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一、数据安全治理建设的重要性

1、保护商业机密和个人隐私：企业和个人的敏感信息，如财务报表、客户名单、社交媒体账户等都需要得到保护，否则将可能造成严重后果。

2、防止金融欺诈和黑客攻击：金融欺诈和黑客攻击是当前最严重的网络安全问题之一，数据安全的加固可以有效减少这些问题的发生。

3、维护企业声誉：数据泄露和安全漏洞会给企业带来极大的声誉损失，导致客户流失、合作伙伴不信任等问题，因此保护数据安全对于企业声誉至关重要。

4、保障信息的保密性：数据安全可以保护用户、企业和政府的敏感信息不被盗取或泄露，从而保证信息的保密性。

5、保障信息的完整性：数据安全可以防止数据被篡改和损坏，保证数据的完整性。

6、保障信息的可用性：数据安全可以保证数据的可用性，防止因为黑客攻击、病毒感染等原因导致数据无法正常使用。

随着各行各业信息化、数字化的加速发展，数据已经成为重要的生产要素和资产，数据安全问题也日益突出。因此，加强数据安全治理成为保障数字经济健康发展的必然要求。

近年来，网络安全事件频发，包括数据泄露、网络攻击、恶意软件等，给企业和个人带来了巨大的经济损失和声誉损失。这些事件促使各行业认识到数据安全治理的重要性，积极采取措施加强数据安全保护。

二、数据安全治理建设的目标

1、提升数据质量：通过规范数据采集、存储、处理等流程，建立数据清洗、去重、校验等多种机制，提高数据的准确性、完整性和一致性，从而提升数据质量。

2、促进数据共享：在保障数据隐私和安全的前提下，打破不同部门间的信息孤岛，促进数据共享，实现跨部门、跨领域、跨企业的数据互通，提升业务流程效率和数据应用价值。

3、保障数据安全：通过建立完善的数据安全体系和安全策略，降低数据泄露、数据丢失等风险，提高数据的安全性和可靠性。

4、优化业务流程：通过数据治理，规范各项业务流程和数据标准，简化流程，提高效率，降低成本，从而实现业务运营的顺畅和高效。

数据安全治理建设的目标是为了提高企业的决策能力、运营效率和市场竞争力，实现科学、高效、可持续的发展。

三、数据安全治理建设过程中需要解决哪些问题

1、数据安全标准和模型规范统一：由于企业各组织机构均有一套独立的信息系统，各部门在各自的业务范畴内生产、使用和管理数据，导致数据分散在不同的部门和信息系统中，缺乏统一的数据规范、数据来源和数据标准。因此，需要建立数据安全标准和模型规范，实现数据的统一管理和共享。

2、数据主权的确认和保护：在大数据时代，数据主权是指数据所有者对其数据享有的排他的权利。在数据治理过程中，需要确认数据主权并采取措施保护数据主权，以避免数据被滥用或泄露。

3、数据质量的管控：在数据治理过程中，需要对数据进行全面的质量管控，包括数据的完整性、准确性、一致性和真实性等方面。通过建立完善的数据质量管控流程和系统支撑能力，保障数据的质量和可靠性。

4、数据生命周期的管理：在大数据时代，数据的产生、使用、维护、备份到过期销毁的数据生命周期管理规范和流程还不完善，对于数据何时过期以及是否有效无法准确识别。因此，需要建立完善的数据生命周期管理流程，保障数据的全生命周期安全。

5、数据安全事件的应急响应：在大数据时代，数据安全事件时有发生，需要建立完善的数据安全事件应急响应机制，及时处理和应对各种数据安全事件，以避免损失扩大。

6、数据安全的合规性：随着国家对数据安全的重视程度不断提高，企业需要遵守各种数据安全的法规和标准。因此，在数据治理过程中，需要建立完善的数据安全合规性管理体系，保障数据处理活动符合国家法律法规的要求。

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