河南银行数据脱敏公司服务介绍 北京派客动力科技

数据治理数据适用、加工活动

数据处理活动需要具备明确的目的，并被用户授权；

处理生物识别、健康、金融账户、行踪轨迹等敏感个人信息，应取得个人的单独同意；

通过自动化决策方式向个人进行信息推送、商业营销，应提供不针对其个人特征的选项或提供便捷的拒绝方式。

数据传输、提供、公开活动

未经用户授权，数据信息不得向第三方传输和提供；

数据信息特定目的适用，未经授权不得不公开；数据信息不得泄露的原则。

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。

数据治理数据分类

大家都知道我们擅长做数据分类分级，对于我们来说，这确实是一个老生常谈的问题，但在整个数据安全领域中，它却又是般的存在，不得不提。散落在企业各个存储角落的那些数据，在业务维度上，都属于哪个业务域、哪条业务线、哪个业务系统、哪个业务项、哪个业务分类，这些被贴上了业务标签的数据，将更容易从业务视角进行解读，为数据分级打下根基。从数据资产化的角度来看，数据分类可以独立存在，然而数据分级在某种程度上来说，需要依赖于数据分类的结果，因为数据分类令数据有了明确的业务属性。