数据治理内容有哪些?有哪些特点?

2022-12-06 17:40:45
光点科技
数据治理

数据治理的概念,是由国际标准化组织(ISO)于2007年4月1日发布的,定义了在整个数据生命周期中,通过建立数据标准、完善信息基础设施、建立健全各项规章制度等方式,确保数据安全与可靠的管理体系。 



而我国在2009年9月9日发布了《中华人民共和国数据安全法》之后,对数据治理的定义是:为有效预防和应对国家安全风险,规范和保障国家安全与经济社会发展、保护公民合法权益等活动而制定的有关标准、规范、条例等文件。 其主要内容包括:一是对大数据相关概念进行界定;二是制定《中华人民共和国数据安全法》;三是开展大数据治理体系建设;四是制定《国家基本公共服务标准》;五是建立健全公共信用信息共享交换平台和国家重大行政决策信息公开平台;六是建立健全重大风险防控机制等。


在《中华人民共和国数据安全法》中,将大数据定义为:一切以数据为核心的各种资源(包括硬件设备、软件系统、应用软件以及人与社会的数字化活动等)以及以数据为载体所产生的知识与经验体系,包括大数据采集、存储和加工处理以及使用相关技术所需具备的知识与经验等。 我国从2013年开始了大数据发展战略研究,于2015年发布了《促进大数据发展行动纲要》提出“以大带小”的发展策略。到2020年底,全国范围内已有5 G商用服务及超60个省份开始了大数据相关产业建设。


一、数据治理的主要内容

1、完善数据标准:《数据安全法》明确了在大数据时代,数据标准的重要性。 2、建立数据库管理系统:《国家基本公共服务体系“十四五”规划》提出:推动电子政务向数字化方向发展,积极推进大数据库、云计算和大数据应用等技术的融合与创新,构建一体化的政务信息资源共享平台。 3、促进数据共享:《数据安全法》中提到要建立健全公共信用信息共享平台和国家重大行政决策信息公开平台,保障公民在获取数据方面的知情权。 4、构建安全可控的数据安全机制:《中华人民共和国个人信息保护法》强调了个人信息保护应以实现个人信息权益保护为目标,通过加强立法保障,加强对收集、使用和公开个人信息等活动的规范,以解决个人及组织对收集和公开个人信息的知情权与自由权问题。


二、数据安全要求

大数据治理要求通过建立完善的安全管理制度,采取切实有效的安全防护措施,确保数据主体所获取的任何信息都是合法、有效和安全的,确保信息系统安全稳定运行,确保数据不被非法采集、非法使用和非法处理。 在这个阶段,大数据治理要通过制定标准制度、建立安全管理体系等方式来构建整个网络系统。 如《中华人民共和国国家安全法》对国家网络空间安全提出了要求:“健全我国政治、经济、文化、社会、生态文明等领域信息网络和重要设施的安全防护措施”; 《个人信息保护法》对个人信息处理活动中涉及的“知情同意”作出了具体要求:个人信息处理者在收集和使用个人信息时应当遵循合法、正当、必要和诚信的原则; 《计算机信息网络国际联网管理暂行规定》提出:“国家网信部门负责组织实施网络安全战略,制定国际互联网管理规则,指导各地区各部门网络空间管理工作,协调有关部门处理利用外国政府或企业在境内设立代表机构和其他机构处理我国事务。”


三、标准体系特点

(1)数据的全面性:数据涵盖了企业的生产经营、业务流程、人力资源和客户服务等各个方面,涉及经济活动中的企业、业务以及组织管理等方方面面; (2)数据的安全性:数据是数字时代的基础,任何一种商业模式中,最核心的部分就是基于数据而构建的价值网络,只有确保了数据安全,才能更好地促进商业模式下大数据产业发展; (3)数据与信息的可溯性:任何涉及与数字时代相关的生产和经营管理活动的相关对象都需要经过一系列严格而明确的制度约束,才能保证其在流通过程中被各个环节所记录、提取以及传输等信息都是可追溯和回溯; (4)数据与业务融合:随着网络与信息技术、数字技术及经济活动等领域不断发展,企业间在生产经营活动中产生的各种数据也会不断融合和渗透到不同产品和服务中去。


通过梳理我国大数据标准体系框架内容可以发现,标准体系内容涵盖了大数据标准化各个方面,主要包括:一是明确了标准体系框架设计思路,包括了指导大数据标准化工作开展、制定数据管理制度、开展国家标准研制等主要环节;二是对国家标准进行了分类梳理,针对不同领域及应用需求对国家和行业内不同产品或服务领域分别进行分类;三是将基础标准与应用实践进行结合形成标准体系框架内容。


四、企业数据安全保障措施

企业作为数据安全保障的重要一环,应当从战略层、运营期、业务应用层面和数据治理层等多个方面入手,确保企业在数据处理过程中的合法合规,保证企业信息系统的安全。 战略层面:以大数据挖掘为核心,建立一套基于知识图谱和机器学习算法的综合分析体系。 运营期:针对数据采集、存储、加工、共享等环节,从业务角度出发对数据进行处理,对关键业务流程进行监控和审计分析。 业务应用层面:基于数据驱动业务模型的架构体系设计,满足用户对不同场景的个性化需求。 数据治理是一项长期而又艰巨的工作,需要多方参与方来共同推动和实施。


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