数据治理是指通过梳理企业业务流程，构建规范化的数据管理体系，从制度层面确保数据的准确性、完整性、一致性、可追溯性，提升数据质量和价值。 《数字中国建设规划纲要》中明确提出了“实施网络强国战略。 加快建设数字中国，必须加强数字化转型领导力和治理能力。”这是一个具有全局性的重要任务。 当前，我国正处于从互联网向数字化经济转型的重要时期，这对企业信息化的水平提出了更高要求。 企业作为市场主体，需要在数字化转型过程中解决管理体系不健全、技术平台落后、数据资源分散等问题：

一、加强数据安全治理，强化数据资产保护

数据安全治理是数据治理的重要组成部分。 加强数据安全管理，建立“谁拥有、谁负责”的责任机制，实现网络数据全生命周期管理，确保企业经营和信息安全。 建立统一、完善的数据共享平台，提高跨部门、跨业务等信息共享和协作的效率。 规范企业内部及合作伙伴在使用、授权等方面的流程和制度规范。 加强数据资产管理和合规评估，提升企业内网和外部互联网应用的安全性。

二、优化数据应用，提升数据价值

通过数据分析，形成决策依据，优化产品、服务、流程，提升产品价值； 数据驱动是指在数字经济时代，基于数据信息为核心的各种新应用、新模式和新业态将得到迅速发展。 （1）在企业内部建立一个统一的数据治理架构。 （2）明确数据管理的权限。 （3）确定业务系统中的数据标准配置，建立统一数据标准规范，以适应不同应用的需要。

三、建立统一技术平台，实现数据共享

在信息化建设中，我们需要加强对信息系统的整合，通过信息化平台、网络、业务系统以及数据治理相关软件的开发，建立起企业一体化大数据管理与服务体系，实现数据资源共享。 同时，要建立统一的数据治理平台及数据共享机制。 首先，从企业整体规划入手，将大数据治理纳入企业的整体规划中； 其次，在大数据管理中需要考虑统一架构、跨系统集成、跨组织应用的需求标准；

四、建立健全监管机制，保障企业合法权益

政府的管理是企业数字化转型过程中的重要一环。 在这个过程中，企业应该建立健全监管机制，加强对数据的保护，确保数据的合法合规和安全。 （1）建立健全数据管控制度。 企业在对其数据进行处理和使用时，必须遵循《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规规定。 （2）建立监管制度：企业应制定数据管理流程，明确不同层级人员的职责范围，建立风险管控机制，实现各环节风险可控；根据业务流程和数据安全管理要求编制《企业信息化数据管理制度》。 （3）建立风险评估机制：将日常经营活动中的风险分析纳入《信息安全技术个人信息保护技术规范（草案）》内容中。

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