數據安全治理（簡稱：DSG）是以“讓數據使用更安全”為目的的安全體系構建的方法論，核心內容包括：
（1）滿足數據安全保護（Protection）、合規性（Compliance）、敏感數據管理（Sensitive）三個需求目標；
（2）核心理念包括：分級分類（Classfiying）、角色授權（Privilege）、場景化安全（Scene）；
（3）數據安全治理的建設步驟包括：組織構建、資產梳理、策略制定、過程控制、行為稽核和持續改善；
（4）核心實現框架為數據安全人員組織（Person)、數據安全使用的策略和流程（Policy & Process）、數據安全技術支撐（Technology）三大部分。
數據安全成熟度模型（簡稱：DSMM）是另一個數據安全建設中的系統化框架，是圍繞數據的生命周期、結合大數據業務的需求以及監管法規的要求，持續不斷的提升組織整體的數據安全能力，以數據為核心的安全框架。
DSMM核心框架圖
主要包含以下三個維度:
1) 數據生命周期安全：圍繞數據生命周期，提煉出大數據環境下，以數據為中心，針對數據生命周期各階段建立的相關數據安全過程域體系。
2) 安全能力維度：明確組織機構在各數據安全領域所需要具備的能力維度，明確為制度流程、人員能力、組織建設和技術工具四個關鍵能力的維度。
3) 能力成熟度等級：基于統一的分級標準，細化組織機構在各數據安全過程域的5個級別的能力成熟度分級要求。
DSMM模型與DSG理論之間既有相同，又有區別；兩個安全體系都強調以數據為中心建立系統化的數據安全體系，在數據安全的建設上，都不是強調唯技術論，都強調組織建設、制度流程和技術工具的綜合作用。
1) DSG是以數據的分級分類為核心，進行安全策略的設定；DSMM是以數據的生命周期為核心，尋求安全策略的覆蓋；
2) DSG體系化建議了數據使用或服務的人員的角色，根據角色對數據使用的主要場景，提供建議的安全措施，以及所要使用的安全工具；而DSMM更多的是提供一種評估方法，看數據使用的過程中，企業是否定義了明確的控制措施，并無具體化的方法推薦；
3) DSG并不那么強調數據的生命周期，DSG反對在數據的生命周期中不區分化的安全措施，DSG強調針對數據使用場景，滿足數據使用需求后的針對性安全措施；比如在開發測試環境，需要采用脫敏的技術獲得高仿真數據，在這種場景下不強調審計、管控和加密等措施；
4) 在DSG體系中，將安全體系的構建，明確歸納為安全政策的制定，技術支撐平臺的建設，安全政策執行有效性的監督，安全政策的改善這一持續循環過程；而DSMM對安全成熟度進行了等級化分級，將持續改善定義為了最高級別；在DSG的理念中，無論在完成了多少的安全建設，持續改善都是一個標準動作。
5) 從本質上講，DSG更像一種方法論，幫助企業如何迅速構建一套行之有效的數據安全體系；而DSMM更像一種評估方法，像一個考試，讓企業或監管機構來評價企業當前的安全建設狀態。
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