在当今数字化时代，数据已成为组织的核心资产，其有效管理与安全保护至关重要。本章将聚焦于数据治理框架下的数据处理环节，探讨其核心原则、关键流程及安全考量。

1. 数据处理在数据治理中的定位

数据处理是数据生命周期中的关键环节，指对数据进行收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等一系列操作。在数据治理的整体框架下，数据处理活动必须遵循既定的政策、标准与流程，以确保数据的质量、一致性、可用性与安全性。有效的数据处理是实现数据价值最大化、支撑业务决策与创新的基础。

2. 数据处理的核心原则

为确保数据处理活动既高效又合规，应遵循以下基本原则：

• 合法合规原则：所有数据处理活动必须遵守适用的法律法规（如《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等）及行业监管要求。
• 目的明确与限制原则：数据处理应具有明确、合理、特定的目的，并在实现该目的所需的范围内进行，不得进行与初始目的不相符的后续处理。
• 数据最小化原则：仅处理实现处理目的所必需的最少数据，避免过度收集与存储。
• 准确性原则：采取合理措施确保数据的准确性与时效性，对于不准确的数据应及时更正或删除。
• 安全保护原则：采取技术与管理措施，防止数据在处理过程中遭到未经授权的访问、泄露、篡改或损毁。
• 权责清晰原则：明确数据处理各环节的责任主体与职责分工，确保可追溯与可问责。

3. 数据处理的关键流程

一个结构化的数据处理流程通常包括以下阶段：

1. 数据收集与获取：明确数据来源，通过合法合规渠道收集数据，并记录收集的法律依据与目的。
2. 数据存储与组织：根据数据的敏感性、使用频率等特性，设计合适的存储架构（如数据库、数据湖、数据仓库），并实施分类分级管理。
3. 数据加工与使用：包括数据清洗、转换、整合、分析、挖掘等操作，以提取有价值的信息和洞见，支撑业务应用与决策。此阶段需严格控制数据访问权限。
4. 数据共享与传输：在内部部门间或与外部合作伙伴共享、传输数据时，需通过数据共享协议明确双方权责，并采取加密、脱敏等技术手段保障传输安全。
5. 数据归档与删除：根据数据保留政策，对不再活跃使用的数据进行安全归档。对于达到保留期限或失去处理目的的数据，应执行安全、彻底的删除或匿名化操作。

4. 数据处理中的安全考量

数据安全是贯穿数据处理全生命周期的红线。关键的安全实践包括：

• 访问控制：实施基于角色（RBAC）或属性的最小权限访问控制，确保只有授权人员才能访问特定数据。
• 加密技术：对静态存储的数据和动态传输的数据进行加密，防止数据在存储介质或网络中被窃取。
• 数据脱敏：在开发、测试、分析等非生产环境中，对敏感个人信息或商业机密数据进行脱敏处理，以降低泄露风险。
• 操作审计与监控：记录所有关键数据处理操作（如访问、修改、删除），并实施实时监控与异常行为告警，以便事后审计与事件响应。
• 供应链安全管理：对第三方数据处理者（如云服务提供商、数据分析外包商）进行安全评估与持续监督，通过合同约束其安全责任。

5.

数据处理是数据治理体系中的动态执行环节，连接着数据战略与数据价值实现。组织必须建立并执行一套严谨、合规、安全的数据处理政策与流程，将数据治理原则融入日常操作。这不仅能够提升数据质量与利用效率，更能有效管控数据安全风险，构建信任基础，从而在数据驱动的竞争中赢得优势。在后续章节中，我们将进一步深入探讨数据质量管理、数据资产目录、数据安全技术等专题。