营口隐私数据中台结构承诺守信「北京派客动力」酒店行李寄存要钱吗

数据治理意义

网上都在说大数据时代的数据，价值堪比石油，所以各行各业都想发挥数据的大价值，但用没经过治理和保护的数据提供服务，就如同空中楼阁，提供的服务是有限的，做出的分析是不准的，是谈不上赋能的。遗憾的是，无论是否意识到了数据治理和数据安全的重要性，多数人依然会选择把关注点和投入放到数据服务上，因为服务（赋能）有亮点，能出彩，看得见、也摸得着。“万丈高楼平地起,一砖一瓦皆根基。”小学生都明白的道理，成年人如何不懂，只是认知不够。

数据治理包含

这里包括对业务、数据、应用、组织架构、法律法规等方方面面的认知。举个例子：你的业务战略目标是什么，业务域、业务线、业务项能不能说清楚；你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据体量有多大，都存哪，使用场景、使用角色都是什么，数据和业务之间的关系是什么；你建设了多少应用系统，应用和业务之间的关系是什么；你的组织架构长什么样，流程什么样，不同部门之间的关系是什么，权责利如何划分，信息化成熟度什么样，人员技能又如何；你的企业要遵守哪些法律法规，有没有跨境业务，行业有没有监管要求？

数据治理数据化现状决定了数字化建设的进程

作为未来的发展前沿，离不开数字化基础。数字化浪潮虽然可以促进企业的快速发展，推动信息的流动，但是离不开企业信息化发展的规律。企业仍会从业务系统开始，逐步构筑数据融合的信息平台再构筑跨管辖权的数据交换平台。这个发展规律，决定了企业未来的数字项目内容，这些内容将是未来的发展主流。

数据治理数据使用角色

这属于数据安全管理的范畴。保障数据安全，不仅需要技术手段，还需要常态化的管理机制做支撑。其中的就是要梳理数据使用的角色、流程以及场景。数据使用角色通常包括数据管理者、数据所有者、数据生产者、数据使用者等，是数据访问或使用权限，以及数据泄露以后的问责主体；数据使用流程是否健全，是企业数据安全管理成熟度的体现。