大数据治理 大数据治理 北京派客动力

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，大数据治理价格，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，大数据治理，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快速发展的机遇。

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。

数据治理

敏感数据一旦泄露会给个人及社会带来严重危害，甚至对企业及组织带来不可估量的损失，那敏感数据到底有哪些呢?除法律、法规内界定的敏感数据（号、姓名、住址、银行帐号等）外，还有企业或组织机构不适合公开的数据，大数据治理公司，如企业的营业数据、网络结构等。但如何鉴别和分类敏感数据却存在诸多矛盾，由于不同地域、不同法律或部门也可能对同一类的数据归类不尽相同，这也给识别敏感数据带来一定的难度。

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