8分钟前 保险数据安全治理标准来电咨询「北京派客动力」[北京派客动力a1d1358]内容：

数据治理应对型治理

应对型数据治理是指通过客户关系管理 (CRM) 等“前台”应用程序和诸如 企业资源规划 (ERP) 等“后台”应用程序授权主数据，例如客户、产品、供应商、员工等。然后，数据移动工具将新的或更新的主数据移动到多领域 MDM 系统中。它整理、匹配和合并数据，以创建或更新“黄金记录”，然后同步回原始系统、其它企业应用程序以及数据仓库或商业智能分析系统。

数据治理数据赋能 近越来越多的朋友关注到“数据赋能”这样一个话题，所谓数据赋能，可简单理解为挖掘数据价值，利用数据提供服务。举例来说，营销、人物画像、经营分析、数据地图这些都属于数据服务的范畴。究竟利用数据赋什么能，这需要取决于你的业务背景和发展方向，我们今天讨论的重点不是赋什么能，而是数据如何赋能。

我喜欢把数据赋能和数字化转型放在一起讲，因为数字化转型的目标之一就是数据赋能。众所周知，我们从93年开始逐步发展信息化，从为了解决业务上0和1问题，为了解决无纸化办公，到现在的大数据时代，近30年的时间总结起来，数据领域一共就三件事：解决数据孤岛问题、隐私数据保护以及提供数据服务。翻译过来就是数据治理、数据安全治理以及数据赋能。

数据治理包含

这里包括对业务、数据、应用、组织架构、法律法规等方方面面的认知。举个例子：你的业务战略目标是什么，业务域、业务线、业务项能不能说清楚；你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据体量有多大，都存哪，使用场景、使用角色都是什么，数据和业务之间的关系是什么；你建设了多少应用系统，应用和业务之间的关系是什么；你的组织架构长什么样，流程什么样，不同部门之间的关系是什么，权责利如何划分，信息化成熟度什么样，人员技能又如何；你的企业要遵守哪些法律法规，有没有跨境业务，行业有没有监管要求？

数据治理数据性要求

作为数据应用的内容本身，将会有更多的性要求，因此，数据整个生命周期的安全将是企业在数字化融合下的重要考量内容，数据在采集、传输、处理、交换、销毁全生命中，应该采用哪些技术手段，保障数据不被获取，数据如何管理才能平衡业务发展和安全管控之间矛盾。于此相关的数据技术、数据库审计技术、数据交换技术、网络监控技术等的，该类技术在数字化建设浪潮中将迎来快速发展的机遇。