1.1概述

   数据合规管理是指组织依据法律法规、标准规范、部门规章,建立管理体系、实施技术措施、规范业务的过程。数据合规管理包括构建数据合规清单,建立数据合规机制,实施数据合规审查、数据合规建议、个人信息管理、重要数据管理和数据出境管理等活动。

1.2过程目标

a) 建立一致的数据合规需求;

b) 建立数据合规管理机制,保障合规管理有效实施;

c) 提升组织数据处理活动的合规性,重点关注个人信息、重要数据和数据出境等。

1.3过程描述

a) 构建数据合规清单,根据国家、行业等外部监管要求,结合组织业务开展对数据合规的需求,构建数据合规清单;

b) 建立数据合规机制,根据数据合规需求制定系统性管理制度、工作流程和应对措施,规范数据处理各项活动;

c) 实施数据合规审查,组织制定和执行数据合规管理方案,主要内容包括识别合规风险、实施管理和技术措施、制定合规应急预案等,保障数据处理活动各个阶段合规;

d) 数据合规建议,组织对数据处理活动进行合规性审查,评估合规制度执行情况,针对合规审查结果,形成具备可操作性改进方案;

e) 个人信息管理,组织建立个人信息保护制度、管理流程和技术措施,确保个人信息的安全保护和合理利用;

f) 重要数据管理,组织识别、申报重要数据,建立重要数据保护制度、管理流程和技术措施,确保重要数据的安全保护和合理利用;

g) 数据出境管理,组织建立数据出境安全管理机制,识别出境数据范围、规模,按规定申报数据出境安全评估。

1.4能力等级标准

a) 第1级,初始级:

在项目中明确数据合规需求和机制,在文档中进行描述。

b) 第2级,受管理级:

1) 在部门层面明确数据合规需求;

2) 在部门层面制定数据合规管理制度与流程;

3) 在部门层面识别数据合规风险。

c) 第3级,稳健级:

1) 制定组织统一的数据合规管理制度,明确职责分工、管理流程和管理要求;

2) 根据组织数据合规管理的需求,建立数据合规清单;

3) 建立数据合规管理团队,通常由法务、技术、数据、业务人员组成,持续跟踪相关法律法规和标准;

4) 制定数据合规风险应对策略,包括不同类别合规风险应急预案和合规管理机制等;

5) 识别组织内部数据合规问题,开展应急处置或针对性地提出改进措施,并监督执行;

6) 组织定期开展针对个人信息、重要数据和数据出境等方面的合规检查,发布数据合规报告;

7) 定期开展数据合规管理相关的培训和宣贯。

d) 第4级,量化管理级:

1) 设定量化指标,跟踪评价数据合规管理过程并持续改进;

2) 引入外部机构开展个人信息、重要数据和数据出境等方面的数据合规评估,发布数据合规报告;

3) 采用人工智能技术开展数据合规风险分析,提高数据合规管理水平;

4) 参与数据合规相关国家标准制定,主导行业标准制定。

e) 第5级,优化级:

1) 参与数据合规相关国际标准制定,主导国家标准制定;

2) 在国际和国家层面分享最佳实践,成为行业标杆。