1、数据二十条对数据治理提出了六项具体要求，旨在建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度。以下是每项要求的详细解释： 确立数据治理的法律框架和政策体系：数据二十条要求制定全面的数据治理法律法规，确保数据治理有法可依。
2、数据二十条对数据治理提出的要求是：建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度。数据治理在现代社会中的重要性日益凸显，特别是在数字经济高速发展的背景下。数据二十条作为指导我国数据治理的重要政策文件，对数据治理提出了明确而具体的要求，其中建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度是关键所在。
3、数据要素在数字经济时代成为关键资源，国家对此高度重视，提出“数据二十条”，将数据安全治理与其他重要制度并列，提升至战略高度。数据安全治理不仅是技术问题，更是企业全链条的管理体系问题。
4、智东西报道：近日，中共中央与国务院联合发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，提出“数据二十条”政策，旨在构建数据产权、流通交易、收益分配和治理的四大保障体系，标志着我国在数据基础制度建设上迈出重要一步。数据作为现代社会的核心资源，已经渗透到生产和生活的方方面面。
**发现阶段**：识别问题与需求。识别数据管理中的问题、潜在风险，评估当前成熟度，设定目标与范围。此阶段为成功的关键，为后续工作奠定基础。 **定义阶段**：确立实施规范与方案。设计策略、流程、项目章程与计划，确保与现有状况、挑战及目标相符。
采：ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值 前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
数据分类与分级：通过对数据进行分类和分级，确保敏感和关键数据得到适当的保护。这包括识别数据的敏感性，并对其进行合理的分类，以及根据数据的敏感程度确定安全级别。 数据使用状况梳理：了解数据资产的现状，包括谁在使用数据、数据使用者的角色和权限，以及数据如何被访问和控制。
接下来，我们来探讨一下苏州数据安全解决方案厂商有哪些？如何治理。苏州创云。成立于2018年，苏州创云是一家专注于云安全和云计算的企业。公司拥有一支由华为核心技术人员组成的团队，致力于数据安全技术的掌握和创新。
苏州创云。苏州创云由华为技术精英创建，掌握数据防泄漏核心技术。在数据中台、备份、容灾以及超融合等领域，都有专业团队主导。5年来，苏州创云在数据防泄漏领域口碑、业务量和技术实力均位于行业前列。公司提供一对一IT技术人员服务，免费制定数据防泄漏解决方案，为企业网络安全保驾护航。
苏州济丰寰亚网络安全有限公司 拥有17年历史的苏州济丰寰亚是大型网络安全服务商，专注于企业级数据安全解决方案。其数据防泄漏产品备受好评，凭借上市企业管理体系和全面的监控，他们在数据安全方面表现优异。
苏州济丰寰亚信息技术有限公司成立于2006年，主要业务涉及数据安全、IT外包和网络安全，致力于大数据技术研发、应用和推广，为政府和企业提供了全面的数据解决方案，尤其在数据治理、安全和可视化方面表现突出。
1、数据治理涵盖多个关键领域，确保数据的可靠性、安全性和有效性。以下是其主要包括的几个方面： 数据质量管理：这一领域关注于维护数据的准确性、完整性和一致性。通过数据清洗、校验和比对等操作，提升数据质量，为决策和业务运营提供可靠基础。
2、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。
3、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。
4、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。
5、数据治理的范围：该体系覆盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端数据分析的全方位监管。它形成了一个闭环负反馈系统，从源头到终端再返回源头。 数据治理的目的：数据治理的目标是对数据的获取、处理和使用进行监管。这种监管主要通过执行层面的负反馈机制来实现。
1、在组织架构层面，数据治理涉及人与技术的紧密合作。例如，阿里和华为在数据治理上划分了事前（确保代码质量）、事中（测试和扩展）和事后（数据质量检测）阶段，同时关注数据应用效率提升、安全管控和成本控制。组织结构上，通常由数据治理领导组设定方向，数据治理委员会和专门的工作组负责实施，确保战略落地。
2、各大公司如阿里、字节跳动、美团和华为都有各自的数据治理方案和架构。阿里DataWorks提供统一的大数据开发治理平台，支持数据仓库和智能数据系统建设，助力企业数字化升级。字节跳动的DataLeap则基于火山引擎实践数据治理，美团则构建了全面的治理框架，包括立法、标准、能力、执行和评价层面。
3、企业大数据治理实践指南框架如图2所示，涵盖数据治理体系的各个方面，包括数据战略、数据治理管控体系、数据架构、主数据、元数据、指标数据、时序数据、数据质量、数据安全、数据集成与交换、数据开放和共享、数据资产管理能力成熟度评估以及数据价值、数据共享、数据变现。
4、数据治理的框架和核心内容 数据治理关注点因利益相关者的不同而有所差异，管理者视图概括为“五域模型”，包括“管控域”、“过程域”、“治理域”、“技术域”和“价值域”。