数据治理过程

从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从到终端再回到形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。

数据治理内容服务将是

数字化社会的建立，从技术上可以分为很多架构，从应用上也有众多分支，透过众多的表现形式，笔者通过比对各类数据建设方案，分析各种应用场景，可以看出数据化建设的本身越来越互联网化，其主要特征就是服务为王，如何从数字化浪潮中构筑新型的服务内容，提供***的场景化解决方案将是未来的重中之重。

智慧型交通、城市大脑、新型农村、数字***、远程、异地协同、AI教育等等，笔者不在此列举，这些平台的特点都是是数字驱动型，都是未来的发展的***，但是这些平台提供的服务才是关键，才是数字化平台生命力所在。

与之相应的技术型企业，只有扎根企业，提供行业解决方案，提供场景化功能服务，才能在数字化浪潮中绽放光芒。

数据治理过度采用GDPR对国内的影响

中国与欧盟***的国情不同，***也不同。与欧盟相比，目前我国尚未形成关于个人数据保护完善的******体系，类似的相关条款基本都分散在不同部门的******或标准中，边界和惩处力度不如GPPR明确，因此我国的个人数据保护基本还是依靠数据数据服务商单方面自律性的承诺，缺乏强制力。在数字经济大爆发，又缺乏明确约束力的背景下，许多企业制地采集使用个人信息，甚至会出现企业间数据共享、交换的情况出现。