，從而提高數據管理的效率和效益。 數據治理的主要目標之一是推動數據有序、安全地流動，以便最大限度地挖掘和釋放數據價值。數據流動則需要推動數據的開放分享，實現數據的匯聚、建模、共享。數據開放共享的核心在于數據匯聚，打破數據孤島，實現數據價值的流通；重構數據獲取及應用方式，重塑從數據供應到消費的鏈條；建立高效、規(guī)范的自助消費數據應用。數據治理可有效促進數據應用及數據共享，使更多的企業(yè)組織充分地使用已有數據資源，減少信息收集、數據采集等重復勞動和相應費用，而把精力重點放在開發(fā)新的數據應用及系統(tǒng)集成上。數據應用及共享可以為企業(yè)組織帶來降低運營成本、增強業(yè)務能力、提高效率、集中訪問數據以減少重復數據集、促進組織間的溝通與合作，以及加強參與組織之間的聯(lián)系等益處。 1. 價值實現目標的內涵 價值實現目標主要涵蓋以下四個方面。第一，數據質量提升。通過數據治理，提高數據的準確性、完整性、一致性和可用性，確保數據能夠真實反映業(yè)務實際情況，為決策提供可靠依據。第二，數據價值挖掘。運用數據分析、挖掘等技術手段，從海量數據中提取有價值的信息和知識，為業(yè)務創(chuàng)新、產品優(yōu)化、市場洞察等提供有力支持。第三，業(yè)務價值創(chuàng)造。通過數據治理，實現數據的跨部門、跨業(yè)務線共享和協(xié)同，促進業(yè)務流程優(yōu)化、決策效率提升和成本降低，從而創(chuàng)造更多的業(yè)務價值。第四，社會價值提升。在遵守法律法規(guī)和倫理道德的前提下，通過數據治理推動數據公開、共享和開放，促進數據資源的合理利用和社會價值的提升。 2. 價值實現目標的特點 其特點包括長期性、系統(tǒng)性、創(chuàng)新性三個方面。第一，長期性。價值實現目標是一個長期的過程，需要組織持續(xù)投入資源和精力進行數據治理工作，逐步積累數據資產并實現其價值。第二，系統(tǒng)性。價值實現目標需要組織從戰(zhàn)略高度出發(fā)，將數據治理納入整體業(yè)務規(guī)劃和管理體系中，通過系統(tǒng)性的措施和手段實現數據價值的最大化。第三，創(chuàng)新性。價值實現目標鼓勵組織在數據治理過程中不斷探索和創(chuàng)新，運用新技術、新方法提高數據治理的效率和效果，為業(yè)務創(chuàng)新和發(fā)展提供有力支持。 3. 價值實現目標的應用場景 價值實現目標在多個應用場景中發(fā)揮著重要作用。 在金融行業(yè)，價值實現目標涉及利用數據分析技術提升風險管理能力、優(yōu)化信貸審批流程、提升客戶服務體驗等方面。通過數據治理，金融機構能夠更好地把握市場趨勢和客戶需求，實現業(yè)務的精細化管理和創(chuàng)新發(fā)展。 在零售行業(yè)，價值實現目標主要體現在通過數據分析優(yōu)化庫存管理、提升供應鏈效率、個性化推薦等方面。通過數據治理，零售企業(yè)能夠更準確地把握市場需求和客戶偏好，提升銷售效率和客戶滿意度。 在醫(yī)療健康領域，價值實現目標涉及利用數據分析提升醫(yī)療服務質量、優(yōu)化醫(yī)療資源配置、推動醫(yī)療創(chuàng)新等方面。通過數據治理，醫(yī)療機構能夠更好地整合和管理醫(yī)療數據資源，為患者提供更精準、高效的醫(yī)療服務。