在数字化浪潮的推动下，数据已成为最宝贵的资产之一，它不仅驱动着创新，也是衡量一个组织竞争力的关键指标。然而，数据的爆炸性增长和复杂多变的使用场景，使得数据安全问题日益成为全球关注的焦点。在这样的背景下，数据安全治理不仅是一个技术问题，更是一个战略问题，它关系到组织的可持续发展和社会责任。

一、数据安全治理的概念内涵

数据安全治理是一个多层次、全方位的管理体系，旨在确保数据在采集、传输、存储、使用、共享、销毁等全生命周期的各个环节都得到有效保护和合法利用。具体来说，数据安全治理的概念内涵包括：

狭义角度：数据安全治理是在组织数据安全战略的指导下，为确保组织数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力，内外部相关方协作实施的一系列活动集合。这些活动包括建立数据安全治理组织架构，制定数据安全制度规范，构建数据安全技术体系，建设数据安全人才梯队等。广义角度：数据安全治理是在国家数据安全战略的指导下，形成全社会共同维护数据安全、促进开发利用和产业发展的良好环境。涉及的主体包括国家有关部门、行业组织、科研机构、企业、个人等，共同参与和实施的一系列活动集合，如完善相关政策法规，推动政策法规落地，建设实施标准体系，研发应用关键技术，培养专业人才等。二、数据安全治理的原则

数据安全治理的原则是指导组织在实施数据安全治理时应当遵循的基本准则，包括：

以数据为中心：构建以数据为中心的数据安全治理体系，根据具体的业务场景和各生命周期环节，有针对性地识别并解决其中存在的数据安全问题，防范数据安全风险。多元化主体共同参与：数据安全治理不是仅依靠一方力量可以开展的工作。需要政府、企业、行业组织、科研机构、个人等多方主体发挥各自优势，紧密配合，共同营造适应数字经济时代要求的协同治理模式。兼顾发展与安全：数据安全治理需要兼顾数据的开发利用和安全保护，辩证看待数据安全治理。数据只有在流动中才能充分发挥其价值，而数据流动又必须以保障数据安全为前提。因此，数据安全治理不是强调数据的绝对安全，而是需要兼顾发展与安全的平衡。

三、数据安全治理的总体视图

数据安全治理的总体视图是一个全面的框架，它旨在确保数据在各个生命周期阶段都能得到有效的保护和合法利用。这个框架包括治理的目标、体系、维度、专项工作和实践路径。

3.1、数据安全治理目标

数据安全治理的目标是组织数据安全治理工作的方向，主要包括三个方面：

满足合规要求：确保组织的数据安全合规工作满足逐渐细化的监管要求，及时发现合规差距，履行数据安全责任义务。治理数据安全风险：管理和降低数据在动态流转过程中面临的风险，包括数据安全威胁和数据安全边界的模糊性。促进数据开发利用：通过体系化建设，提升数据安全保护水平，促进数据的价值释放和合法利用。

3.2、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所需的能力框架，包括以下两个视角：

基于数据全生命周期视角：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。这个三层架构涵盖了从战略规划到具体技术实施的各个方面。基于工作内容分工视角：将数据安全治理工作内容分为管理、技术和运营三类，以支持组织内部的数据安全治理实践。

3.3、数据安全治理维度

以数据安全治理目标为指引，围绕数据安全治理体系框架，可以从组织架构、制度体系、技术工具和人员能力四个维度开展治理能力建设工作，以解决‘谁来干’、‘怎么干’、‘干的如何’、‘有没有能力干’等关键问题。

数据安全治理的维度涉及组织架构、制度流程、技术工具和人员能力四个方面：

组织架构：建立专门的数据安全组织，明确各参与主体的权责边界，促进协同机制的建立。制度流程：制定数据安全管理制度文件，包括管理要求、操作指南、规范等，以指导具体业务场景下的数据安全工作。技术工具：建立与制度流程相配套的技术和工具，包括基础通用类技术、生命周期类技术和平台类技术。人员能力：加强数据安全人才的培养，提升员工的数据安全意识和技术能力。

3.4、数据安全治理专项

数据安全治理专项工作包括数据分类分级、数据安全风险评估及治理、个人信息保护、合作方数据安全管理和数据出境安全评估等重点话题。这些专项工作需要围绕数据安全治理的目标和体系，提供具体的工作思路与方法。

四、数据安全治理实践路径

数据安全治理实践路线遵循“规划—建设—运营—优化”的闭环路线，旨在指导组织如何将数据安全治理体系落到实处。以下是实践路线的详细说明：

1. 全局数据安全体系规划

数据安全规划阶段是确定组织数据安全治理工作的总体定位和愿景。这个阶段包括以下几个步骤：

现状分析：评估组织当前的数据安全状态，包括合规性、风险管理和行业最佳实践的对比分析。方案规划：基于现状分析，制定数据安全规划方案，明确目标和任务，并分阶段实施。方案论证：对规划方案进行可行性、安全性和可持续性分析，确保方案的实际效果和长远适应性。

