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数据治理主动数据治理

主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识，因为主数据的授权已推给上游的业务用户，使数据管理员处于很少被打扰的角色，他们将不会成为诸如订单管理或出具等关键业务流程的瓶颈。

销售和营销均受益，因为可更迅速且经济有效地完成营销活动，在启动活动之前无需前期数据纠正。财务上也受益，因为将一次性捕获新客户需要的所有数据元素，添加新客户的流程包括提取第三方内容并计算限额，然后将该信息传回 ERP 系统。

数据治理数据使用场景

场景决定数据安全工具的选择，例如呼叫中心、测试开发、对内数据流通、对外共享交换等，每种场景都有适用于自己的数据安全工具。当然，场景的梳理还有助于特定安全工具的安全策略制定，例如数据脱敏，同一数据域在不同场景下的脱敏规则等。

真正的数据安全项目，耗时耗力的就是咨询梳理阶段，企业大部分精力和节奏也都消耗于此，技术方案的落地只是工具的选型和实施，其实反而不是那么重要。正如前文所说，只要前序工作做的好，一切便都是水到渠成的。

自己治理互联网+政务服务

自2018年，陆续发布了多项文件，要求各级深入推进“互联网+政务服务”的建设，实现“一网通办”，让群众只在一个平台登陆一次，就可以办理所有部门的业务，做到“数据多跑路，群众少跑腿”，为群众带来极大便利的同时，也对于信息安全防护做出了全新举措。

《信息安全技术 政务信息共享 数据安全技术要求》标准中，明确指出在共享数据准备阶段、交换阶段以及共享数据的使用阶段保障共享交换服务持续、稳定运行需采用的技术手段。

数据治理过度采用GDPR对国内的影响

与欧盟的国情不同，法律也不同。与欧盟相比，目前我国尚未形成关于个人数据保护完善的法律法规体系，类似的相关条款基本都分散在不同部门的法律法规或标准中，边界和惩处力度不如GPPR明确，因此我国的个人数据保护基本还是依靠数据数据服务商单方面自律性的承诺，缺乏强制力。在数字经济大爆发，又缺乏明确约束力的背景下，许多企业制地采集使用个人信息，甚至会出现企业间数据共享、交换的情况出现。