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***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***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。

数据治理多种异构数据源支持

具有多种异构数据源支持，一个***规则可应用于不同的数据源，可对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行***处理。例如：可在excel、TXT、Or***e、Hadoop等数据源上直接引用。***后的数据完全不落地分发，提供库到库、文件到库、库到文件、文件到文件等方式，无需在生产系统或本地安装任何客户端。

数据治理

s结合国际形势进行分析，会发现GDPR的颁布仅仅是为了保护公民隐私这么简单，其实早在2015年，欧盟就曾推出《数字一体化战略》，该战略的旨在为欧盟的企业或个人提供更好的数字产品和服务，化地实现数字经济的增长潜力，再结合近年中美两国数字经济高速增长的态势，以及欧盟在这方面的劣势就不难看出，

对于处于追赶者位置的欧盟来说，GDPR不仅平衡了数据利益化和隐私保护的问题，还可以利用各国同欧盟***上的差异，以及自身长臂管辖的灵活性，变成了保护欧盟数字经济的堡垒，具有极深远的战略意义。