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数据治理必要性
企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划，确保董事会和股东可以方便、安全、、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。
数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并终体现为增加收入和
省数据安全治理服务
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视频作者：北京派客动力科技有限公司
数据治理必要性
企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划，确保董事会和股东可以方便、安全、、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。
数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并终体现为增加收入和利润。
国际上此方面的研究协会比较多，但截止2014年底只有ITSS WG1国际化小组展开了正式研究，并向ISO正式提交和发布了数据治理的研究白皮书。
数据治理数据性要求
作为数据应用的内容本身，将会有更多的性要求，因此，数据整个生命周期的安全将是企业在数字化融合下的重要考量内容，数据在采集、传输、处理、交换、销毁全生命中，应该采用哪些技术手段，保障数据不被获取，数据如何管理才能平衡业务发展和安全管控之间矛盾。于此相关的数据技术、数据库审计技术、数据交换技术、网络监控技术等的，该类技术在数字化建设浪潮中将迎来发展的机遇。
数据治理数据形态
作为数据安全工作者，了解企业自身数据的步就是数据形态的认知。数据体量有多大，是TB、PB还是ZB级？哪些是结构化数据、哪些是半结构化数据、哪些是非结构化数据？这些数据都存储在哪里，企业都用到了哪些种数据库，是传统的关系型数据库、Mpp数据库、K-V数据库还是基于Hadoop的数据库？这些数据的增量情况如何等等，都属于数据形态的范畴，都需要梳理了解。
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