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1、数智创新变革未来提交后的数据治理与合规性1.数据治理中的合规性要求1.数据隐私保护与合规框架1.数据安全最佳实践与合规性1.数据资产管理和合规性1.数据质量管理与合规性1.数据治理工具和技术合规性1.数据治理合规性审计和报告1.持续合规性维护与风险管理Contents Page目录页 数据治理中的合规性要求提交后的数据治理与合提交后的数据治理与合规规性性数据治理中的合规性要求主题名称：数据保护1.遵守数据保护条例，例如欧盟通用数据保护条例(GDPR)和加州消费者隐私法(CCPA)。2.实施数据保护措施，包括数据加密、访问控制和数据销毁。3.明确数据处理和存储的法律依据，并征得个人同意。主题名称
2、：数据安全1.遵守信息安全标准，例如ISO27001和NISTCSF。2.实施安全控制措施，包括身份验证、授权和入侵检测。3.制定应急计划，以应对数据泄露或网络攻击。数据治理中的合规性要求主题名称：数据完整性1.确保数据的准确性、完整性和一致性。2.实施数据质量控制措施，包括数据验证、清理和监控。3.制定数据治理策略，以确保数据可信赖和可靠。主题名称：数据访问控制1.授予适当的用户访问数据的权限。2.实施基于角色的访问控制，以限制对敏感数据的访问。3.监视用户活动，并检测未经授权的访问或数据滥用行为。数据治理中的合规性要求主题名称：数据记录1.记录数据处理活动，包括数据访问、修改和删除。2.维
3、护审计日志，以便在调查或审计时进行审查。3.保留所需的数据记录时间，以满足法规要求和法律诉讼。主题名称：数据处置1.按照法律规定安全销毁或归档不再需要的数据。2.实施数据销毁策略，以确保数据不会被未经授权的人访问。数据隐私保护与合规框架提交后的数据治理与合提交后的数据治理与合规规性性数据隐私保护与合规框架个人数据保护-规范个人数据收集、使用、存储和处理的行为，保障个人隐私权。-遵循知情同意原则，明确告知数据主体其个人数据的用途和范围。-建立数据安全措施，防止个人数据泄露、滥用或篡改。数据安全与隐私合规-遵守相关数据安全法规和标准，如网络安全法、数据安全法和ISO27001。-采用安全技术和管理
4、措施，保护数据免受未经授权的访问、使用、披露、破坏或修改。-定期进行数据安全审计和评估，确保合规性并持续改进。数据隐私保护与合规框架数据最小化-仅收集和处理必要的数据，避免过度收集。-限制数据存储时间，定期删除不再需要的个人数据。-采用数据匿名化和去标识化技术，保护个人隐私。数据主体权利-保障数据主体访问、更正、删除、限制处理其个人数据以及反对自动化决策的权利。-建立明确的程序，方便数据主体行使这些权利。-对请求做出及时和适当的回应，并提供必要的说明和支持。数据隐私保护与合规框架数据泄露管理-制定数据泄露应急计划，在发生数据泄露时迅速响应和补救。-定期进行风险评估和漏洞扫描，识别数据泄露风险。
5、-与执法机构和监管机构合作，处理数据泄露事件。国际数据转移-遵守跨境数据转移法律和法规，确保数据得到充分保护。-评估数据接收国的隐私保护水平，并在必要时采取附加措施。-与数据接收方签订合同，明确数据保护义务和责任。数据资产管理和合规性提交后的数据治理与合提交后的数据治理与合规规性性数据资产管理和合规性数据资产管理和合规性主题名称：数据资产生命周期管理1.建立从数据获取到销毁的端到端治理流程，确保数据资产的完整性、准确性和安全性。2.实施数据分类和标记技术，根据敏感度和业务价值对数据资产进行分级。3.制定数据保留和销毁策略，根据法规要求和业务需求管理数据的生命周期。主题名称：数据隐私保护1.实施
6、数据掩蔽、脱敏和匿名化技术，保护个人可识别信息（PII）和敏感数据。2.遵守数据隐私法规，如通用数据保护条例（GDPR）和加州消费者隐私法案（CCPA）。3.建立数据访问控制机制，仅允许经过授权的人员访问特定数据集。数据资产管理和合规性主题名称：数据质量管理1.实施数据验证和清理流程，确保数据的准确性和一致性。2.使用机器学习和自然语言处理（NLP）技术，自动检测和纠正数据错误。3.建立数据质量指标和监控机制，持续跟踪和改进数据质量。主题名称：数据安全合规性1.实施访问控制、加密和防火墙等安全措施，保护数据资产免受未经授权的访问和攻击。2.遵守网络安全法规，如支付卡行业数据安全标准（PCIDS
