据说90%人分不清：数据治理和数据安全治理？
数据安全治理是近两年频繁被安全厂商提起的话题，很多企业也对数据安全治理非常感兴趣，但是部分朋友还是分不清数据治理和数据安全治理，所以今天，我们单独拿出一个篇幅，好好说说数据治理与数据安全治理的区别。
数据治理
数据治理治什么？在哪治？怎么治？
今天我们来探讨一下关于数据治理的灵魂三问：1、数据治理治什么，治的是数据吗？2、数据治理在哪里治，中台还是后台？3、数据治理到底怎么治？
加强数据治理 释放数据价值
数据治理将在不断应对挑战中迸发出新活力。陈肇雄强调，要转变观念，树立数据思维、形成数据治理文化；要机制引领，创新治理体系、健全数据治理生态；要融合创新，释放数据价值、拓展经济增长新空间。江明涛指出，要从三个方面发力做好数据治理工作，即加强标准引领，做好DCMM贯标工作；推进人才培养，深化首席数据官探索；强化资源汇聚，培育数据产业生态。
数据治理：让数据质量更好
数据分析、数据挖掘等各种数据应用都离不开数据质量，数据质量的重要性不用多说。今天来浅谈如何通过数据治理，来保证数据质量。数据的生命周期往往会有以下4个过程：数据的产生、存储、加工和应用。
数据质量在数据治理中的重要意义
数据的质量问题从一定的角度反映出组织当中存在的一些问题，而问题的来源可能是数据流动，可能业务流程也可能源于管理问题等等，数据质量问题的分析可以帮助企业找到问题的源头。而高质量的数据对管理决策，业务支撑都有极其重要的作用。数据质量是数据治理中重要的一把标尺，而数据治理又是当今企业组织的首要战略重点之一，只有持续的数据质量改进才能推动数据治理体系的完善，为企业数据战略提供坚实的保障。
企业数据质量是数字化时代企业的重要资产
大数据的概念正在进一步渗透到各个行业与领域当中，随着企业业务增长和规模扩大，以及伴随着信息技术和相关基础设施的不断完善，在短短的几年内，数据已经呈现了爆发式的增长，多数传统企业也开始走上了数字化转型的道路。数据中蕴藏的商业价值也逐渐被人们挖掘出来：客户群体细分提供个性化服务和精准营销、数据驱动创新促进发掘新的需求和商业模式、数据互联互通打破了组织边界提高管理效率和产业效率，以及降低服务成本。
数据治理就是数据建模？
数据治理是对数据管理权力的执行和落实。数据建模可以被认为是对数据定义权力的执行和实施。数据建模这门学问涉及到在'正确'的时间，由'正确'的人，为组织定义'正确'的数据，这就是数据治理的本质。
第四篇专家解读《数据安全法》40个要点｜如何实现数据“可用不可见”的安全目标
随着经济数字化、政府数字化、企业数字化的建设，数据已经成为我国政府和企业最核心的资产。随着合资企业、跨境贸易、多厂商全球合作的模式变迁，数据开始在企业与企业之间、政府与企业之间以及国与国之间流转、融合、使用。
