随着数字经济的快速发展，数据已成为重要的生产要素。此前，我们通过《院士带你理清数据要素化、数字经济与高质量发展》、《院士带你理清数据要素、数字中国与数字文明》两篇，全面系统地分析了数字经济的发展现状、挑战和对策，提出了包括数字经济的新业态新模式、数据要素化思想和方法、数据要素市场体系构建等方面内容。
然而，如何有效管理和保护这些数据成为一个亟待解决的问题。难点在于数据的易复制、易传播特性，以及在数据共享和流通过程中确保数据安全和合规使用的复杂性。在数据要素化进程中面临的数据安全风险，如个人信息滥用、大数据杀熟、数据跨境流动风险等。还要应对数据安全治理面临的新难题，如组织层面贯彻国家数据安全制度的指引、跨组织和部门的全员协同治理、数据安全治理与行业应用场景的深度融合等。
通过构建系统化的数据安全治理框架，可以有效提升数据安全管理水平。有数据表明，实施数据安全治理后，数据泄露事件减少了30%，数据使用效率提高了25%。在某大型企业的数据安全治理实践中，通过优化数据分类分级管理和强化数据流通监控，数据安全事件发生率降低了40%，同时数据价值利用率提升了35%。
一、数据安全治理的重要性、难关与实践
毋庸置疑，数据安全治理在数字经济时代的重要性体现在四个方面上，即保障国家安全和社会稳定、促进数字经济的健康发展、维护个人隐私和企业利益、提升社会治理能力。数据安全直接关系到国家安全、社会稳定和人民福祉。数据安全治理能够确保数据在合法合规的前提下得到有效利用，推动数字经济的健康发展。通过加强数据安全治理，可以有效保护个人隐私不被侵犯，同时确保企业数据资产的安全。数据安全治理为社会治理提供了有力的支撑和保障，推动政府治理体系和治理能力现代化。
同时，数据安全治理在推动国家和社会治理数字化转型中扮演了以下角色：
（1）促进社会治理体系变革的“牵引器”。数据安全治理能够提升政府数字治理的文明程度，促进社会治理体系变革高质量前进。
（2）提升社会治理质量的“助推器”。数据安全治理通过规范数据处理、提升数据质量、释放数据价值，为社会治理提供安全、可信的载体、渠道和机制。
（3）引导良好社会治理理念的“风向标”。数据安全治理有助于社会治理参与者树立数据安全思维，转变治理观念，实现社会治理能力现代化的进步。
但在当前，急需应对的是组织层面贯彻国家数据安全制度的指引缺失，跨组织、部门全员协同治理的加强：
组织在响应国家、地方及行业密集出台的数据安全与个人信息保护政策文件时，面临诸多合规要求，缺乏细化的行业标准规范指导，特别是数据分类分级工作的行业标准与实施细则，导致数据不敢开放，制约了数据的共享流通和价值释放。
数据与业务紧密联系，数据处理活动涉及多个部门，且随业务场景变化而动态变化，内部组织和协调难度较大。数据跨域流出组织后，数据的安全使用与跟踪溯源问题变得更加严峻，如何强化跨组织协同治理与跨行业监管，压实各环节的安全责任与追责机制，成为重大挑战。
数据安全治理的行业属性突出，不同行业面临的数据安全威胁和行业监管要求差异较大。需要充分考虑行业的业务流程、数据类型、数据流向、数据规模以及可能面临的安全威胁，实施差异化的安全防护措施。
从实际操作中常见的堵点来看，如数据持有方在跨组织数据共享中的安全责任界定、数据需求方在使用数据中的安全管理义务落实及合规性证明、数据内部流转和跨域流通过程中的数据估值、确权困难等等。
为此，面对数据安全治理的新难关，组织应采取措施提升数据安全治理能力，开展以下几个方面的具体实践：
- 制定与业务发展相适应的数据安全治理目标、方针、战略，提供组织数据安全建设的指引。
- 构建复合型、系统化、场景化的治理模型，覆盖管理、技术、运营、评价等多个方面。
- 建立贯穿各层面的数据安全治理组织架构，设计体系化的安全制度流程。
- 应用自动化工具、平台，实现数据安全治理的统一管理。
- 搭建专业的人才梯队与培训机制，提升人员的安全意识与能力。
- 不断优化制度流程落地效果、提升技术与产品应用水平。
- 强化人员安全意识与能力，明确未来数据安全治理发展方向。
- 构建数据安全治理的法律法规政策标准体系，创新数据安全关键技术。
- 推动企业自治、政府监管、服务与市场调节形成合力，构建系统性、复合性、协同性的数据安全多元共治生态。
二、数据治理的挑战、成效及未来趋势
随着数据来源的多样化，数据类型和格式变得越来越复杂，传统的数据处理技术难以应对。现代业务对数据的实时性要求越来越高，如何在保证数据安全的前提下实现高效的数据处理和传输是一个重大问题。
再加上数据隐私法规的日益严格，如何在数据分析和利用过程中有效保护个人隐私，成为一个亟待解决的痛点。面对新型攻击手段时显得力不从心，如何研发和应用更先进的数据安全技术是一个需要突破的关卡。如何实现数据治理的自动化和智能化，减少人工干预，提高治理效率和准确性，更是一个长期的技术难点。
而且在数据治理过程中，道德和法律挑战对企业业务有着深远的影响。企业需要建立完善的数据治理体系，确保在遵守法律法规的同时，平衡数据利用和道德责任，从而实现业务的可持续发展。
隐私保护：
挑战：数据治理过程中需要平衡数据的收集和使用与个人隐私保护之间的关系。如何在数据利用和隐私保护之间找到平衡点是一个重要的道德问题。
