数据治理VS安全：90%企业忽略的关键抉择

一、数据治理与数据安全的重要性

在数字化时代，数据已经成为企业的核心资产。数据治理和数据安全如同企业数据资产的“双保险”，缺一不可。数据治理旨在确保数据的质量、可用性、完整性和一致性，为企业的决策提供准确可靠的数据支持。而数据安全则是保护数据免受未经授权的访问、使用、泄露、破坏或篡改，保障企业的商业机密和客户隐私。

据统计，全球每年因数据泄露造成的经济损失高达数千亿美元。同时，数据质量问题也给企业带来了巨大的成本浪费和决策失误。因此，如何在数据治理和数据安全之间找到平衡，成为了企业面临的关键抉择。

二、数据治理与数据安全的关系

数据治理和数据安全是相辅相成的关系。数据治理是数据安全的基础，只有通过有效的数据治理，才能确保数据的质量和可用性，为数据安全提供保障。而数据安全则是数据治理的重要目标，只有保障数据的安全，才能充分发挥数据的价值，实现数据治理的目标。

例如，在数据治理过程中，需要对数据进行分类分级，明确不同类型和级别的数据的保护要求。这不仅有助于提高数据的管理效率，还能为数据安全提供依据。同时，在数据安全方面，需要建立完善的安全防护体系，包括访问控制、数据加密、安全审计等措施。这些措施的实施，也需要依赖于数据治理提供的数据分类分级信息。

三、90%企业忽略的关键抉择

尽管数据治理和数据安全的重要性已经得到了广泛的认可，但仍有90%的企业在实际操作中忽略了一些关键抉择。

（一）重技术轻管理

许多企业在数据治理和数据安全方面投入了大量的资金和技术，购买了先进的安全设备和软件，但却忽视了管理的重要性。数据治理和数据安全不仅仅是技术问题，更是管理问题。只有建立完善的管理制度和流程，加强人员培训和意识教育，才能真正实现数据治理和数据安全的目标。

例如，一些企业虽然购买了数据加密软件，但却没有建立相应的密钥管理制度，导致密钥泄露，数据加密形同虚设。还有一些企业虽然建立了安全审计制度，但却没有对审计结果进行有效的分析和处理，无法及时发现和解决安全问题。

（二）重合规轻风险

随着数据保护法规的不断完善，企业越来越重视数据合规性。然而，一些企业却将数据合规性等同于数据安全，忽视了对数据风险的评估和管理。数据合规性只是数据安全的最低要求，企业还需要根据自身的业务特点和风险承受能力，制定相应的数据安全策略和措施，降低数据风险。

例如，一些企业虽然满足了数据保护法规的要求，但却没有对数据进行全面的风险评估，导致一些潜在的安全风险没有被及时发现和解决。还有一些企业虽然制定了数据安全策略和措施，但却没有根据业务的变化和风险的变化进行及时的调整和优化，导致数据安全策略和措施失效。

（三）重局部轻整体

数据治理和数据安全是一个系统性工程，需要从企业的整体层面进行规划和实施。然而，一些企业却将数据治理和数据安全视为某个部门或某个项目的任务，忽视了跨部门、跨系统的协同和整合。这种局部化的思维方式，不仅会导致数据治理和数据安全的效果不佳，还会增加企业的管理成本和风险。

例如，一些企业虽然在某个部门或某个项目中实施了数据治理和数据安全措施，但却没有与其他部门或系统进行有效的对接和整合，导致数据孤岛和安全漏洞的出现。还有一些企业虽然制定了数据治理和数据安全的整体规划，但却没有将其分解到具体的部门和岗位，导致规划无法得到有效的落实。

四、解决方案

针对上述问题，企业可以采取以下解决方案：

（一）加强管理，建立完善的管理制度和流程

企业需要建立完善的数据治理和数据安全管理制度和流程，明确各部门和岗位的职责和权限，加强人员培训和意识教育，提高员工的数据治理和数据安全意识和能力。同时，企业还需要建立有效的监督和考核机制，确保管理制度和流程的有效执行。

例如，企业可以制定数据分类分级管理制度、数据安全管理制度、数据备份与恢复管理制度等，明确数据的分类分级标准、安全保护要求、备份与恢复策略等。同时，企业还可以建立数据治理和数据安全委员会，负责统筹协调数据治理和数据安全工作，定期对数据治理和数据安全工作进行监督和考核。

（二）全面评估，制定科学的数据安全策略和措施

企业需要对数据进行全面的风险评估，识别数据的安全风险和威胁，制定科学的数据安全策略和措施。数据安全策略和措施需要根据企业的业务特点和风险承受能力进行定制化设计，确保数据的安全和可用性。

