数据治理和数据安全

数据治理和数据安全是紧密相关的概念，它们共同构成了组织内数据管理的框架。以下是数据治理中数据安全的一些关键要素和实践：

数据安全模型框架：

数据安全的执行和管理需要以数据为中心，依托组织建设，采取技术和管理的手段，实施层则采取“识别”、“保护”、“监视”、“检测”、“响应”和“恢复”六大安全功能，保证数据全生命周期的安全。

数据安全建设框架：

数据安全建设框架可以分为组织建设层、能力实现层和数据安全计划的落地工作，涉及数据治理小组、数据安全团队和各业务团队的安全接口人。

数据全生命周期安全：

数据安全治理应围绕数据全生命周期展开，包括数据采集安全、数据传输安全、存储安全等，以便于在不同的业务场景中进行组合复用。

基础安全能力：

基础安全能力作为数据全生命周期安全能力建设的基本支撑，包括数据分类分级、合规管理、监控审计等能力项，主要从数据安全的保障措施上进行定义和要求。

数据安全治理体系：

数据安全治理体系是组织达成数据安全治理目标需要具备的能力框架，包括数据安全战略层、数据全生命周期安全层和基础安全层。

数据安全治理实践路线：

数据安全治理实践路径包括制定相应的战略规划，明确治理目标和具体任务，匹配对应的资源，使得治理工作能够有条不紊地展开。

数据安全防护措施：

包括技术、管理和物理三个层面的措施，如安全审计与监控、定期备份与灾难恢复计划、制定数据安全管理制度、加强员工安全意识培训等。

数据治理与数据安全的关系：

数据治理和数据安全治理是组织中不可或缺的两个方面，它们之间有着千丝万缕的联系，需要做到平衡与统一。

数据安全治理目标：

合规保障是组织数据安全治理的底线要求，风险管理是数据安全治理需要解决的重要问题。数据安全治理的目标是在合规保障及风险管理的前提下，实现数据的开发利用，保障业务的持续健康发展。