数据安全治理体系框架是一个综合性的体系，旨在确保数据在使用、存储、传输等各个环节中的安全性、合规性和有效性。
一、总体框架
数据安全治理体系框架通常包括组织建设、制度体系、技术支撑、过程管理和治理评价等五个维度，这些维度相互支撑，共同构成数据安全治理的完整体系。
二、具体构成
1. 组织建设
- 成立专门组织：企业应成立专门的数据安全治理组织和团队，负责数据安全治理的体系建设、决策、执行和监督等工作。
- 层级划分：组织架构需与数据安全治理的体系框架相匹配，可分为决策层、管理层、执行层和监督层四个逻辑层，确保数据安全治理工作的稳定、持续、高效执行。
2. 制度体系
- 制定政策规范：为维护内部纪律和公共利益，企业应制定数据安全相关的政策规范、标准要求、实施指南和操作规程等。
- 合规性要求：制度体系应充分考虑行业合规性要求，确保数据安全治理过程符合法律法规和行业标准。
3. 技术支撑
- 数据安全标识技术：以数据安全标识技术为基础，对数据进行分类分级，为数据全生命周期的安全管控提供技术支撑。
- 全生命周期安全管控：围绕数据采集、传输、存储、使用、共享、销毁等全生命周期，提供安全标识生成/绑定/保护、数据传输保护、数据存储保护、数据防泄漏、数据脱敏、细粒度访问控制等安全防护功能。
4. 过程管理
- 资产梳理：对企业内部的数据资产进行全面梳理，明确数据的来源、流向、存储位置和使用情况等。
- 治理流程：通过明确的标准步骤执行并输出成果的系列管理流程，包括资产梳理管理、治理流程管理、评价流程管理、监督流程管理等。
5. 治理评价
- 监督与审计：采用监督、审计、分析等手段对数据安全治理体系的建设、管理和运行情况进行评价。
- 持续优化：根据评价结果推动数据安全治理体系的持续优化，提高数据安全防护水平。
三、核心要素
- 数据安全保护：确保数据在使用、存储、传输等过程中的安全性，防止数据泄露、篡改和丢失等风险。
- 合规性：确保数据安全治理过程符合法律法规和行业标准的要求。
- 敏感数据管理：对敏感数据进行特殊保护和管理，防止敏感数据被非法获取和使用。
四、实践路线
数据安全治理的实践路线通常包括治理规划、治理建设和治理运营三个步骤。企业应根据自身实际情况和发展需求，制定切实可行的数据安全治理规划，并按照规划逐步推进治理建设和运营工作。
五、总结
数据安全治理体系框架是一个综合性的体系，涉及组织建设、制度体系、技术支撑、过程管理和治理评价等多个方面。企业应根据自身实际情况和发展需求，构建符合自身特点的数据安全治理体系框架，并不断优化和完善该体系以提高数据安全防护水平。
