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数据治理成为未来发展主流

面对新经济发展模式，新的机遇和挑战，很显然引导和参与下，社会将投入更多的资源，形成新一轮的数字化建设的浪潮。那么，数据化建设的方向、数据化建设的内容，在此期间将会有哪些特点，本文从多方面给予论述，为企业发展提供简明的思路。

作为未来的发展前沿，离不开数字化基础。数字化浪潮虽然可以促进企业的发展，推动信息的流动，但是离不开企业信息化发展的规律。企业仍会从业务系统开始，逐步构筑数据融合的信息平台再构筑跨管辖权的数据交换平台。这个发展规律，决定了企业未来的数字项目内容，这些内容将是未来的发展主流。

数据治理让数据更安全

这是一个很现实也很棘手的问题。大家都知道数据安全的重要性，都要做数据安全，也知道数据安全的几种思路方法，然而真正要做的时候，却发现根本无从下手，只能参考其它同类企业，人家采购了什么，自己就采购什么，或者监管机构要求做什么，就采购什么。至于数据安全软件买来怎么用，或者究竟能派上多大用场，没人能说得清。其实，造成这种局面的本质原因就是企业对自身的数据缺乏认知，解决了数据认知问题，数据安全的落地便是水到渠成的了。所以，与其谈论该如何做数据安全，不如谈谈该如何提升数据认知能力。

数据治理数据管理流程

数据管理流程、数据申请流程、数据创建流程、数据生产流程、数据修改流程、数据销毁流程、数据共享交换流程等，基本贯穿整个数据生命周期。企业究竟有没有统一的数据使用流程，数据使用流程是什么样的，是数据认知的重要组成部分，作为数据安全的工作者，必须清楚地了解内部数据使用的全流程，方能制定出合理合规的管理方案。

想要对敏感数据加以保护，首先要发现出存在企业系统中的敏感数据，并保障其性。例如：系统内的某一列字段为联系方式，由与座机号组成，这些信息由于存在于同一列中，若是从字段所设定的数据特征去发现，很容易将其中一个作为非敏感数据而无法形成的敏感数据发现。

派客动力敏感数据发现系统，能够从企业或组织内部海量业务系统及磁盘文件中自动识别、发现并定位敏感数据，可基于元数据、数据内容进行敏感数据识别，内置的敏感数据发现算法，且支持用户自定义敏感数据发现规则，构建企业全景敏感数据地图。