7、S）和健康保险流通与责任法案（HIPAA）。3.制定应急响应计划，在数据泄露或安全事件时迅速应对。数据资产管理和合规性主题名称：数据治理框架1.建立清晰的数据治理框架，定义数据所有权、责任和流程。2.任命数据治理委员会，监督数据的治理和合规性。3.实施数据治理工具和技术，支持数据的治理和管理。主题名称：数据驱动分析与决策1.将数据治理与数据分析相结合，为数据驱动的决策提供高质量、可信的数据。2.使用机器学习和人工智能技术，从数据中挖掘见解和发现趋势。数据治理工具和技术合规性提交后的数据治理与合提交后的数据治理与合规规性性数据治理工具和技术合规性数据治理与合规性技术实践1.数据归因和血统管理：跟
8、踪和记录数据从来源到使用的流向，确保数据合规性和责任明确。2.数据质量监视和报告：实时监视数据质量指标，并在出现偏差时发出警报，确保数据可靠性和决策准确性。3.元数据管理：集中管理和维护数据资产的元数据，提供数据结构、语义和使用方面的一致理解。数据脱敏和数据共享1.数据脱敏技术：应用加密、令牌化和屏蔽等技术，去除或替换敏感数据，保护数据隐私和防止泄露。2.可控制的数据共享：建立安全共享模型，控制访问权限和使用条件，确保数据共享合规性和访问控制。3.隐私增强技术：采用差分隐私、同态加密等技术，在保护个人隐私的前提下，实现数据的安全处理和分析。数据治理工具和技术合规性自动化和机器学习1.数据分类和
9、标记自动化：利用机器学习算法，自动分类和标记数据，提高数据治理的效率和准确性。2.异常检测和欺诈预防：应用机器学习模型，检测数据集中的异常值和可疑活动，提高数据合规性和安全性。3.合规性监控和报告自动化：采用自动化工具，监视和报告数据合规性指标，及时发现风险并采取补救措施。数据湖治理1.数据湖架构和治理模型：建立明确的数据湖架构和治理模型，确保数据质量、安全性、合规性和可信赖性。2.自动化数据管道：构建自动化数据管道，简化数据获取、转换和加载流程，提高数据治理效率。3.数据使用监控和审计：监视数据在数据湖中的使用情况，进行审计并确保合规性，防止数据滥用和泄露。数据治理工具和技术合规性数据安全和
10、隐私1.数据加密和密钥管理：实施加密算法，保护数据在传输、存储和使用时的安全，防止未经授权的访问。2.身份和访问管理：建立基于角色的访问控制系统，控制数据访问权限，防止数据泄露和滥用。3.数据隐私保护法规合规：遵守个人数据保护法规（例如GDPR、CCPA），保护个人数据隐私，避免法律风险。持续监测和改进1.数据合规性定期审查：定期审查数据治理流程和实践，确保其遵守法规要求和业务需求。2.持续数据质量监控：持续监视数据质量指标，识别并解决数据问题，确保数据可靠性。数据治理合规性审计和报告提交后的数据治理与合提交后的数据治理与合规规性性数据治理合规性审计和报告主题名称：法规框架1.理解国内外相关数
11、据治理和合规性法规，如数据安全法个人信息保护法通用数据保护条例（GDPR）等。2.识别适用于组织的特定法规，并评估合规性要求对数据管理的影响。3.建立与监管机构的持续沟通渠道，以了解最新趋势和合规性最佳实践。主题名称：数据分类与管理1.对组织内部的数据进行分类和优先排序，确定敏感数据和高风险数据。2.实施数据保留政策和销毁程序，以确保数据的适当存储和处理。持续合规性维护与风险管理提交后的数据治理与合提交后的数据治理与合规规性性持续合规性维护与风险管理持续风险评估1.定期评估数据环境中的风险，包括数据泄露、访问控制和合规性漏洞。2.采用风险管理框架（例如NISTCybersecurityFramework或ISO27001），以系统化地评估和管理风险。3.利用风险评估工具和技术，自动化风险识别和缓解过程。数据分类和标记1.对数据进行分类和标记，根据其敏感性、法规要求和业务影响进行识别。2.使用数据发现工具和技术来识别和分类散布在不同系统和位置的数据。3.实施数据治理策略和流程，以确保数据的正确分类和标记，并随着时间的推移保持其准确性。感谢聆听数智创新变革未来Thankyou
