数据质量管理：指的是确保数据的准确性、完整性、一致性等方面的管理。通过对数据进行清洗、校验、比对等措施，确保数据的可靠性和可信度，从而支持更有效的决策和业务运营。这也是数据治理中最基础也是最重要的一环。数据安全治理：主要关注数据的保护和安全。
数据安全治理是一个持续的过程，具体实施方案需涵盖规划、实施、运营、评估优化等阶段，确保数据在流动与使用过程中，既能创造价值，又安全合规。在云数据安全等特殊场景下，企业需特别关注，采取针对性措施，保护云端数据安全。
数据安全治理是数据要素价值实现的基石，它挖掘数据价值，保障合规，确保数据安全，为可信交易提供基础，是数字经济时代企业不可或缺的重要工作。
1、第一条 为了规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益，制定本法。第二条 在中华人民共和国境内开展数据处理活动及其安全监管，适用本法。
2、中华人民共和国数据安全法于2017年6月1日颁布实施，共七章七十条，明确规定了数据安全的基本原则、数据的分类和等级、数据主体的权利和义务以及违法行为的惩处等问题。中华人民共和国数据安全法是一部专门保护数据安全的法律。
3、中华人民共和国数据安全法施行时间是2021年9月1日。《数据安全法》以贯彻总体国家安全观的目的为出发点，以数据治理中最为重要的安全问题作为切入点，抓住了数据安全的主要矛盾和平衡点，是我国数据安全领域的一部重要基础性法律。
4、《中华人民共和国数据安全法》由中华人民共和国第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议于2021年6月10日通过，并自2021年9月1日起施行。该法旨在规范数据处理活动，保障数据安全，促进数据开发利用，保护个人、组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益。
5、数据安全法中的数据定义涵盖了广泛的记录形式，不仅限于电子方式。 根据《中华人民共和国数据安全法》规定，数据是指任何以电子或其他方式对信息的记录。 数据处理活动包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等环节。
6、中华人民共和国数据安全法规规定是为了保护数据安全而制定的一系列法律法规和政策文件。这些规定旨在确保数据的保密性、完整性和可用性，防止数据泄露、篡改或损坏。数据安全的定义和重要性 数据安全是指保护数据免受未经授权的访问、泄露、破坏、修改或销毁。
1、数据安全法明确了6项数据安全制度：（1）数据分类分级与核心数据保护制度。
2、数据安全法建立健全什么管理制度数据交易管理制度、数据安全管理制度。根据我国《数据安全法》规定，维护数据安全，应当坚持总体国家安全观，建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力。国家建立健全数据交易管理制度，规范数据交易行为，培育数据交易市场。
3、数据数据保护制度“数据安全法规定国家建立数据数据保护制度。该部法律体现了总体国家安全观的立法目标，聚焦数据安全领域的突出问题，确立了数据分类分级管理，建立了数据安全风险评估、监测预警、应急处置，数据安全审查等基本制度，并明确了相关主体的数据安全保护义务，这是我国首部数据安全领域的基础性立法。
4、国家建立数据分类分级保护制度，分类分级的依据是：数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益等实行分类分级。
数据集成：对数据进行清洗、转换、整合和模型管理，用于问题数据修正和可靠数据模型提供。 主数据管理：创建并维护企业共享数据的单一视图，提升数据质量，统一商业实体定义，优化业务流程。 数据资产管理：集中企业所有有价值的数据资源，提供资产视图，发现并改进不良资产，支持管理决策。
数据治理包括以下几个主要方面：数据质量管理、数据安全治理、数据集成管理、数据流程管理、数据标准管理。数据质量管理：指的是确保数据的准确性、完整性、一致性等方面的管理。通过对数据进行清洗、校验、比对等措施，确保数据的可靠性和可信度，从而支持更有效的决策和业务运营。
数据治理涵盖了多个关键方面： 数据集中存储与管理：为降低治理难度与成本，提高数据集中度，需建立数据集中管理制度，减少数据复制和分散存储。 数据存储期限与方式：数据存储应具备明确的生命周期管理，并根据数据重要性和访问频率，实施差异化的存储策略。
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。
1、数据治理包括以下几个主要方面：数据质量管理、数据安全治理、数据集成管理、数据流程管理、数据标准管理。数据质量管理：指的是确保数据的准确性、完整性、一致性等方面的管理。通过对数据进行清洗、校验、比对等措施，确保数据的可靠性和可信度，从而支持更有效的决策和业务运营。
2、数据治理是指对企业或组织的数据进行全面、系统化的管理。数据治理是为了确保数据的完整性、准确性、安全性及可靠性，所采用的一系列方法、过程和技术的集合。
3、数据存储期限与方式：数据存储应具备明确的生命周期管理，并根据数据重要性和访问频率，实施差异化的存储策略。 数据加工与整合：为满足预设的数据标准和质量要求，数据需通过统一工具和规则进行处理和整合。 数据易访问性：数据应方便用户获取和使用，同时确保符合治理标准、质量和信息安全。
4、数据治理是指通过一系列流程、标准、政策和技术的实施，来管理和保护组织内部的数据资产，确保其准确性、一致性、安全性和可利用性。数据治理的首要目标是确保数据质量。这包括数据的准确性、完整性、及时性和可信度。
数据治理的含义是：在组织内对数据管理和使用的一系列规范、流程和控制措施，以确保数据的质量、安全性、可靠性和合规性。数据治理的首要目标是确保数据的质量和准确性。在一个组织中，数据的质量直接关系到业务决策的有效性和准确性。
数据治理是指通过一系列流程、标准、政策和技术的实施，来管理和保护组织内部的数据资产，确保其准确性、一致性、安全性和可利用性。数据治理的首要目标是确保数据质量。这包括数据的准确性、完整性、及时性和可信度。
数据治理旨在实现对数据的全面、有效管理，确保数据质量、安全性和有效利用。具体来说，数据治理的目标是优化数据管理，确保数据的一致性、可靠性和合规性，以支持企业的决策制定和业务流程。