什么是数据治理？如何保障数据质量安全
数据治理的定义
数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。根据国际数据管理协会(DAMA)和国际数据治理研究所(DGI)的定义，数据治理可以看作是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统。数据治理的最终目标是提升数据的价值，它是企业实现数字战略的基础，包括组织、制度、流程、工具等多个方面。
如何保障数据质量安全
保障数据质量安全是数据治理的重要组成部分，以下是一些关键措施：
- 制定完善的数据安全政策：
- 企业应建立一套符合自身实际情况的数据安全政策，明确数据的保密等级、使用范围和使用方式，并制定相应的安全操作规范。
- 政策还应对数据安全责任进行明确，建立起各级人员的数据安全意识。
- 强化网络安全意识培训：
- 通过定期的网络安全培训，提高员工对网络安全的重视程度，使他们了解如何保护数据安全，避免不必要的风险。
- 合理划分数据安全等级：
- 根据数据的保密等级和使用范围，将数据划分为不同的安全等级。
- 对于重要程度高的数据，要采取更加严格的安全措施，确保其安全性。
- 采用先进的技术防护措施：
- 使用高质量的加密技术，对数据进行加密存储和传输，防止未经授权的访问和窃取。
- 运用访问控制技术，限制用户对数据的访问权限，防止非法访问和恶意攻击。
- 借助安全审计和监控技术，实时监测和记录系统的运行情况，及时发现和处理安全事件。
- 建立高效的数据安全应急响应机制：
- 制定详细的安全应急预案，明确应急响应流程和责任人。
- 在发生安全事件时，迅速启动应急预案，及时响应和处理事件，减小损失和不良影响。
- 对安全事件进行事后总结和评估，吸取教训，不断完善应急响应机制。
- 确保数据生命周期的管理：
- 数据治理应贯穿数据的全生命周期，包括数据采集、数据质量、数据应用、数据安全、数据分享等多个环节。
- 通过制定和执行数据管理流程规范，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统，确保数据的准确性和安全性。
- 实施数据质量管理：
- 设计业务系统时，考虑数据的准确性和规范性，通过前端检验验证、程序过滤判断逻辑和数据库表约束条件等方式，确保用户录入数据的准确性。
- 建立数据质量监控和评估机制，定期检查和评估数据质量，及时发现并解决问题。
综上所述，保障数据质量安全需要综合考虑政策、技术、人员、流程等多个方面，通过综合性的措施来降低数据泄露、损坏或被非法使用的风险，确保数据的安全性和完整性。