一家企业要想发展，离不开制度。 制度是对一家企业的工作目标、工作规则和奖惩办法等进行规定。 数据治理是指在一个较长的时期内，对数据资源，尤其是客户、供应商、竞争对手等相关主体的数据资源，进行采集和管理，实现数据在更大范围内流动和共享的活动。 数据治理制度是对数据治理活动中各种要素的规定。

1.组织架构

数据治理是一项系统工程，需要多个部门协同合作，共同完成。 首先企业应该成立数据管理委员会，负责总体统筹规划数据全生命周期过程的管理工作，对数据质量、安全、共享等问题进行决策。 其次明确相关部门人员的职责。 再次企业内部应成立信息管理部作为统一领导和协调工作的部门。 最后信息管理部还需制定详细的数据治理流程并监督执行情况。

2.数据标准

在数据治理中，最基本的就是对各行业数据标准的统一和完善。 企业需要按照统一的数据标准规范和业务流程，以提升内部管理效率和降低管理成本，同时保障客户信息安全。 企业应根据自身特点和管理需求，制订一套适合自己的标准。 在制定过程中应当遵循以下原则： （a）应符合国家有关法律法规、国家标准、行业标准；（b）要结合企业实际情况，与相关法律相衔接；（c）要符合国家、行业、地方法规，符合技术发展方向；（d）数据质量要符合相关技术标准和产品要求；（e）要具备通用性，能够满足不同行业数据采集规范的要求。

3.数据安全管理

数据安全管理是指对企业的数据资产进行保护，防止数据资产丢失、损坏以及泄密等问题发生，保障企业网络信息系统的安全性。 数据安全管理可分为以下几个方面：信息加密、数据备份和数据恢复等保护措施；对员工培训制度和员工信息保密制度等工作机制；组织机构及人员安全管理制度等。 企业内部对信息系统的使用应当严格按照规定程序进行，包括权限管理、访问控制、加密等技术手段。 为了加强网络空间安全，企业要采取必要措施，保护关键业务系统和信息安全，保障敏感信息、个人隐私及企业秘密不被泄露或篡改；对于涉及国家秘密的信息，应当制定严格的保密措施，采取必要的技术手段予以保护等等。 在日常工作中，应该做好数据的存储管理与保密工作；建立健全保密规章制度和保密措施；对员工进行日常培训和教育工作机制；加强对关键岗位人员安全和保密管理工作；确保关键业务系统与公共网络以及内部网之间的网络安全与畅通。

4.数据质量治理

数据质量治理，即以保证和提高数据质量为目的的制度建设，具体包括： A。针对数据采集、清洗处理、存储管理、传输、应用服务、安全防护等过程的质量进行控制，通过建立相应的管理制度和技术规范来实现对不同环节的数据质量控制。 B。根据业务需要，建立多层次多维度的质量标准体系，实现不同级别业务活动中对于数据质量要求的统一。 C。建立健全各领域标准和相关规范。 D。开展数据质量监测和评估工作，及时发现并解决影响数据质量方面存在的问题，保证各类应用系统能够有效地满足业务需求。

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