数据治理数据处理者数据适用者

数据的拥有者

可以是数据的处理者、也可以委托第三方机构做数据处理，但需要明确数据的来源、数据处理的用途、数据处理的范围，因此，数据拥有者和数据处理者之间需要有明确的数据加工处理及信息保护条款。

数据的处理者需要明确数据安全的责任者、确保数据不被泄露、不被用作其他用途。

数据适用者

对于数据使用者，个人信息保没有特定说明，但是结合其他法律法规文件，可以看出，数据使用者应该分级使用，做到无法浏览与自己无关的数据信息。

数据治理成为未来发展主流

面对新经济发展模式，新的机遇和挑战，很显然引导和参与下，社会将投入更多的资源，形成新一轮的数字化建设的浪潮。那么，数据化建设的方向、数据化建设的内容，在此期间将会有哪些特点，本文从多方面给予论述，为企业发展提供简明的思路。

作为未来的发展前沿，离不开数字化基础。数字化浪潮虽然可以促进企业的快速发展，推动信息的流动，但是离不开企业信息化发展的规律。企业仍会从业务系统开始，逐步构筑数据融合的信息平台再构筑跨管辖权的数据交换平台。这个发展规律，决定了企业未来的数字项目内容，这些内容将是未来的发展主流。

数据治理内容服务将是

数字化社会的建立，从技术上可以分为很多架构，从应用上也有众多分支，透过众多的表现形式，笔者通过比对各类数据建设方案，分析各种应用场景，可以看出数据化建设的本身越来越互联网化，其主要特征就是服务为王，如何从数字化浪潮中构筑新型的服务内容，提供高效的场景化解决方案将是未来的重中之重。

智慧型交通、城市大脑、新型农村、数字金融、远程、异地协同、AI教育等等，笔者不在此列举，这些平台的特点都是是数字驱动型，都是未来的发展的重点，但是这些平台提供的服务才是关键，才是数字化平台生命力所在。

与之相应的技术型企业，只有扎根企业，提供行业解决方案，提供场景化功能服务，才能在数字化浪潮中绽放光芒。

数据治理方法

自动调度：系统内包含自动调度器自动执行测试数据抽取以及脱敏工作，减少人工干预。性能优化：通过多任务、多线程、分批处理等技术实现脱敏的。完善的用户权限管理：系统具备完善的用户权限管理策略，可以针对不同角色、不同用户、不同操作系统进行权限设置，从而实现更为细粒度的权限管理。异构环境支持：同一平台支持异构数据库、应用程序和IT环境。自定义算法：系统支持各类加密、或基于各类复杂业务的DB或JAVA的自定义算法。