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作者：数据学堂
数据安全治理的核心理念：
数据资产保护的核心在于数据分类分级。
通过对数据的有效理解和分析，对数据进行不同类别和密级的划分；根据数据的类别和密级制定不同的管理和使用原则，尽可能对数据做到有差别和针对性的防护，实现在适当安 全保护下的数据自由流动。
•角色授权
数据安全访问控制核心在于数据访问主体的角色授权。
在数据分级和分类后，明确了数据的访问角色以及数据的使用方式，在不影响数据资源正常访问的前提下，针对不同的角色赋予不同的访问权限，实现数据的访问和使用安全。
•场景化安全
数据安全治理的核心在于场景化安全。
不同用户基于业务、访问途径、使用需求，会产生不同的使用场景。在保证数据被正常 使用的目标下，基于不同的使用场景制定相应的数据安全策略。场景化的数据安全治理，能及时发现数据风险暴露面，使数据安全治理更具针对性，从而实现数据使用更安全。
在组织启动数据安全治理工作前，必须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。数据安全战略可以从数据安全规划、机构人员管理两个能力项入手，前者确立目标任务，后者组建治理团队。
第一步就是要进行治理规划，它是数据安全治理工作能够有条不紊的开展的前提，可以按照现状分析、方案规划、方案论证的环节顺序推进。
明晰的组织体系是保障数据安全工作顺利开展的首要条件，可以参考上图所示内容进行建设。其中，决策层是统筹部门，可以采取“一把手负责制”，管理层是数据安全工作的管理团队，执行层是数据安全工作的具体执行者和参与者，监督层负责对管理层和执行层的工作进行监督，对违规行为予以纠正。
制度流程作为数据安全防护要求、管理策略、操作规程等的集合，一般会从业务数据安全需求、数据安全风险控制需要、法律法规合规性要求等几个方面进行梳理。相关制度文件的制定可以参考上图所示的四个层级。
技术工具作为落实各项安全管理要求的有效手段，是支撑数据安全治理体系建设的能力底座。可以参考上图中的技术框架，完善各项技术工具以及产品平台的功能项，确保数据安全技术能力的具体落实。
数据安全治理离不开相应人员的具体执行，因此，加强对数据安全人才的培养是数据安全治理的应有之义。可以从数据安全意识提升、数据安全能力培训、数据安全能力考核三方面进行培养。
数据安全治理的持续运营，能够打通各环节的建设内容，促进整个体系的良性发展。治理运营分为三个方面，一是风险防范，二是监控预警，三是应急处理。
07 总结
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