随着数字化发展，数据已成为数字经济发展的关键要素，其在不同应用场景间的流动为企业业务发展，及数字经济的持续健康发展提供了强劲动力。

其中，数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。但是在数据管理过程中，如何保证数据安全？

在互联网时代，企业掌握大量数据信息，是数字经济发展的重要推动者和保障国家数据安全的重要主体。而企业数据安全不仅关系到企业自身利益和核心竞争力，也关系到整体数字经济稳定运行乃至国家数据安全。

如果企业在数据保护和数据安全上出了问题，不仅会对自身信誉和长远发展产生不利影响，也会对整体经济运行带来隐患。因此，完善企业数据安全治理、保障企业数据安全是筑牢数字安全屏障的重要内容。

什么是数据安全治理？

数据安全治理是一种“制度化”过程，所谓制度化是执行一个“正式批准”的体系，该体系包括明确的价值目的、必须遵从的规范和落实个治理责任的组织机构。数据安全治理以“人”与数据为中心，通过平衡业务需求与风险，制定数据安全策略，对数据分级分类，对数据的全生命周期进行管理，从技术到产品、从策略到管理，提供完整的产品与服务支撑。

数据安全治理利用数据驱动业务，实现企业增值。数据治理的智能化程度，决定了企业数字化转型的加速度。数据治理关注于数据本身的组织，使用和传输、业务支撑等场景下的规范、流程等。

数据安全治理主要有三个方向：数据分类分级、涉敏数据分析、采用针对性的安全策略保护数据安全：

企业想要推动数据的分类分级落地，就需要将数据分类分级作为制度流程工作落实到组织管理制度中，确定分类分级中涉及的部门、职责以及需要梳理的数据资产、敏感类型、分类分级方式、管控原则等，确保分类分级落地实施；针对企业对哪些数据是敏感数据，需要保护的数据分布在哪，敏感数据是否都得到了保护等这些问题其实并不清楚。

针对数据使用场景，在满足数据使用需求后，企业要采取有针对性的安全措施，保护数据安全，比如在开发测试环境、生产环境等、业务使用场景等。

总之，企业实施数据治理需因地制宜，不论建立什么样的数据治理体系，其目的都是实现数据治理目标，即通过有效的数据资源控制手段，进行数据的治理和管控，以提升数据质量进而提升数据的变现能力，如统一账号管理等。