2. 数据安全场景有序建设

在数据安全建设阶段，组织需要将数据安全规划落地实施，建成与组织相适应的数据安全治理能力。这个过程包括：

全面梳理业务场景：识别和分类组织内的数据资产和业务场景，为数据安全治理提供行动地图。确定业务场景治理优先级：根据监管要求、数据安全风险和业务发展需要，确定不同业务场景的治理优先级。评估业务场景数据安全风险：对特定业务场景进行风险评估，确定风险等级，并制定相应的整改措施。制定并实施业务场景解决方案：根据风险评估结果，制定并实施针对性的数据安全解决方案。完善业务场景操作规范：更新和完善组织的数据安全制度体系，确保技术措施和管理规范的一致性。

3. 数据安全运营持续加强

数据安全运营阶段通过不断适配业务环境和风险管理需求，持续优化安全策略措施，强化整个数据安全治理体系的有效运转。运营体系的构建可以从运营对象和管控流程两个方向进行：

运营对象：包括数据运营、合规运营和安全运营，涉及数据资源目录、数据分布地图、数据流转视图、合规库管理、合规检查、合规监管处置、安全策略运营、安全能力管理和协同关联分析。管控流程：包括事前风险防范、事中监控预警和事后应急处理，涉及数据安全策略制定、数据安全基线扫描、数据安全风险评估、态势监控、日常审计、专项审计、数据安全事件应急处置、数据安全事件复盘整改和数据安全应急预案宣贯宣导。

4. 数据安全评估助力优化

数据安全评估优化阶段主要是通过内部评估与第三方评估相结合的方式，对组织的数据安全治理能力进行评估分析，总结不足并动态纠偏，实现数据安全治理的持续优化及闭环工作机制的建立：

内部评估：组织应形成周期性的内部评估工作机制，包括评估自查、应急演练和对抗模拟等。第三方评估：引入第三方评估服务，以客观、公正、真实地反映组织数据安全治理水平，实现对标差距分析。

通过这四个阶段的循环迭代，组织能够持续提升其数据安全治理能力，确保数据的安全和合规性，同时促进数据的价值释放和创新应用。

五、数据安全治理专项开展思路

数据安全治理专项开展思路涉及几个关键领域，每个领域都有其特定的工作流程和方法。以下是这些专项工作的详细说明：

5.1、数据分类分级专项建立组织保障：成立专门的数据分类分级工作组，明确各部门的职责和合作机制。进行数据资源梳理：识别和记录组织内的所有数据资源，包括数据的格式、范围、流转形式等。明确分类分级方法、策略：根据国家和行业标准，制定适合组织的数据分类分级原则和方法。完成数据分类：根据分类原则，将数据资源清单中的数据逐个进行分类。逐类完成定级：根据数据的安全级别，从影响对象和影响程度两个要素对数据进行定级。形成分类分级目录：创建一个目录，明确数据类别和级别的对应关系。制定数据安全策略：基于分类分级的结果，制定相应的数据安全策略和保护措施。

5.2、数据安全风险评估及治理专项数据安全风险评估：评估准备：明确评估目标，确定评估对象和范围，选择合适的评估依据。评估实施：进行信息调研，识别潜在的数据安全风险问题。评估总结：总结评估结果，提出风险处置建议，形成风险评估报告。数据安全风险治理：建立数据安全风险治理体系，关注风险的识别、评估、处置以及监控改进的全生命周期管理。5.3、个人信息保护专项个人信息采集风险：确保采集过程符合最小必要、合法性和授权同意的要求。个人信息存储风险：采取适当的技术手段，如加密、脱敏，以保护存储的个人信息。个人信息使用风险：设置审批流程，确保使用目的与采集声明一致。组织管理风险：明确责任部门和人员，定期进行个人信息保护评估和培训。5.4、合作方数据安全管理专项数据合作方识别：明确数据合作的形式、触发条件和对象。数据合作方安全评估：评估合作方的数据安全保护能力，包括背景资质、数据安全管理、数据处理活动安全和安全监测响应。

5.5、数据出境安全评估专项判断是否适用数据出境安全评估：根据业务场景和监管规定，选择适合的数据出境路径。明确需要数据出境安全评估的场景：识别涉及重要数据和个人信息的出境场景。准备各项申报材料：准备申报书、自评估报告和法律文件等，以满足数据出境安全评估的要求。

这些专项工作的开展思路旨在帮助组织系统地解决数据安全治理中的特定问题，从而提升整体的数据安全水平。通过这些专项工作的实施，组织能够更好地管理和降低数据安全风险，确保数据的安全和合规性。

六、数据安全治理展望数据要素市场化进程加快：预计数据资源整合共享与开发利用进程将加快，数据将更多地从组织内部流通转向组织外部流通，这将带来新的数据安全风险和挑战。人工智能技术的影响：人工智能技术的发展为数据安全治理带来了新的发展机遇和挑战。AI技术可以提高数据安全治理的智能化、高效化和精准化，但同时也引入了新的安全风险，如数据窃取、泄露、篡改以及模型文件的安全攻击。数据生态的复杂性增加：随着数据生态的日益复杂，数据安全能力运营变得愈发关键。组织需要通过常态化实践和持续运营来提升流通效率，降低流通风险。数据安全运营能力的重要性：构建数据安全运营能力可以帮助组织打破数据安全产品之间的壁垒，实现策略的有效整合，提升数据安全工作成效。未来发展方向：未来的数据安全治理将更加注重主动识别和认知风险，以及对风险的全生命周期管理。组织需要建立更加灵活和适应性强的数据安全治理体系，以应对不断变化的数据安全威胁。

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