数据治理数据形态

作为数据安全工作者，了解企业自身数据的步就是数据形态的认知。数据体量有多大，是TB、PB还是ZB级？哪些是结构化数据、哪些是半结构化数据、哪些是非结构化数据？这些数据都存储在哪里，企业都用到了哪些种数据库，是传统的关系型数据库、Mpp数据库、K-V数据库还是基于Hadoop的数据库？这些数据的增量情况如何等等，都属于数据形态的范畴，都需要梳理了解。

数据治理数据***后数据依然具备业务规则关联性

派客动力***平台根据该***需求，保障***后的数据依然具备供企业使用、分析的能力，具备能让业务可靠运行的能力。因此，***后的数据能够保有原始数据的业务属性和数据分布特征，例如：原始数据中的姓名、地址等信息，需要在***后依然具有可读性，***后的数据满足业务系统的数据规则，能够正确的通过业务系统的数据有效性验证，如号、号的校验位，生日的区间等。

中小企业数据治理

然而中小企业却恰恰相反，由于缺乏足够的财力做支撑，如果不放弃欧洲市场而强行改造企业，恐怕将难以保证企业生存，因此这些企业要慎重评估GDPR带来的影响，适当取舍，方为生存之道。如果用力过猛，过度采用GDPR，可能会适得其反。很多技术的革新都离不开这些中小型高科技企业，这些企业的消亡势必会影响我国高新技术的发展。

数据治理GDPR带来的影响

不过关于GDPR带来的影响，我们也不该盲目悲观，还是有可借鉴之处。首先应该认识到，个人信息保护和数字经济之间，永远不可能找到的平衡点，根据形势进行动态平衡才是途径。短期内，我们在大方向上应该坚持经济发展以造福于国民，毕竟数字经济在我国已经成为重要的经济增长点；但长远考虑，国民的自我隐私保护意识是逐渐加强的，提升企业的公信力势在必行，单纯依靠企业的自觉很难赢得公民的信任，因此需要***在小化影响经济发展的情况下从立法层面不断完善，方能达成目标。