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应对型数据治理缺点

批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不的主数据。因此，这会降低多领域 MDM 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。

数据治理数据审核者

数据的审核者可以分为企业内部审核、第三方审核机构和特定的数据审核机构。

数据审核的内容为涉及“个人信息的部分”，对于其他类的数据信息暂不在审核之列。

数据审核的要求主要针对数据处理活动的各个环节，检查是否符合个人信息处理的要求、是否对未成年人是否秉承了保护的要求，数据出境活动是否符合国家安全要求等多个方面。

数据治理数据性要求

作为数据应用的内容本身，将会有更多的性要求，因此，数据整个生命周期的安全将是企业在数字化融合下的重要考量内容，数据在采集、传输、处理、交换、销毁全生命中，应该采用哪些技术手段，保障数据不被获取，数据如何管理才能平衡业务发展和安全管控之间矛盾。于此相关的数据技术、数据库审计技术、数据交换技术、网络监控技术等的，该类技术在数字化建设浪潮中将迎来快速发展的机遇。

数据治理数据使用角色

这属于数据安全管理的范畴。保障数据安全，不仅需要技术手段，还需要常态化的管理机制做支撑。其中的就是要梳理数据使用的角色、流程以及场景。数据使用角色通常包括数据管理者、数据所有者、数据生产者、数据使用者等，是数据访问或使用权限，以及数据泄露以后的问责主体；数据使用流程是否健全，是企业数据安全管理成熟度的体现。