数据治理内容

以企业财务管理为例，会计负责管理企业的金融资产，遵守相关制度和规定，同时接受审计员的监督；审计员负责监管金融资产的管理活动。数据治理扮演的角色与审计员类似，其作用就是确保企业的数据资产得到正确有效的管理。

由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。

ITSS WG1认为数据治理包含以下几方面内容

（1）确保信息利益相关者的需要评估，数据仓库算法，以达成一致的企业目标，这些企业目标需要通过对信息资源的获取和管理实现；

（2）确保有效助力业务的决策机制和方向；

（3）确保绩效和合规进行监督。

数据治理让数据更安全

这是一个很现实也很棘手的问题。大家都知道数据安全的重要性，都要做数据安全，也知道数据安全的几种思路方法，然而真正要做的时候，却发现根本无从下手，只能参考其它同类企业，大数据仓库算法，人家采购了什么，自己就采购什么，或者监管机构要求做什么，信息数据仓库算法，就采购什么。至于数据安全软件买来怎么用，或者究竟能派上多大用场，没人能说得清。其实，造成这种局面的本质原因就是企业对自身的数据缺乏认知，解决了数据认知问题，数据安全的落地便是水到渠成的了。所以，省数据仓库算法，与其谈论该如何做数据安全，不如谈谈该如何提升数据认知能力。

数据治理步骤

共享数据准备阶段

共享数据提供方根据共享业务需求完成共享数据归集、数据分类分级，并对共享数据进行持续性的维护，保证共享数据的准确、完整、可用和真实。

共享数据交换阶段

需对交换服务的资源方和使用方之间提供审核及授权等权限，共享数据交换服务方采用身份鉴别、访问控制、安全传输、过程追溯等技术手段，保证信息共享交换过程中交换实体可信、数据传输安全、交换行为记录可追查。

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