公用事业数据分类分级案例 北京派客动力

数据治理现有系统中的敏感数据梳理

该银行没有明确的数据价值定义标准，致使工作人员无法对辖区内掌握和拥有的数据进行很好的估值，随之对于操作稍有不慎所产生的后果也就无从评估。对此，派客动力脱敏平台内置了大量的敏感数据发现算法，能够通过对该银行现有系统中的数据进行采样分析，自动发现系统中包含敏感信息的敏感数据，包括姓名、证件号、银行账户、金额、日期、住址、号码、 Email 地址、车牌号、车架号、企业名称、工商注册号、组织机构代码、纳税人识别号等；对所有敏感数据进行梳理、收集。

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，公用事业数据分类分级案例，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。

国家单位是本轮数字化浪潮的主要推动者

既然国家将数字化建设提升到全社会的角度，提升到促经济保增长的高度，数据分类分级案例，那么数字化建设涉及的数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等内容，敏感数据分类分级案例，离不开的主导，其基础制度和标准规范的设立也是的主要职责。所以说，将是数字化建设的当但，在此过程中，头部企业将协助完成标准和规范的编制，中小技术企业将更着眼于数字化服务内容。

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