数据治理如何处理数据存储和数据保管的问题？

一、数据治理概述

随着大数据时代的到来，数据已经成为企业和社会的重要资产。数据治理作为一种管理手段，旨在确保数据的质量、安全、合规和可用性。数据治理涉及到数据存储和数据保管等多个方面，本文将从以下八个方面详细阐述数据治理如何处理数据存储和数据保管的问题。

二、数据存储策略

1. 数据分类：根据数据的性质、来源、用途等因素，对数据进行分类，以便采取不同的存储策略。

2. 数据分级：根据数据的敏感程度和重要性，对数据进行分级，以便采取不同的安全防护措施。

3. 数据存储技术：选择合适的数据存储技术，如关系型数据库、非关系型数据库、文件存储等，以满足不同类型数据的存储需求。

4. 数据分布策略：根据数据的访问频率、数据量等因素，采取不同的数据分布策略，如集中存储、分布式存储、云存储等。

5. 数据备份与恢复：制定数据备份和恢复策略，确保数据的完整性和可用性，防止数据丢失或损坏。

6. 数据存储监控：对数据存储进行监控，及时发现和处理存储故障、性能问题等，保证数据存储的稳定运行。

三、数据保管流程

1. 数据收集：通过数据源接入、数据抽取、数据导入等方式，收集所需的数据。

2. 数据清洗：对收集的数据进行清洗，包括数据去重、格式转换、异常值处理等，确保数据的质量。

3. 数据整合：将清洗后的数据进行整合，形成统一的数据存储格式和结构。

4. 数据安全防护：对数据进行加密、脱敏、权限控制等安全防护措施，防止数据泄露、篡改、滥用等风险。

5. 数据使用授权：对数据的使用进行授权管理，确保合法、合规地使用数据。

6. 数据保管审计：对数据保管过程进行审计，检查数据的安全性、完整性、合规性等，及时发现和纠正问题。

四、数据存储与保管的合规性

1. 遵守国家法规：在数据存储和保管过程中，遵守国家相关法律法规，如《网络安全法》、《个人信息保护法》等。

2. 遵循行业标准：参照国家和行业的数据存储和保管标准，如GB/T 35273-2017《信息安全技术个人信息安全规范》等。

3. 建立内部制度：制定企业内部的数据存储和保管制度，明确各部门、岗位的职责和权限，规范数据存储和保管流程。

4. 数据隐私保护：尊重用户隐私，遵循最小化原则，仅收集和保管必要的信息，不滥用用户数据。

5. 数据安全审计：定期进行数据安全审计，评估数据存储和保管的合规性，发现问题及时整改。

五、数据存储与保管的效益分析

1. 提高数据质量：通过数据清洗、整合等手段，提高数据的质量，为数据分析、挖掘等提供准确、可靠的数据基础。

2. 保障数据安全：采取数据安全防护措施，降低数据泄露、篡改等风险，保护企业和用户的数据资产。

3. 促进数据合规：遵循国家法规和行业标准，确保数据的合规使用，避免法律风险。

4. 优化数据存储：通过合理的存储策略和分布策略，优化数据存储资源，降低存储成本。

5. 提升数据价值：通过有效的数据保管和审计，确保数据的可用性和可追溯性，挖掘数据价值，为业务决策提供支持。

六、数据存储与保管的发展趋势

1. 大数据技术的发展：随着大数据技术的发展，数据存储和保管将面临更大的挑战，需要更高效、更智能的技术手段来应对。

2. 数据安全防护的加强：随着数据泄露、篡改等安全事件的频发，数据安全防护将成为数据存储和保管的重要任务。

3. 数据隐私保护的重视：在全球范围内，越来越多的国家和地区对数据隐私保护给予高度关注，数据存储和保管需要遵循更严格的数据保护法规。

4. 云计算与边缘计算的融合：云计算与边缘计算的融合将为数据存储和保管带来新的机遇，实现数据的分布式存储和处理。

5. 数据科学与人工智能的结合：数据科学与人工智能的结合将为数据存储和保管带来新的方法和技术，提高数据的价值和利用效率。

七、数据治理人才培养