了解数据治理与合规性要求

我们如何收集、处理以及处置数据，这一点至关重要。数据治理与合规性正是实现这些目标的手段。企业可以充分利用数据流和分析工具，同时避免违反监管规定带来的风险。

数据治理为数据管理提供了框架。而数据合规性则确保了数据治理能够符合外部法律要求。这两者相辅相成，共同发挥作用。不过，这种关系在实际情况中究竟如何运作呢？

这篇文章解释了合规性管理与数据治理之间的关联，从而帮助您为数据管理奠定坚实的基础。

该规定为各团队如何处理、保护和使用数据提供了明确的规则，同时明确了确保数据准确性和安全性的责任分配。 它还依赖于那些能够支持这些规则的工具和流程，这些工具和流程在日常运营中发挥着重要作用。

什么是数据治理？

数据治理是一种……一种能够全程管理数据的系统从某个组织开始收集这些数据那一刻起，就有一个明确的流程来指导团队如何处理、保护和使用这些数据。同时，也有明确的规则来规定团队在维护数据准确性和安全性方面的责任。此外，还依赖于各种工具和流程来支持这些规则的执行，从而确保日常运营能够顺利进行。

数据治理是一项极其重要的组织挑战。它有助于实现数据安全和完整性的共同责任，同时还能确保相关数据能够用于各项业务活动。

数据治理的各个方面包括：

• 创建并维护数据使用相关政策。
• 为实现数据治理目标，需要明确各项角色与职责。
• 确保各组织按照相关的隐私法规来收集数据。
• 通过适当的安全措施来保护存储的数据。
• 将数据提供给授权用户，并确保数据的互操作性。
• 管理元数据，以便对数据进行分类和归类。
• 通过确保数据保持原始状态来保护数据的质量。
• 将数据治理方面的考虑因素融入到数字化转型以及企业发展中。

什么是数据合规性？

数据合规性涉及遵守关于数据的收集、存储、使用以及删除的相关规定。不同行业对这些要求的要求各不相同，但通常来说，合规性主要涉及GDPR、HIPAA、PCI-DSS等法规，以及各州的相关数据保护法例，比如CCPA。

有效的数据治理实践往往能够确保企业遵守严格的监管规定。不过，企业仍需确保自己的数据管理方式符合相关的数据安全法规要求。

数据治理与数据合规性

数据治理与合规性是两个密切相关但并不完全相同的概念。数据治理主要规定了如何对数据进行管理。政策与流程用于管理数据，而数据合规性则涉及对数据的合规性要求。监管要求/相关规定.

另一种看待这个问题的方式是，治理框架其实是可以被满足的。内部的商业需求。合规策略能够满足这些需求。外部来自政府和行业机构的各项要求。

下面的比较表说明了这些核心数据概念之间的区别：

数据治理

数据合规性

核心目标

重点/关注点

主动式与被动式

专长/领域

静态还是动态？

定义了员工如何收集、存储、使用以及删除数据。	确保该组织遵守行业特定的数据安全和隐私保护法规。
以内部问题为重点。主要处理与用户行为控制相关的流程和政策问题。	处理外部相关事务。
积极主动。治理团队需要规划数据流动和使用需求，以确保运营的顺利进行，同时实现安全目标。	反应性。在为数据专家提供建议时，合规团队会及时应对各种监管变化。
治理框架依赖于战略性的专业知识。	合规与否取决于法律方面的专业知识。
框架的演变与企业的数据使用模式相一致。	随着法规的不断变化，合规策略也会随之调整。

数据治理与合规性是如何协同工作的呢？

我们无法轻易地将数据治理与合规性分开来考虑。实际上，企业需要在这两个方面进行综合考虑。双重焦点在建立内部数据治理机制以及满足合规要求方面。

这两个概念是相互支持的，能够共同提升各个组织的数据处理效果。让我们来看看它们是如何相互补充的吧。

合规性如何推动数据治理的推进

合规性要求将外部需求纳入到内部数据资产管理的过程中，从而推动数据治理的顺利进行。

数据合规性明确数据治理框架必须涵盖的关键领域。分析师们会明确各项外部要求，并评估相关法规，以在确保合规性的同时，尽量降低财务成本以及业务运营中的负担。

这些信息对治理团队来说至关重要。在制定政策、培训员工以及分配角色时，数据治理策略会考虑到合规性要求。合规团队会根据治理需求提供相应的建议，从而让安全与数据管理团队能够迅速而有效地采取行动。

例如，在欧盟境内运营的公司必须遵守《通用数据保护条例》第17条所规定的“被遗忘权”。相关治理框架必须确保数据可以被轻易获取，同时，如果客户有此要求，企业必须永久删除相关的个人数据。

在金融领域，各公司必须遵守《萨班斯-奥克斯利法案》中关于财务诚信和报告方面的要求。合规团队帮助安全团队制定符合这些要求的治理策略，同时不会影响到企业的运营绩效。

合规性也可以成为推动治理改进的动力。治理团队可以将合规要求作为指导方针，从而简化数据的收集、存储和访问流程。企业可以在不违反合规要求的情况下，调整其数据管理方式。

数据治理如何支持合规性？

数据治理还通过采取相应措施来实现数据合规性，从而确保企业的合规性。最重要的是，这种治理方式非常有效。打造出一个结构清晰、易于管理的数据环境。.

