“数据治理”和“数据安全”是两个很容易混淆的概念，前者是从治理角度，后者是从安全角度。 两者的区别在于，治理更强调主体间互动和协调、参与主体之间相互作用（交互）以及作用的结果。 因此，可以将其理解为一种“合作过程”。 由于其本质区别于其他概念，因此，在实践中很容易混淆两者的界限。 例如：某一企业内部各部门之间的数据进行了整合和治理，形成了一个统一的大数据平台（包括对所有数据资源进行整合、处理和分析）；而另一企业仅对其内部各部门之间（主要是在内部）进行数据整合和处理。 这种差别可能会导致相关企业在经营活动中产生不同的效果甚至出现“双输”结果。 此外，还有一些其他不同：企业对其数据资产进行了保护（例如设置密码、使用加密技术），但并未真正发挥作用；将业务数据作为主要信息源或存储空间；没有对内部各部门之间（部门内部）的沟通和协调作出规定等。 在一些特定行业（例如金融行业）中，由于金融企业内部有大量的数据资源且具有相当高的重要性，因此更有必要引入安全措施来确保其数据存储和访问安全。 此外，由于该行业内存在众多不同的组织机构、组织文化、技术应用程序和管理实践（包括政府机构）并因此而具有各自独立、差异较大且相互冲突的规范和准则等情况，因而也需要采用与之相适应的方式方法来确保其安全性。

一、基本概念

数据治理（Data Governance）：企业为了获得最佳业务结果，而对其数据进行管理、治理和保护的过程。 数据安全（Security）：为保证企业数据安全而采取的一系列措施，目的是为了确保企业业务流程及系统能够正常运行。 两者的区别在于，“治理”指的是与其相关的一系列过程，包括确定、管理和保护。 而“安全”指的是保障其运营过程中不受任何威胁影响。 [2]数据安全涉及到对业务系统中敏感数据进行保护，包括采用加密技术、访问控制与审计、安全运营策略、备份与恢复机制等方法。

二、主要差异

企业可能会使用不同的安全标准和指南来保护和治理其数据资产，但这不意味着企业必须要采取相同的安全策略。 [2]如果企业没有对其数据资产进行适当地保护，那么这些数据资产可能会被不法分子所利用。 [3]为了保护企业核心业务系统中的数据，企业还需要对其相关信息安全风险进行评估，并建立相应的合规措施，以避免潜在风险导致业务中断或损害经济利益。

三、核心要素和作用过程

 [如果将其视为“治理”，则意味着企业通过对各种利益相关者的相互联系和相互作用进行管理和控制，从而使得企业能够对其数据资产进行有效管理，以实现其预期目的。 [那么在数据安全领域又该如何定义呢？这里存在一个区别：数据安全定义更多的是从其技术层面而不是从安全的角度考虑。 [通过在不同的场景下识别数据治理的核心要素，如范围、程度以及结果，可以识别出不同类型的数据安全问题。 [通过对这些要素进行分析和定义，可以帮助企业确定其数据安全策略中所涉及的活动以及所产生的效果。

四、应用范围和实施路径

数据治理和数据安全的应用范围有所不同，具体应用可以分为以下两种情况： 在第一种情况下，数据治理更多地是针对组织层面，它涉及的范围更广、更加深入。 在第二种情况下，其应用范围主要是针对企业层面。 企业作为主要参与方（或受益方），可以根据具体需求采用以下方法来实现：

五、总结

数据治理和数据安全都需要处理和保护数据，并且这些任务都是复杂的。 数据安全关注数据生命周期中的所有阶段，包括数据创建、使用、保存和转移等，而数据治理则关注在整个生命周期中如何保护数据免受网络攻击。

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