数据治理是什么样的一个概念？内容包括什么？

    “治理”（Governance）一词起源于拉丁文“掌舵”（Steering），最初用于“政府治理”，目标是协调政府与其他社会主体之间的利益。 后来，它逐渐得到企业的认可和重视，出现了以协调内部利益相关者利益为目标的“公司治理”。在之后，“IT治理”和“数据治理”也随着IT资源和数据资源的越来越丰富而出现。

    后来，由于大数据的流通性、多源数据进行融合和涉及多方参与市场主体等应用技术特性，“数据环境治理”又进一步一个延伸，出现了“大数据公司治理”。“大数据治理”有关各方以大数据生命周期数据的生产者，数据采集器，数据用户，数据处理和数据监管机构和其他参与者，在权利，责任和数据下的游戏价值的主题均衡参与的目标利益的前提，那就是大数据的价值和风险规避。

    目标应用程序提供大数据的数据管理确定当前数据治理的关键要素。目前，数据进行治理的关键信息内容和挑战主要聚焦在以下3个方面：

    （1）将决策数据的质量提高。数据治理需要支持大数据在其全生命周期内的溯源，而需要多源数据的融合才能实现大数据价值，但大数据来源广泛且生命周期内涉及多方参与主体，比如数据被篡改、数据是否真实产生和多源数据的标准和类型不一致等问题都会影响决策数据质量，进而影响数据使用者的数据决策结果。

    （2）使用个人隐私数据的评估和监督。大数据技术应用的流通特征使数据信息生产者对数据获取和共享发展缺乏知情权和控制权。随着数据的生产者，用户不知道哪些数据被收集，由谁收集，其中收集后的流量和什么用。同时，数据的收集汇聚导致企业数据垄断现象已经出现。 数据垄断可能会阻碍市场竞争，损害消费者福利，阻碍行业技术创新，带来更严重的个人隐私披露风险，但数据监管机构无法对数据应用进行评估和监督。 此外，大数据应用的多源数据融合特性可能导致更严重的隐私披露问题。因此，数据治理需要使用数据隐私和法规进行评估。

    （3） 促进企业数据信息共享。数据共享能够促进数据的巨大价值，并且易于数据，实现了垄断，但还需要解决隐私问题。考虑到隐私安全问题，一方面，数据信息共享双方之间没有发生数据进行共享流通时，需要以有效的方式可以保护环境数据生产者的个人隐私。另一方面，仅限于法律和实际应用中的一些因素，需要根据多方数据持有者的数据，实现分布式数据集进行统计分析和分布式机器学习，而无需直接传输原始数据。因为在这种情况下，多个角色之间完全没有信誉的用户应该能够验证其受保护数据共享的过程。

    全面的数据治理需要各种方式的法律，法规，政策，标准和实施的技术方法。

    一方面，国际社会组织和国家相关管理部门出台相应的法律政策法规和政策标准。 例如，国际数据治理研究所总结了数据治理要素在组织、规则和流程方面的；国际标准ISO/IEC38505-1：《信息技术----信息技术----信息技术治理----数据治理----为数据治理参与者提供原则、定义和模型，以帮助数据治理参与者评估、指导和监测数据使用过程。

    在另一方面，数据治理需要安全，大数据，数据隐私保护的应用程序可靠的技术方法，提高数据质量的决策，促进合规性和其他监管数据共享和评估数据的应用程序提供技术支持。

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