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数字化转型架构下的数据安全治理方案

ccwgpt 2025-06-13 11:49 5 浏览 0 评论

这份PPT文件内容围绕数字化转型架构下的数据安全治理方案展开，主要探讨了数据质量治理、安全治理、全生命周期治理以及治理考核等方面的内容。

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数据治理概述

定义与目标：数据治理是一个综合性的管理框架，旨在通过制度、流程和技术手段，全面管理和优化数据资源，以提升企业决策质量、增强合规性、优化运营效率等。
背景：指出了多数企业在数据管理方面存在的问题，如数据分散、重复存放、共享困难、质量不高、监管机制不健全等，并强调了数据治理的驱动力，包括主数据的重要性。
内容：数据治理涉及工具、策略、规则、安全等多个方面，包括数据质量、安全、全生命周期管控、治理考核等。
体系架构框架：介绍了数据治理体系的顶层设计、数据安全管控、质量提升、资产统筹等内容，以及数据治理组织架构的决策层、管理层和执行层。

数据质量治理

数据域结构：区分了分析数据、业务数据和主数据，并阐述了它们的特点和重要性。
元数据管理：强调了元数据在数据治理中的应用，如影响分析、数据地图等。
数据标准制定：规范数据的业务属性、管理属性和技术属性，避免指标重复建设、含义不明确等问题。
管理手段与流程：结合六西格玛DMAIC框架，进行数据质量的全流程把控，包括定义、测量、分析、改进和控制等环节。
管理工具：介绍了数据质量管理工具的各个层面，包括数据层、计算层和应用层，以及它们在数据质量保障中的作用。
监控：强调了数据质量监控的重要性，以提前发现并避免数据问题的重复发生。
模型管理与建设：数据模型管理应与研发流程结合，通过规范性检查和监控确保模型质量。
指标体系搭建：提出了自上而下演绎和自下而上归纳两种方法来构建指标体系，并详细说明了建设指标的步骤。

数据安全治理

整体架构图：以个人客户信息为中心，建立贯穿数据全生命周期的数据安全治理体系，包括数据安全战略、组织架构、制度规范等。
整体思路：从管理机制、分类分级、安全策略、技术防护、态势感知、持续优化等六个方面进行数据安全治理。
管理机制：强调了组织架构安全管理的重要性，提出了建立安全保障组织、制定安全管理机制等措施。
分类分级：阐述了数据分类分级是数据安全治理的前提，是管理体系制定的基础和技术工具体系落地的支撑。
技术防护：介绍了根据安全策略制定情况，通过加密、脱敏、水印、审计等技术手段执行相应策略，实现安全治理。

数据全生命周期治理

数据生命周期管理阶段：涵盖了业务规划、数据模型设计、应用设计实现、数据采集、创建、使用、归档、销毁等各个阶段。
管理规范：明确了数据生命周期管理中的组织体系、角色职责、存储分类方法、访问授权机制、使用原则等内容。
判定原则：确定了数据生命周期判定细则、评分计算方法以及管理手段与判定原则的映射关系。

治理考核

考核机制：提出了奖惩结合的考核机制，包括任务考核制、问题追责制、突出贡献评定等。
考核标准：涉及数据标准、数据质量、数据安全、日程管理等方面，考核各部门在这些方面的配合程度、问题整改情况、风险事件管控情况等。

安全管理体系框架图

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