例如，企业可以采用风险评估工具对数据进行风险评估，识别数据的安全风险和威胁。同时，企业还可以根据风险评估结果，制定相应的数据安全策略和措施，包括访问控制、数据加密、安全审计、数据备份与恢复等。

（三）协同整合，实现数据治理和数据安全的一体化

企业需要从整体层面进行规划和实施数据治理和数据安全工作，实现数据治理和数据安全的一体化。企业需要建立跨部门、跨系统的协同机制，加强数据的共享和交换，消除数据孤岛和安全漏洞。同时，企业还需要采用先进的技术和工具，实现数据治理和数据安全的自动化和智能化。

例如，企业可以采用数据治理平台和数据安全平台，实现数据治理和数据安全的一体化管理。数据治理平台可以对数据进行全面的管理和监控，包括数据质量、数据标准、数据模型、数据资产等。数据安全平台可以对数据进行全面的安全保护，包括访问控制、数据加密、安全审计、数据备份与恢复等。

五、案例分析

为了更好地说明数据治理和数据安全的重要性和解决方案，我们以某金融企业为例进行分析。

（一）问题突出性

该金融企业在数据治理和数据安全方面存在以下问题：

• 数据质量问题严重，数据准确性和完整性不足，影响了业务的正常开展和决策的准确性。
• 数据安全风险较高，存在数据泄露、篡改、丢失等安全隐患，威胁了企业的商业机密和客户隐私。
• 数据治理和数据安全管理分散，缺乏统一的规划和协调，导致管理效率低下，成本增加。

这些问题给该金融企业带来了巨大的损失和风险，需要尽快解决。

（二）解决方案创新性

针对上述问题，该金融企业采取了以下解决方案：

• 建立完善的数据治理和数据安全管理制度和流程，明确各部门和岗位的职责和权限，加强人员培训和意识教育，提高员工的数据治理和数据安全意识和能力。
• 采用先进的数据治理和数据安全技术和工具，实现数据治理和数据安全的自动化和智能化。例如，采用数据质量监控工具对数据质量进行实时监控和预警，采用数据加密技术对敏感数据进行加密保护，采用安全审计工具对数据访问和操作进行审计和监控。
• 建立跨部门、跨系统的协同机制，加强数据的共享和交换，消除数据孤岛和安全漏洞。例如，建立数据共享平台，实现数据的集中管理和共享，建立数据安全防护体系，实现数据的全面安全保护。

这些解决方案不仅具有创新性，而且具有很强的可操作性和实用性，能够有效地解决该金融企业在数据治理和数据安全方面存在的问题。

（三）成果显著性

通过实施上述解决方案，该金融企业取得了显著的成果：

• 数据质量得到了显著提高，数据准确性和完整性达到了99%以上，为业务的正常开展和决策的准确性提供了有力的支持。
• 数据安全风险得到了有效降低，数据泄露、篡改、丢失等安全事件的发生率降低了90%以上，保障了企业的商业机密和客户隐私。
• 数据治理和数据安全管理效率得到了显著提高，管理成本降低了50%以上，提高了企业的竞争力和盈利能力。

这些成果充分证明了该金融企业在数据治理和数据安全方面采取的解决方案是有效的，值得其他企业借鉴和学习。

六、观远数据助力企业数据治理与安全

观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。公司致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务、、、等500+行业领先客户。

观远数据的核心产品观远BI是一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程。平台还支持实时数据Pro（高频增量更新调度）、中国式报表Pro（兼容Excel操作习惯）、智能洞察（将业务分析思路转化为智能决策树）等功能，助力企业实现敏捷决策。此外，观远数据还提供观远Metrics（统一指标管理平台）、观远ChatBI（场景化问答式BI）等产品，满足多样化数据需求。

在数据治理方面，观远数据通过统一数据口径，沉淀业务知识库，解决“同名不同义”问题，实现数据的标准化和规范化管理。在数据安全方面，观远数据采用先进的安全技术和措施，保障数据的安全和隐私。例如，采用数据加密技术对敏感数据进行加密保护，采用访问控制技术对数据访问进行权限管理，采用安全审计技术对数据操作进行审计和监控。

观远数据的产品和解决方案已经得到了众多企业的认可和好评，为企业的数据治理和数据安全提供了有力的支持和保障。

七、结论

数据治理和数据安全是企业数字化转型的重要保障，也是企业面临的关键抉择。企业需要加强管理，建立完善的管理制度和流程；全面评估，制定科学的数据安全策略和措施；协同整合，实现数据治理和数据安全的一体化。同时，企业还可以借助观远数据等专业的数据治理和数据安全服务商的力量，提升数据治理和数据安全的水平和能力，为企业的发展提供有力的支持和保障。

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