浅析数据治理与数据安全治理的概念差异

当我们谈到数据资产的时候，想到最多的就是数据治理，接下来就是数据安全治理，那么这两者之间有什么区别和差异呢？

数据治理
数据治理指的是将零散的数据变为统一的规划统一的数据、从具有很少或者没有组织和流程到企业范围内的综合数据治理、从处理的数据混乱到井井有条的一个过程。数据治理可以让企业的数据资产得到有效的治理，数据治理使数据的框架、原则和过程方面都得到了正确的履行。
从目的上面来讲的话，数据治理就是对数据的获取、处理、使用进行监管。

数据安全治理
数据安全治理相对来说，好像是一个新的名词，平时很少提到。其实实际上，对于拥有着重要数据资产的政府或者企业来说，对于数据资产的保护，只要涉及到数据安全的方面，多多少少都会有实践，只是还尚未标准化、体系化。其实数据安全治理就是使数据更加安全的目的而展开的，围绕着这个目的形成了安全防护、敏感信息管理、合规三个目标的技术体系。

二者的差异：
可以说是，数据安全治理是数据治理的一个过程，在如今对于数据资产高度重视和注重隐私的年代，数据安全治理应该是很重要的一部分。但是实际上，二者的不同也很大：

从发起部门：数据治理主要由IT部门驱动，而数据安全治理是安全合部门在驱动；
从目标看：数据治理是为了更好的管理企业的数据资产，提升数据的价值，而数据安全治理是保护数据的安全，保证数据的安全使用；
从产出看：数据治理是数据质量的提升，通过数据的清洗、规范，获得有价值的数据，而数据安全治理是完成企业数据访问的安全策略的分级分类。

当然，现在的数据治理中也逐渐有了对数据安全的需求，但是相对来说还不是那么的系统化。比如说亿信华辰的数据治理产品——睿治。

根据数据应用的需求，对需要治理的数据建立质量规则，通过构建模型、配置规则、人工智能识别等的方法对数据进行数据核查、护具清洗、数据更新以及数据修复，并且最终输出数据分析报告。

睿治数据治理平台融合元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、主数据管理、数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理等九大产品模块，打通数据治理各个环节，九大产品模块可独立或任意组合使用，快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。

大数据时代，往往是建立了数据治理体系的用户，才能够将商业智能用起来，才能够称得上是进入了商业智能时代。在数字化转型的过程中抓住数据安全治理这个机遇，是很关键的一步。