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《信息技术 大数据 数据治理实施指南》作为组织开展数据治理工作的权威指导性文件，其出台旨在通过统一的框架和指南，引导各行业、各领域的数据治理实践走向标准化、规范化。

它不仅满足了组织对数据质量、安全和价值挖掘的迫切需求，还为数据治理行业的蓬勃发展注入了强劲动力。通过该指南，组织能够准确评估自身数据治理的成效，获取专业的改进策略，从而稳步提升数据治理能力，释放数据的潜在价值。

随着大数据技术的飞速发展与广泛应用，数据已成为国家基础性战略资源。数据治理，作为提升组织竞争力、实现可持续发展的关键一环，其重要性日益凸显。

国家层面高度重视数据安全治理，一系列相关政策的出台，彰显了政府在保障数据安全、促进数据流通和发展数字经济方面的决心。数据作为关键生产要素，其安全与合规利用对于维护国家安全、；じ鋈艘私、促进经济繁荣具有不可替代的作用。

2023年2月27日，中共中央、国务院印发的《数字中国建设整体布局规划》中明确，数字中国建设要夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，要筑牢可信可控的数字安全屏障。近几年来，我国加快出台数据安全方面的立法进程，加强防范数据安全风险。相继出台了《网络安全法》《数据安全法》《密码法》《关键信息基础设施安全；ぬ趵贰陡鋈诵畔⒈；しā贰妒莅踩芾戆旆ā返榷嘞钫策法规，以及《信息安全技术个人信息安全规范》《数据安全风险评估管理办法》等行业规章制度，为数据安全行业的规范化发展、数据安全领域的技术发展和应用深化提供了指导和参考。

我国坚持数据安全与发展并重，安全是发展的前提，发展是安全的保障。《数据安全法》对数据安全的定义为“通过采取必要措施，确保数据处于有效；ず秃戏ɡ玫淖刺，以及具备保障持续安全状态的能力”。《网络安全法》对等保、关基对象已提出数据安全要求，《数据安全法》进行衔接，要求利用网络开展数据处理活动，应当在等；∩下男惺莅踩；ひ逦。

贯穿数据全生命周期，在数据采集、传输、存储、处理、共享、销毁等各阶段，政企均需进行安全防护。数据分类分级；，不同类型、不同级别的数据，重要程度、可能造成的危害程度不同，应当匹配不同的；ご胧。“管理+技术+运营”体系建设，数据安全不仅是技术问题，更是管理问题；《数据安全法》规定，数据处理者要建立数据安全管理制度，也要采取技术措施保障数据安全，还要加强风险监测；《个人信息；しā芬苍诠芾怼⒓际酢⒃擞确矫嫣岢鲆。

数据具有可复制、可无限供给等属性，伴随各类数据迅猛增长，数据安全问题由冲击个人隐私、商业秘密上升至损害国家利益。

• 2019年，虚假“贷款APP”致超150万人隐私信息泄露；

• 2019年，世界炼铝巨头公司边界防护能力不足，经济损失惨重；

• 2020年，欧洲能源集团遭勒索软件攻击，5TB数据被盗；

• 2020年，美国医疗机构数据泄露，引发安全性担忧。

我国在数据安全治理推进工作中已取得了一系列重要成就，为数字经济的健康快速发展奠定了坚实基础，同时也面临新的挑战亟待解决。

国家出台了一系列政策文件，体现了合规升级、监管趋严的宏观趋势。

《数据安全法》《个人信息；しā废嗉坛鎏，对数据要素流通使用过程中的数据安全与隐私；ぷ鞒鱿喙毓娑。

• 2021年12月，国务院出台《要素市场化配置综合改革试点总体方案》提出要探索建立数据要素流通规则，加强数据安全；，推动完善数据分级分类安全；ぶ贫。

• 2022年12月2日，《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》明确指出，数据安全是数据要素流通交易的底线和红线，是开展数据流通交易的首要条件。

• 2022年12月，工信部印发《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》，围绕数据收集、存储、加工、传输、提供、公开、销毁、出境、转移、委托处理等环节，提出相应安全管理和；ひ蟮绕吒龇矫。

• 2023年6月，交通运输部印发《公路水路关键信息基础设施安全；す芾戆旆ā诽岢，切实保障公路水路关键信息基础设施安全，维护网络和数据安全。

• 2023年7月，《中国人民银行业务领域数据安全管理办法（征求意见稿）》提出，鼓励数据处理者在保障安全合规前提下，积极促进数据高效流通和创新应用。

• 2024年1月，《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026）》的出台以推动数据要素高水平应用为主线，提出要提升数据供给水平、优化数据流通环境、加强数据安全保障。

数据要素流通使用环境复杂，涉及多方主体、多个环节，同时数据产品具有极易复制、非排他性、难追溯等特征，均使数据流通使用面临安全风险、隐私泄漏挑战等问题。这不仅威胁国家数据安全，也不利于企业和个人数字权益的；，严重阻碍数据要素流通使用市场化配置。

数据形态日益丰富，数据资产梳理和分类分级难度加大，极易产生安全死角。同时，数据的类别级别需要结合业务场景进行动态调整，在不同场景下的等级认定以及相应的管控或处理技术可能不同，数据分类分级的持续性难以保持。

传统漏洞、弱口令、高危端口等安全问题及新生的勒索、挖矿、违规外联等未知威胁层出不穷，缺乏专业安全运营团队和常态化运营机制，导致现有安全防控能力难以抵御数据安全威胁。

面对数据治理过程中的重重挑战，道普信息作为第三方数字化风险管控专家，提出了构建全流程数据安全治理体系的创新思路。这一体系覆盖了数据的采集、存储、处理、传输和销毁等全生命周期，确保数据在每一个环节都能得到妥善管理和有效；。

通过数据治理体系建设，不断开发创新的数据服务，融合目标、流程、方法、工具，建立覆盖数据全生命周期的"数据管理机制、数据管理平台、数据开放平台“框架，实现数据的资产化、可视化、服务化，保障数据的核心价值。

强化数据安全风险评估，对数据全生命周期进行风险识别和评估，提升数据安全保障能力、风险发现能力，确保数据安全风险可控。

基于网络安全责任制、等级；ぁ⒐鼗；ぁ⒚苈胗τ谩⑹莅踩⒏鋈诵畔⒈；さ燃喙芤，开展等保、密码、关保等多规测评，针对风险提出改进建议，帮助完成合规整改。

从运营管理、运营运行、运行技术三方面，构建具备一体化的分析识别、安全防护、监测评估、监测预警、主动防御、事件处置功能的数字安全保障体系，形成终端防护、边界隔离与威胁监测的安全方案，实现安全运营。