深入探讨“以数据为中心的安全”（DCS）的概念，揭示阿里巴巴基于多年实践对DCS的深入理解。文章分析了DCS的三大目标：防窃取、防滥用、防误用，并强调在全数据生命周期中进行保护的重要性。同时，介绍了如何通过数据安全治理方法实现最佳效果，强调以组织为单位，通过治理而非管理的方式确保数据安全。

资深数据管理者分享数据管理实践心得，探讨DAMA等数据治理框架的局限性。通过个人近20年的数据管理实践，提出DAMA等框架缺乏逻辑主线和关系描述的问题，并分享个人对数据治理体系建设的思考，帮助读者更深入地理解和应用数据治理框架。

中共中央、国务院发布《数字中国建设整体布局规划》，明确到2025年和2035年两大目标，提出“2522”整体框架，涵盖数字基础设施、数据资源体系、技术创新体系、安全屏障等关键要素。规划强调数字经济、政务、文化、社会、生态文明五位一体深度融合，旨在提升数字化发展水平，构建安全、高效、普惠的数字中国。同时，要求加强组织领导、健全体制机制、保障资金投入、强化人才支撑，确保规划落实。

数据治理是行使对数据资产管理的权力、控制和共享决策的活动。本文介绍了数据治理的九个关键方面，包括研判形势、建立组织框架、建章立制、对齐业务、推动项目、制定标准、问题管理、监督控制和评估合规。通过这些步骤，企业可以建立有效的数据治理体系，确保数据高效管理，为数字化转型保驾护航。

深入了解数据治理体系，涵盖元数据管理、数据标准、数据建模、数据集成与生命周期等关键要素。元数据揭示数据脉络，数据标准确保数据一致性，数据建模构建统一视图，数据集成实现信息融合，数据生命周期管理确保数据持续价值。构建完善的数据治理体系，助力企业数字化转型与智能化升级。

工业数字化转型需重视数据治理，包括顶层设计、数据互操作、数据安全公共平台及政策支持。加强法规引领，促进数据互操作，打造安全公共服务平台，强化政策支持保障，以释放工业数据价值，促进工业健康可持续发展。

支付行业面临数据治理挑战，三大难题亟待解决：数据质量不高、安全体系不完善、缺乏治理制度规范。数据治理研究院深入分析，助力企业提升数据价值，确保数据安全，实现有效数据资产管理。

数据治理需全员参与，明确权责归属。推行全员参与&全生命周期管理，划分数据所有者、生产者、管理者、使用者角色。建立数据知识管理体系、质量标准、考核与问责闭环，提升数据管理效率，确保数据质量，释放数据价值。数据治理研究院分享实践经验。

2023年数据治理关键之年！掌握数据治理，需融合统一知识，勤于实践，灵活运用框架标准，实事求是分析企业现状。数据治理研究院分享心得，助您规避误区，高效推进数据治理项目，释放数据价值。

工业和信息化部等十六部门联合发布《关于促进数据安全产业发展的指导意见》，强调数据安全作为国家安全的重要组成部分，将加速数据要素市场培育和价值释放。文件明确了产业发展目标，聚焦技术创新、产品创新和服务创新，并鼓励地方规划建设国家数据安全产业园，推动数据安全产业高质量发展。