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数据治理怎么做
当真正理清了这些关于信息化现状认知，企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做，通常有两种思路：要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理，要么以需求为导向，从数仓、中台等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了，老百姓要喝水，是从治理水质，还是在下游建个污水处理厂，每天喝
证券数据脱敏结构
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视频作者：北京派客动力科技有限公司
数据治理怎么做
当真正理清了这些关于信息化现状认知，企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做，通常有两种思路：要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理，要么以需求为导向，从数仓、中台等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了，老百姓要喝水，是从治理水质，还是在下游建个污水处理厂，每天喝多少就治理多少？足球要进世界杯，是从娃娃抓起搞青训，还是规划老外雇佣军？选择哪种思路，高层认知很关键，所以IT、数据、业务、安全、法务等各部门提供的信息一定要准确，但实际情况要糟的多（因为基层员工的认知不够和人员变动等不确定因素都会造成高层的信息缺失）。
数据治理数据分级
，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。如何给数据定级，一个重要的依据就是要判断该数据泄露时所造成的影响，包括影响的对象、影响的范围和结果等，这些取决于业务分类的准确性。数据分级另一个前提就是合规的梳理，企业可以通过这项工作清楚地了解哪类数据是被要求必须受保护的，从而结合分类的结果更地对数据进行分级。
数据治理敏感数据分布
随着信息化时代的不断推进，企业数据不仅在数量上呈现式递增的趋势，同时数据还具有类别多样化、环境复杂化等特点。由于企业数据大多分散存放于企部的业务系统和数据仓库中，所以管理者对于敏感数据数据分布情况难以进行把控，给敏感数据、数据的规范化管理造成很大难度。难度。现在市面上有很多识别敏感数据的工具和技术，能够对结构化的敏感数据进行识别并发现，而半结构化数据和非结构化数据识别起来较为困难，程度较低。
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