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出版者:Hcpro Inc

作者:Amatayakul, Margret

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:149

装帧:Pap

isbn号码:9781578393589

丛书系列:

图书标签:

• HIPAA
• Auditing
• Healthcare Compliance
• Data Security
• Privacy
• Risk Management
• Regulations
• Legal
• Information Security
• Healthcare IT

深入解析企业级数据治理与合规性：面向未来挑战的实践指南 书籍名称：企业数据治理与合规性实践：构建可信赖的数据生态系统 ISBN： [此处填写一个假想的、符合出版行业标准的ISBN，例如：978-1-2345-6789-0] 作者： [此处填写一到两位资深数据治理专家/合规顾问的姓名] --- 简介 在当今信息爆炸的数字时代，数据已成为驱动商业决策和创新的核心资产。然而，伴随数据价值的飙升，数据安全、隐私保护以及日益复杂的全球监管要求，正对企业的运营模式构成前所未有的挑战。仅仅满足最低的行业标准已远不足够，企业迫切需要一套系统化、前瞻性的数据治理框架，以确保数据的准确性、完整性、可用性和安全性，同时构建起抵御未来合规风险的坚固防线。 《企业数据治理与合规性实践：构建可信赖的数据生态系统》并非专注于单一法规的细枝末节，而是着眼于构建一个全面、集成化、可扩展的企业级数据治理体系。本书旨在为数据官（CDO）、首席信息安全官（CISO）、合规主管以及高级IT架构师提供一套实用的路线图，指导他们如何将治理策略深度嵌入到数据生命周期的每一个环节——从采集、存储、处理到销毁。 本书的核心价值在于其实践性与前瞻性。我们避免了空泛的理论说教，而是聚焦于如何在现实的业务场景中落地复杂的治理原则。它详尽阐述了如何利用现代技术，如数据编目、数据血缘追踪、元数据管理以及自动化合规性监控工具，将治理从一个“必要之恶”转变为一个驱动业务价值的核心能力。 --- 本书内容深度剖析 本书分为五大部分，层层递进，系统地构建起企业数据治理的蓝图： 第一部分：奠定基石——现代数据治理的战略框架 本部分首先界定了数据治理的战略地位，将其从 IT 职能提升至董事会级别的核心议题。我们深入探讨了数据治理成熟度模型（DGMM）的不同阶段，并指导读者如何根据自身业务特点和风险偏好，选择最适合的治理路径。 数据治理的组织架构与角色定义： 详细阐述了数据治理委员会、数据治理办公室（DGO）的设立标准，明确数据所有者（Data Owner）、数据保管人（Data Steward）和数据使用者之间的权责边界，强调跨职能协作的重要性。 构建统一的数据愿景与政策： 如何将宏观的业务目标转化为可执行的数据质量标准、数据安全政策和数据共享协议。 治理文化的培育： 探讨如何通过培训、沟通和激励机制，在整个组织内部植入“数据即资产，治理即责任”的文化理念，确保政策得到自上而下的有效执行。 第二部分：技术赋能——数据质量与元数据管理的核心引擎 数据治理的有效性严重依赖于技术支撑。本部分将重点放在如何利用先进工具实现治理的自动化和可视化。 端到端的数据质量管理体系（DQM）： 阐述了如何定义关键的质量维度（准确性、一致性、完整性、时效性），并详细介绍了数据剖析（Profiling）、清洗（Cleansing）和持续监控的流程。我们提供了基于业务影响评估（BIA）来确定关键数据元素（KDE）质量阈值的实战案例。 元数据管理与数据编目（Data Cataloging）： 深入讲解了技术元数据、业务元数据和操作元数据的集成管理。如何部署现代化数据编目工具，实现企业级资产的“一站式”搜索和理解，有效打破数据孤岛。 数据血缘追踪（Data Lineage）： 剖析实现端到端数据流追踪的重要性，不仅用于故障排查，更关键的是用于评估潜在的监管影响和审计准备，确保报告数据的可信赖性。 第三部分：构建护城河——数据安全、隐私保护与风险管理集成 在数据治理的框架下，安全和隐私不再是孤立的安全部门的任务，而是治理流程的内在组成部分。 隐私增强技术（PETs）与设计即隐私（Privacy by Design）： 探讨如何在系统设计初期就嵌入隐私保护机制，介绍差分隐私、同态加密等前沿技术在数据共享和分析中的应用。 数据分类分级与访问控制： 提供一套实用的数据敏感度分类标准，并将其与基于角色的访问控制（RBAC）和属性访问控制（ABAC）策略紧密结合，实现精细化的数据访问权限管理。 风险驱动的治理： 介绍如何将数据治理与企业风险管理（ERM）框架对接，识别和量化数据相关的合规风险、操作风险和声誉风险，并建立有效的风险应对和缓解计划。 第四部分：数据生命周期与合规性自动化 本部分聚焦于如何将治理原则固化到数据流动的每一个阶段，尤其是应对快速演变的监管环境。 数据获取与采集的治理： 强调在数据源接入阶段即需嵌入质量验证和合规性检查点，确保“好数据”的源头。 数据存储与共享的治理策略： 讨论数据驻留要求、跨境数据传输的合规性考量，以及如何利用安全的多方安全计算（MPC）进行受控协作。 数据保留与销毁的自动化： 建立自动化的数据生命周期策略，确保敏感数据在达到法定或业务要求的保留期限后被安全、可审计地销毁，避免不必要的合规风险敞口。 第五部分：测量、审计与持续优化 治理是一个持续改进的过程。本部分提供了衡量治理成效、应对内部和外部审计的关键方法论。 关键绩效指标（KPIs）与关键风险指标（KRIs）的制定： 如何量化数据质量的提升、合规报告的及时性、以及数据安全事件的响应速度。 内部与外部审计的准备： 提供了一套“常态化审计准备”的方法论，帮助企业在日常运营中即满足审计要求，而非临时抱佛脚。如何使用数据血缘和元数据来高效应对监管机构对数据来源和处理流程的质询。 治理框架的迭代与适应性： 面对新的技术（如生成式AI）和新的法律法规（如全球数据主权法案），如何快速评估影响，并灵活调整和优化现有的治理框架。 --- 目标读者 本书适合所有致力于提升数据资产价值和确保运营弹性的专业人士： 首席数据官（CDO）及数据治理团队 首席信息安全官（CISO）和信息安全团队 首席合规官（CCO）和风险管理专家 数据架构师和数据工程师 高级业务分析师和数据所有者 通过系统学习《企业数据治理与合规性实践》，读者将掌握从战略规划到技术实施的全流程能力，建立一个真正可信赖、高价值的数据生态系统，为企业的数字化转型保驾护航。

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