基于以上数据安全治理实践理念，可以按照自顶向下和自底向上相结合的思路推进实践过程。一方面，组织自顶向下,以数据安全战略规划为指导,以规划、建设、运营、优化为主线，围绕构建数据安全治理体系这一核心，从组织架构、制度流程、技术工具和人员能力四个维度构建全局建设思路。另一方面，组织自底向上，针对各业务场景敏捷落地相关数据安全能力点，以快速满足业务场景的数据安全需求，降低数据安全治理的长期性对业务开展的影响。通过各个场景的建设与完善，最终全面覆盖组织的所有数据处理活动。以上的实践过程可以有效避免管理和技术的“两张皮”问题。
一、数据安全规划
数据安全规划阶段主要确定组织数据安全治理工作的总体定位和愿景，根据组织整体发展战略内容，结合实际情况进行现状分析，制定数据安全规划，并对规划进行充分论证。
1、现状分析
组织应通过现状分析找到数据安全治理的核心诉求及差距项，以此作为规划设计的依据。可以从安全合规对标、风险现状分析、行业最佳实践对比入手。
一是数据安全合规对标。数据安全合规是组织履行数据安全相关责任义务的底线要求。不同组织应对组织适用的外部法律法规、监管要求、标准规范等进行梳理，将重要条款与现有情况进行对比，分析其差距，确定合规需求。
二是数据安全风险现状分析。有效的数据安全风险管理是组织推进业务发展的重要保障。不同组织需结合其业务场景，基于数据全生命周期安全防护要求，通过数据安全风险评估等方式识别数据面临的安全威胁及所在环境的脆弱性，形成风险问题清单，提炼数据安全建设需求点。
三是行业最佳实践对比。行业对比是组织经营决策的主要参考。通过分析同行业的数据安全建设先进案例，并与组织现状进行横向对比，有助于提炼出更加适宜的数据安全建设方向和建设思路。
2、方案规划
组织应根据现状分析结果，结合数据安全治理目标，给出可落地实施的数据安全治理规划方案，并提炼重点目标和任务，分阶段落实到工程实施中。方案规划可以从前文所述的四个数据安全治理维度入手，通过对组织架构、制度流程、技术工具、人员能力的不断建设与完善达成建设目标。
以一个数据安全治理建设刚起步的企业为例，一般来说，可以将数据安全规划分为三个阶段，如下图所示。
数据安全治理规划示例
来源：数据安全推进计划
第一阶段，组织尚处于数据安全治理建设初期，急需在内部明确数据安全治理职责分工和管理要求，因而建议主要完成初步的数据安全治理体系建设工作，包括数据安全组织机构的建立、数据安全制度体系的编制、数据安全基础能力建设以及数据安全意识培训宣贯。同时数据分类分级作为实施数据安全管理措施和技术措施的前提，是一个需要提前布局且长期推进的工作。
第二阶段， 组织有了一定的数据安全治理基础，可以在这一阶段着重完善数据安全技术能力体系，通过建设统一的管理平台，全面落实数据安全管理规范及策略要求，并通过常态化数据安全运营，实现持续的数据安全保障能力。同时，应加强数据安全能力培训体系的构建，培养复合型数据安全专业人才，壮大数据安全人才队伍。
第三阶段， 组织已经初步建成数据安全治理体系，这一阶段以持续优化为主要目标，重在建立数据安全治理的量化评估体系，定期开展数据安全评估评测，监测各项指标的达标情况。再根据评估评测结果及时优化建设内容，最终达到较高的数据安全治理水平。同时，通过提炼并输出成功经验，促进行业共同进步。
3、方案论证
为保障规划方案在建设过程的顺利实施，应从以下方面进行论证分析。一是可行性分析，根据组织现状，明确人力、物力、资金的投入与产生的效益对比，协调数据安全管理机制和技术能力建设与业务系统之间的分歧，确保在业务发展与安全保障之间达到平衡。二是安全性分析，方案在正式实施前，要进行详细的方案论证分析，确保可以在业务稳定运行的前提下实施治理建设，同时要考虑治理过程中可能产生的新风险，避免未知风险的引入。三是可持续性分析，数据安全治理是持续性过程，随着业务拓展和技术进步，规划方案在保证与当前组织现有体系兼容的同时，也要考虑与后续的发展相适应。因此数据安全治理方案不仅要考虑当下，还要着眼于未来。在满足当前数据安全需求的同时，还要适应后续的持续发展。
