1.概述
数据合规是指在整个数据的生命周期内（包括数据的采集、存储、处理、传输、使用等环节），确保企业的数据管理和操作过程遵循相关法律法规、行业标准和内部控制要求，特别是要关注数据来源的合法性、数据处理的正当性、数据交易的规范性和数据保护的有效性，从而保障个人、企业乃至国家的权益。数据合规审查是指企业为了确保数据合规而进行的一系列评估、分析和改进活动，目的是审查和评估企业生产、采集、存储、处理、分享和销毁数据的实践是否符合相关的数据保护法律、法规、政策和标准。
2.实施价值
数据合规审查确保企业遵守相关的法律法规和行业标准，识别并降低处理数据过程中的风险，同时保护个人隐私，避免无效低可能的法律和财务风险，提高数据安全和运营效率，还能增强客户及利益相关方的信任，从而支撑业务增长和创新。具体而言，数据合规审查的价值包括：
（1）降低企业风险。数据合规是数据要素流通的硬性要求。数据合规审查可以确保企业在数据生产、采集、存储、处理和使用过程中遵循相关法律法规和监管要求，从而降低因违规行为导致的罚款、法律诉讼和声誉损失等风险。
（2）增强社会信任。通过数据合规审查，保证数据要素流通的合规性，防止数据滥用和非法获取，保障个人与机构的权利不受侵害。健全的数据治理机制不仅有助于提升数据安全水平，还有助于促进公众对数字经济的信任和参与，进而形成一个更加公平、安全的信息社会。
（3）提高数据治理水平。数据合规审查涉及对企业数据的盘点、溯源，以及对数据处理流程的规范和监控。上述功能能够确保数据的准确性、完整性和可审计性，为数据资产的价值评估和入表提供更加可靠的审查依据。
（4）促进跨境数据流通。在全球化背景下，数据合规审查有助于企业在国际市场中开展安全合规的数据跨境传输，以满足国家跨境数据安全保护要求。
数据合规性审查需要一套完整的数据合规审查框架，明确数据审查范围和标准，后续其他建设内容以及执行阶段的各项内容均需要围绕这一体系开展。
一般而言，企业数据合规审查的实施路径参考如下：
（1）准备阶段。主要工作包括：
①组建专业团队或引入第三方团队，具备开展数据合规审查的法律、技术、业务规则等相关的知识和技能；
②根据合规审查目的确定审查范围，包括组织范围、数据范围、业务流程和业务活动范围等；
③确定合规审查的依据，包括相关的法律法规、监管规定、行业准则和国际条约；
④明确审查过程中使用的工具，包括检查表、基线检查工具、安全扫描及测试工具、安全审计工具等；
⑤调研合规审查的对象，包括业务运营模式、所处理数据的类型以及规模等；
⑥在调研的基础上收集审查对象的相关资料，包括业务介绍、合同文件、制度规章、处罚通知、判决书、数据安全风险评估报告等。
（2）执行阶段。主要工作包括：
①文档审查，对准备阶段收集到的相关资料进行审查，判断其是否符合相关的法律法规的要求；
②数据审查，对明确范围内的数据真实性、来源合法性等进行审查，判断是否符合数据资产化建设的需要；
③审查相关实际运行的网络、信息系统的安全技术保障措施是否有效；
④按需对合规审查对象涉及到的相关人员进行访谈，以核实审核对象数据安全合规的实际情况。在执行阶段，应该及时记录审查时的实际情况以及发现的问题，以便后续审查结果分析。（3）结果分析。审查结果分析应重点关注合规性问题，包括所违反的法律法规、监管制度、内部制度的名称及条款、可能引起的风险及其严重性级别。必要时，制定相应的整改计划，包括问题的描述、整改措施、责任方或落实方、整改有效性的验证方。
（4）结果评价。在审查的工作完成后，应形成相应的分析报告，报告的内容包括数据合规审查的目的、审查结果的适用范围、审查所依据的法律法规及监管规定、合规审查所发现的问题以及相应的整改建议。必要时，可以基于特定目的出具专项分析意见，例如数据分级分类管理的专项意见、数据出境的专项意见。
