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数据治理过程
从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从到终端再回到形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。
数据治理数据形态
作为数据安全工作者，了解企业自身数据的步就是数据形态的认知。数据体量有多大，是TB、PB还是ZB级？哪些是结构化数据、哪些是半结构化数据、哪些是非结构化数据？这些数据都存储在哪里，企业都用到了哪些种数据库，是传统的关系型数据库、Mpp数据库、K-V数据库还是基于Hadoop的数据库？这些数据的增量情况如何等等，都属于数据形态的范畴，都需要梳理了解。
自己治理互联网+政务服务
自2018年，陆续发布了多项文件，要求各级深入推进“互联网+政务服务”的建设，实现“一网通办”，让群众只在一个平台登陆一次，就可以办理所有部门的业务，做到“数据多跑路，群众少跑腿”，为群众带来极大便利的同时，国家也对于信息安全防护做出了全新举措。
《信息安全技术 政务信息共享 数据安全技术要求》标准中，明确指出在共享数据准备阶段、交换阶段以及共享数据的使用阶段保障共享交换服务持续、稳定运行需采用的技术手段。
数据治理GDPR带来的影响
不过关于GDPR带来的影响，我们也不该盲目悲观，还是有可借鉴之处。首先应该认识到，个人信息保护和数字经济之间，永远不可能找到的平衡点，根据形势进行动态平衡才是途径。短期内，我们在大方向上应该坚持经济发展以造福于国民，毕竟数字经济在我国已经成为重要的经济增长点；但长远考虑，国民的自我隐私保护意识是逐渐加强的，提升企业的公信力势在必行，单纯依靠企业的自觉很难赢得公民的信任，因此需要国家在小化影响经济发展的情况下从立法层面不断完善，方能达成目标。
