数据治理政策框架

1. 数据分类标准

• 分类依据：患者信息、运营数据、财务数据、研究数据。
• 指导细则：
  • 确定敏感数据，如患者病历、诊断结果。
  • 标注非敏感数据，如内部报告、行政信息。
  • 按法律法规使用分级标准，例如 HIPAA 要求。

2. 数据质量规范

• 标准：
  • 准确性：所有输入信息必须无错误。
  • 完整性：确保无缺失数据字段。
  • 一致性：多来源数据需保持相符。
• 指导细则：
  • 定期执行数据完整性审计。
  • 明确错误处理机制（如患者信息核对流程）。
  • 建立数据版本控制系统。

3. 数据访问与安全机制

• 原则：
  • 按最小权限原则授予访问。
  • 定期审查角色访问权限。
• 措施：
  • 使用双因素认证。
  • 数据加密传输和存储。
  • 建立访问日志并定期监控。

4. 数据保留与处置规则

• 保留规则：
  • 病历数据保存10年以上（遵守法律要求）。
  • 研究数据依项目需求长期保存。
• 处置机制：
  • 建立数据删除审批流程。
  • 使用数据销毁工具，确保无法恢复。

5. 数据隐私与合规要求

• 法律法规：符合 HIPAA、GDPR（如适用）。
• 措施：
  • 发布患者隐私声明。
  • 向数据主体提供访问和删除请求选项。
  • 明确跨境数据传输规则。

RACI 责任矩阵

数据治理实施路线图

🔹 第一步：评估现有数据治理实践

• 识别当前制度的不足。
• 收集各部门对数据治理现状的反馈。
• 按合规需求生成差距分析报告。

🔹 第二步：明确数据治理目标

• 目标需可量化，例如数据准确率达到 95%。
• 协调组织目标和法律要求。

🔹 第三步：制定详细政策

• 在收集意见基础上编写数据治理政策草案。
• 提交法律及评估部门审核。

🔹 第四步：规划实施方案

• 明确责任分工和时间进度。
• 制定解决执行中可能出现问题的应对方案。

🔹 第五步：开展人员培训

• 普及相关政策和技能，例如数据保护框架。
• 提供定期安全意识培训。

🔹 第六步：部署政策体系

• 丰富相关IT工具，如数据分类和审计软件。
• 逐步上线新流程。

🔹 第七步：监控评估效果

• 定期审查数据治理目标实现进度。
• 根据反馈修订解决方案。

数据治理最佳实践的正负面清单

政策效果评估的影响力与工作量表格

数据治理政策框架——金融企业

一、政策框架

1. 数据分类标准

指导细则：

• 数据分类基础：分为敏感数据（如客户信息）、机密数据（如财务数据）、公开数据（如市场报告）等。
• 具体分类方法：基于敏感性、业务重要性及合规性进行分级。
• 分类流程：先进行数据盘点和标注，随后记录入数据资产目录。

2. 数据质量规范

指导细则：

• 准确性： 所有数据需真实反映业务。要求源数据完整且无不一致。
• 完整性： 避免关键信息缺失，特别对客户、交易和财务数据。
• 一致性： 跨系统数据需具备相同格式、单位及内容规范性。
• 时效性： 建立数据更新时间节点，确保现行决策及时。
• 可审计性： 需允许数据流的追踪和验证。

3. 数据访问与安全机制

指导细则：

• 访问控制： 实施最小访问权限原则，仅授权对应岗位访问所需数据。
• 加密存储与传输： 数据在存储和传输过程中，需使用256位或更强的加密算法。
• 日志审计： 定期审查访问日志，发现并报告异常情况。
• 用户认证： 使用双因素认证方式保护数据登录系统。
• 备份机制： 关键数据执行每日自动备份，并设置灾备环境。

4. 数据保留与处置规则

指导细则：

• 保留期限： 客户数据保留期限为法定要求的5-7年，超过期限需依规删除。
• 数据归档： 历史数据归档采用冷存储模式。
• 安全处置： 清理或删除需要采用数据擦除标准（如NIST 800-88）。

5. 数据隐私与合规要求

指导细则：

• 遵守《数据保护法》等国内法规及国际准则（如GDPR）。
• 收集个人数据需明示目的及用户知情同意。
• 建立用户数据访问、修改和撤销的渠道。
• 定期进行隐私风险评估并记录审查流程。

二、数据治理角色的RACI矩阵

三、实施路线图

🔹 第一步：评估现有数据治理实践

• 复盘主数据管理和操作效率。
• 梳理规章政策对现有流程的匹配情况。

🔹 第二步：明确数据治理目标

• 目标核心设定：数据质量提升10%，操作风险显著下降，符合隐私法规的所有要求。

🔹 第三步：制定详细政策

• 各政策模块针对性优化（如新增分类模板或细化加密标准）。

🔹 第四步：规划实施方案

• 配置专用工具，如自动数据质量检测工具和隐私合规工具。
• 制定试点方案。

🔹 第五步：开展人员培训

• 优化IT、业务及法务团队的隐私保护意识与技能。
• 培训责任人员的数据治理操作方法。

🔹 第六步：部署政策体系

• 政策上线，并启动试点运营。
• 持续跟进上线反馈并优化流程。

🔹 第七步：监控评估效果

• 定期数据质量报告。
• 监测访问日志、合规报告及数据使用状态，形成运营反馈机制。

四、数据治理最佳实践正负面清单

正面清单

• 实施最小权限管理。
• 定期培训各部门员工的数据安全知识。
• 实施自动化异常监控。
• 使用合规性数据加密工具。

负面清单

• 在敏感信息上使用默认访问规则。
• 未制定跨部门的数据操作协议。
• 忽视历史数据存储成本和隐私风险。
• 未统一制定数据清理标准或日志保留期限。

五、政策效果评估——影响力与工作量表

(评分说明：1为最低，5为最高)