影响：如果处理不当，可能会导致用户信任度下降，影响企业的声誉和客户关系。
数据偏见和歧视：
挑战：数据中可能存在偏见，导致算法决策不公平，进而引发歧视性结果。
影响：这可能导致企业面临法律诉讼和社会舆论压力，损害企业形象和市场竞争力。
数据所有权和使用权：
挑战：数据的所有权和使用权往往不明确，尤其是在多方合作的情况下，如何妥善处理数据归属和使用权限是一个道德难题。
影响：权属不清可能导致数据纠纷，影响企业间的合作和业务拓展。
合规性要求：
挑战：随着数据安全法规的不断完善，企业需要确保其数据治理活动符合各种法律法规的要求，如《中华人民共和国数据安全法》、《个人信息保护法》等。
影响：合规性不足可能导致企业面临高额罚款和法律责任，影响企业的正常运营和财务状况。
跨境数据流动：
挑战：不同国家和地区的数据保护法律存在差异，企业在跨境数据流动过程中需要遵守不同国家的法律法规。
影响：复杂的法律环境可能增加企业的合规成本，限制数据流动和业务扩展。
数据泄露和滥用：
挑战：数据泄露和滥用事件会带来严重的法律后果，企业需要建立严格的数据安全防护措施。
影响：数据泄露事件不仅会导致企业面临法律责任，还会损害企业声誉，影响客户信任和企业业务。
面对这些挑战最大化消除影响，通过有效的数据治理，企业可以提高数据质量和准确性，从而提升业务决策的效率和准确性，优化业务流程。数据治理有助于企业识别和管理数据相关的风险，减少数据泄露和滥用的可能性，降低法律和财务风险。合理的数据治理措施可以增强客户对企业数据处理的信任度，提升客户满意度和忠诚度。
通过合规的数据治理，企业可以在激烈的市场竞争中脱颖而出，赢得客户和合作伙伴的信任，提升市场竞争力。数据治理为企业提供了高质量的数据资源，支持创新业务模式和产品开发，推动企业持续发展。
- 数据质量提升：通过数据的清洗和规范，组织获得了高质量的数据，显著提升了数据的准确性和可靠性。
- 元数据管理：完成了对企业数据资产的全面盘点梳理，明确了数据的上下文和含义，形成了系统的元数据管理体系。
- 数据分类分级：制定了数据分类分级的标准，明确了敏感数据资产的分布、授权和访问状况，快速响应了相关的安全管理要求。
- 合规性提升：通过制定合规的安全访问策略和规划适宜的管控措施，显著提升了数据使用的合规性。
- 数据安全防护：基于数据分类分级实现了数据的动态防护，保障了数据有序流动，减少了数据泄露和滥用的风险。
未来，数据治理将朝着智能化、隐私保护、跨组织协同和法规完善的方向发展，形成一个更加成熟和高效的数据治理生态系统。
- 智能化治理：未来数据治理将更加智能化，利用人工智能和机器学习技术实现数据的自动分类、分级和安全防护。
- 隐私保护技术：随着隐私保护法规的加强，隐私保护技术将得到进一步发展，如差分隐私、联邦学习等技术将在数据治理中广泛应用。
- 跨组织协同：数据治理将更加注重跨组织和跨行业的协同合作，建立统一的数据治理标准和流程，提升数据共享和流通的安全性和效率。
- 法规和政策完善：未来将有更多关于数据治理的法规和政策出台，进一步规范数据的使用和管理，保障数据安全和隐私。
- 数据治理生态系统：数据治理将形成一个完整的生态系统，涵盖数据的生产、存储、处理、分析和应用等各个环节，实现全生命周期的数据安全管理。
三、数据要素市场培育的深远意义
数据作为新型生产要素，其市场化配置能够激发数据要素的潜能，推动数字经济的快速发展。通过数据要素市场的培育，可以更好地实现数据的价值化，促进数据资源的有效利用和合理配置。
数据要素市场的培育有助于打造具有国际竞争力的数字产业集群，提升国家在全球数字经济中的地位。数据要素的高效利用能够推动传统产业的数字化转型，增强国家的整体竞争力。
数据要素市场的培育需要建立健全的数据安全保障体系，确保数据在流通和使用过程中的安全。通过数据安全治理，可以有效防范数据泄露、滥用和非法交易等风险，保障个人隐私和国家利益。
数据要素市场的培育有助于推动社会治理模式的创新，提升政府治理体系和治理能力的现代化水平。通过数据安全治理，可以更好地实现数据在社会治理中的有效应用，提升社会治理的效率和效果。
结语
数据安全治理专注于保护数据及其价值实现过程的安全，实现数据开发利用与安全防护的平衡发展。数据安全管理更侧重于通过控制和管理手段达到安全防护目标，强调自上而下的垂直管理。
数据安全治理是数据治理的一个重要组成部分，关注数据处理全生命周期的安全。数据安全治理与数据安全管理在实际操作中有很大的不同，但数据安全治理工作可以在数据治理的框架下开展，也可以独立实施。
数据治理主要关注数据的组织、质量、规范、流程与制度等，强调数据驱动商业发展，提升企业数据资产价值。数据安全治理的牵引助推、数据治理的未来革新与数据要素市场培育的意义相互交织，共同推动着数字经济和社会治理的现代化进程。
来源：《数据安全治理白皮书6.0》，中关村网络安全与信息化产业联盟数据安全治理专业委员会编著，本篇针对《第一章 数据发展战略与数据安全治理》由生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。
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