近期滴滴公司被罚80.26亿，对互联网企业敲响数据安全以及数据合规的警钟。
跟进并使企业满足数据保护法规可能很困难，而新的《通用数据保护法规》（GDPR）并不是各组织唯一应该了解的数据保护法规。
美国加利福尼亚州最近通过了一项法律，赋予居民控制公司收集的有关他们的数据的权利。一些人认为，《加利福尼亚州消费者隐私法》（CCPA）开创了效仿的先例，授权消费者对公司如何使用其个人信息设定限制。
事实上，各组织应该预计立法者将面临越来越大的压力，要求他们引入新的数据保护法规。一些引人注目的数据泄露和丑闻提高了公众对这一问题的认识。
脸书之前因另一个围绕其用户数据透明度的重大问题而成为新闻焦点，据报道，这家科技巨头还将在爱尔兰面临10项GDPR调查-----以及苹果、LinkedIn和推特。
一些行业，如医疗保健和金融服务业，多年来一直受到严格的数据监管：GDPR现在加入了《健康保险便携性和责任法案》（HIPAA）、支付卡行业数据安全标准（PCI DSS）和巴塞尔银行监管委员会（BCBS）。
由于这些预先存在的法规，在这些行业内运营的组织以及保险业提前涵盖了一些GDPR合规基础。
其他行业根据其业务性质有自己的准备。例如，许多零售商拥有强大的、数据驱动的国际电子商务运营。这些企业必须遵守不同的地方标准，尤其是在处理个人识别信息（PII）时。
规模较小、以实体为主的零售商可能不得不从头开始。
但撇开起点不谈，每个数据驱动的组织都应该努力实现更好的数据管理标准，而不仅仅是为了合规。毕竟，企业现在意识到数据是他们最有价值的资产之一。
新的数据保护法规 ----- 始终做好准备
面对不断的数据驱动的变化，当涉及到新的数据保护法规时，问题在于何时做，而不是是否做。
正如他们所说，最好的防守是良好的进攻。幸运的是，无论何时，第一个工作点总是数据治理，因此组织可以做好准备。
有效遵守新的数据保护法规需要对数据方面的“什么、在哪里和谁”以及能够访问数据的利益相关者（即员工）有充分的了解。
整合数据管理和数据治理的监管理由
现有的数据法规也是如此。合规性是一项持续的要求，因此，实现合规性的努力不应被视为静态事件。
在GDPR生效前不到四个月，只有6%的企业表示他们做好了准备。许多这样的组织都会回忆起数周甚至数月的压力，整理他们的数据库、数据管理流程和政策。
这段时间和金钱是在积极努力发展业务的要求下被动地花费的。
强大的数据治理计划的实施和后续观察确保了组织在未来不会陷入困境。如果进行审计，当前的项目不会突然脱轨，因为它们再次引发GDPR前的恐慌。
数据治理：合规的基础
遵守新的或旧的数据保护法规的第一步是数据治理。
一个强大而有效的数据治理计划可以确保组织了解安全应该集中在哪里。
通过采用能够自动标记敏感数据并跟踪其沿袭的数据治理平台，您可以确保没有任何漏洞。
您选择的数据治理解决方案应使您能够通过以下方式自动扫描、检测和标记敏感数据：
监视和控制敏感数据 ----- 在整个企业中获得更好的可见性和控制，以识别数据安全威胁并减少相关风险。
为敏感数据发现丰富业务数据元素 ----- 通过利用一种全面的机制来定义跨数据库系统、云和大数据存储的PII、PHI和PCI的业务数据元素，您可以轻松地基于一组算法和数据模式识别敏感数据。
提供元数据和基于价值的分析 ----- 根据元数据和数据价值模式及算法简化敏感数据的发现和分类。组织可以定义业务数据元素和规则来识别和定位敏感数据，包括PII、PHI和PCI。
通过这些预防措施，组织可以在发生数据泄露时做出响应。拥有一个治理良好的数据生态系统和数据沿袭能力意味着可以快速发现问题。
此外，如果需要任何后续行动，例如GDPR的数据泄露报告时间要求，可以根据法规迅速处理。
同样重要的是要理解，数据治理的好处并不局限于合规。
更好地了解您拥有的数据、存储在哪里以及其使用和访问历史，不仅有助于抵御不合规后果。事实上，这种理解可以说是更好地主动使用。
数据治理提高了数据质量标准，支持更好的决策，并确保企业能够对通知这些决策的数据更有信心。
通过控制数据访问来保护数据的机制也可以被用来使数据更容易被批准方发现，从而提高运营效率。
总而言之，数据治理对数据驱动的业务的影响的累积结果既可以提高收入（通过更高的效率），也可以降低成本（减少错误、错误启动等）。
