数据治理意义
网上都在说大数据时代的数据，价值堪比石油，所以各行各业都想发挥数据的大价值，但用没经过治理和保护的数据提供服务，就如同空中楼阁，提供的服务是有限的，做出的分析是不准的，是谈不上赋能的。遗憾的是，无论是否意识到了数据治理和数据安全的重要性，多数人依然会选择把关注点和投入放到数据服务上，因为服务（赋能）有亮点，能出彩，看得见、也摸得着。“万丈高楼平地起,一砖一瓦皆根基。”小学生都明白的道理，成年人如何不懂，只是认知不够。
数据治理数据所有者
个人为数据的所有者，具有对数据的一切，包括数据知情权（含采集知情权、用途知情权、公示知情权、转移知情权等）、数据的同意权（所有的数据处理活动必须得到用户的授权允许）、数据的销毁权（可以要求修改）。
数据同意权是法案的，将数据处理活动限制在用户同意的范围内，将未经用户同意的处理活动（采集、存储、适用、加工、传输、提供、公开）定义为行为。
数据治理让数据更安全
这是一个很现实也很棘手的问题。大家都知道数据安全的重要性，都要做数据安全，也知道数据安全的几种思路方法，然而真正要做的时候，却发现根本无从下手，只能参考其它同类企业，人家采购了什么，自己就采购什么，或者监管机构要求做什么，就采购什么。至于数据安全软件买来怎么用，或者究竟能派上多大用场，没人能说得清。其实，造成这种局面的本质原因就是企业对自身的数据缺乏认知，解决了数据认知问题，数据安全的落地便是水到渠成的了。所以，与其谈论该如何做数据安全，不如谈谈该如何提升数据认知能力。
数据治理数据使用场景
场景决定数据安全工具的选择，例如呼叫中心、测试开发、对内数据流通、对外共享交换等，每种场景都有适用于自己的数据安全工具。当然，场景的梳理还有助于特定安全工具的安全策略制定，例如数据脱敏，同一数据域在不同场景下的脱敏规则等。
真正的数据安全项目，耗时耗力的就是咨询梳理阶段，企业大部分精力和节奏也都消耗于此，技术方案的落地只是工具的选型和实施，其实反而不是那么重要。正如前文所说，只要前序工作做的好，一切便都是水到渠成的。