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数据治理怎么做

当真正理清了这些关于信息化现状认知，企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做，通常有两种思路：要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理，要么以需求为导向，从数仓、中台等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了，老百姓要喝水，是从治理水质，还是在下游建个污水处理厂，每天喝多少就治理多少？足球要进世界杯，是从娃娃抓起搞青训，还是规划老外雇佣军？选择哪种思路，高层认知很关键，所以IT、数据、业务、安全、法务等各部门提供的信息一定要准确，但实际情况要糟的多（因为基层员工的认知不够和人员变动等不确定因素都会造成高层的信息缺失）。

数据治理企业系统梳理

开展数据、信息梳理的步，先对企业中的所有系统进行梳理，了解不同系统下的业务需求、项目模块、业务组等，编制梳理计划。当系统间进行集成或对接时，无非是将系统下的数据进行交互对接、整合，此时常见的问题就是各系统间相同的数据无法保证数据格式的一致性、准确性和完整性。第二步便是要对数据制定统一性规则，确保数据的完整性和一致性。首先要建立公共信息类模型，保障数据梳理时有统一的信息规范。其次，设定特殊信息级模型，制定数据性等级，确定数据信息敏感级别，方便确立日后哪些数据、信息以何种形式进行交互流通。

数据治理

s结合国际形势进行分析，会发现GDPR的颁布仅仅是为了保护公民隐私这么简单，其实早在2015年，欧盟就曾推出《数字一体化战略》，该战略的旨在为欧盟的企业或个人提供更好的数字产品和服务，化地实现数字经济的增长潜力，再结合近年中美两国数字经济高速增长的态势，以及欧盟在这方面的劣势就不难看出，

对于处于追赶者位置的欧盟来说，GDPR不仅平衡了数据利益化和隐私保护的问题，还可以利用各国同欧盟法律上的差异，以及自身长臂管辖的灵活性，变成了保护欧盟数字经济的堡垒，具有极深远的战略意义。