从合规的角度来看，结构化数据环境包括：

• 涵盖核心合规目标的策略数据库例如，保密性、访问控制以及审计等方面。
• 定义明确数据所有权与管理的相关职责与权限。具体负责确保数据质量以及执行数据管理政策的，都是特定的个人。
• 收集流程/收集方式记录安全事件同时，还能提供全面的审计记录。这样，就可以更容易地验证是否符合监管要求，并为外部机构生成相关报告。
• 处理流程/步骤在整个组织范围内传递指令/信息合规团队可以立即向相关利益相关方发送建议或指示。这种指挥体系使得实施变更以及满足不断变化的合规要求成为可能。

治理策略也能带来清晰的结果。定义/说明关于什么是私人或个人信息，公司如何使用这些数据，数据存储政策，以及谁可以访问机密数据。治理机制会根据这些监管规定来安排内部数据的管理，以确保符合相关要求。

例如，这样就能让合规团队更容易验证：该组织是否允许相关人员提出访问请求，或者该公司是否遵守了GDPR中关于同意收集信息的规则。

最后，需要强有力的数据治理机制。能够持续保持合规性通过积极的审计和数据质量控制措施，治理团队能够持续评估数据安全、培训以及隐私保护政策的有效性。同时，他们还会运用合规指标来识别存在的问题，并安排相应的补救措施。

在建立了健全的数据治理框架之后，合规性检查就不再只是定期进行的审计任务了，而是变成了一种持续性的过程。这样，就可以在数据丢失或隐私泄露发生之前，及时发现潜在的违规行为。

实现有效数据治理和合规性的最佳实践

建立有效的数据治理和合规策略，是现代企业的运营必要条件。不遵守相关规定的企业将面临严重的财务处罚以及声誉损害。而糟糕的数据治理方式还会降低数据的处理与存储效率——这些成本是现代企业无法承受的。

评估您的数据治理环境。

数据治理与合规性的第一步，就是评估您如何收集、使用、存储以及删除个人数据。

您是如何从客户或网站用户那里收集数据的呢？您是否收集了诸如地址、信用卡号码或社会保障号码等敏感信息？如果确实如此，那么这些数据会被存储在哪里？谁有权访问这些数据呢？您是否会与第三方或SaaS提供商共享这些敏感信息？或者，是否存在数据泄露的风险呢？

目标是全面了解您如何使用数据。请记住，数据治理策略涵盖了数据生命周期中的每一个阶段。重要的是要明确如何收集和处理数据，而不仅仅是数据的存储和访问方式。

2. 创建数据治理政策的数据库。

政策是数据治理框架的基础。必要的政策包括数据收集、存储、处理以及分类等方面的规定。这些政策还应明确允许的数据共享方式、事件应对流程，以及违反规定的后果。

使用清晰的语言，避免使用复杂或含义模糊的短语。让所有相关方都能了解相关政策信息。（以及外部监管机构）。可以将它们作为定期进行数据安全和隐私相关培训的基础。

3. 分配角色与职责

数据治理策略将每一个数据集或资产分配给一个负责人。数据所有者有责任执行相关的隐私与安全政策。他们可以将某些职责委托给数据管理员来负责，而数据管理员则负责执行具体的操作任务。

治理框架明确了数据的所有者及负责维护数据的人选。此外，创建沟通渠道用于发出警报、发布相关指令以及解决治理方面的问题。

4. 评估您的数据合规性需求。

接下来，确定适用于您的数据资产的法律法规。例如，个人记录可能属于HIPAA、CCPA和GDPR的管辖范围，这取决于您的业务活动的范围。而支付信息则可能属于HIPAA和PCI-DSS的管辖范围。

5. 按照合规要求对数据进行整理。

根据风险等级对数据进行分类处理。从低风险资产，比如宣传材料，到高风险资产，比如敏感信息。安全与隐私保护措施应与风险等级相匹配，并符合相关的合规要求。

6. 使用生命周期模型来可视化数据管理过程。

生成一份处理活动记录通常很有帮助。这实际上是一份关于数据生命周期的图表，它详细说明了如何收集、存储、使用以及删除数据。在数据的每个阶段都进行一致性的管理，有助于避免诸如数据保存不当或违反用户同意权等错误情况的发生。

数据生命周期的组成部分包括：

• 创造当客户与网站互动或购买产品时，就是获取客户信任的时刻。企业必须获得客户的同意才能存储其个人数据，同时还需要说明他们如何保护客户的隐私。