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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。

数据治理数据赋能 近越来越多的朋友关注到“数据赋能”这样一个话题，所谓数据赋能，可简单理解为挖掘数据价值，利用数据提供服务。举例来说，营销、人物画像、经营分析、数据地图这些都属于数据服务的范畴。究竟利用数据赋什么能，这需要取决于你的业务背景和发展方向，我们今天讨论的重点不是赋什么能，而是数据如何赋能。

我喜欢把数据赋能和数字化转型放在一起讲，因为数字化转型的目标之一就是数据赋能。众所周知，我们从93年开始逐步发展信息化，从为了解决业务上0和1问题，为了解决无纸化办公，到现在的大数据时代，近30年的时间总结起来，数据领域一共就三件事：解决数据孤岛问题、隐私数据保护以及提供数据服务。翻译过来就是数据治理、数据安全治理以及数据赋能。

数据治理

GDPR对中国的影响也是显而易见的，《网络安全法》以及我国各行业法规规定了数据的存储、处理、访问等必须在境内进行，这与GDPR的监管要求存在冲突，GDPR赋予了欧盟各监管机构调查数据的权利，欧盟以外的企业为欧盟境内的数据主体提供服务或监控其行为，则纳入GDPR的长臂管辖范围。受限于中国与欧盟间不同的政策法规以及相关标准限制，GDPR的出现无疑给我国的和企业抛出了一道难题，是修改自己的合规要求同GDPR保持一致，还是舍弃庞大的欧盟市场？相对于GDPR更为明确的惩处力度，相信会有企业选择遵守GDPR，从而漠视中国的法律法规，因此GDPR的出现无疑会削弱我国法律的约束力。