数据治理的方法有几种?
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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