数据治理让数据更安全

这是一个很现实也很棘手的问题。大家都知道数据安全的重要性，都要做数据安全，也知道数据安全的几种思路方法，然而真正要做的时候，却发现根本无从下手，只能参考其它同类企业，人家采购了什么，自己就采购什么，或者监管机构要求做什么，就采购什么。至于数据安全软件买来怎么用，或者究竟能派上多大用场，没人能说得清。其实，造成这种局面的本质原因就是企业对自身的数据缺乏认知，解决了数据认知问题，数据安全的落地便是水到渠成的了。所以，与其谈论该如何做数据安全，不如谈谈该如何提升数据认知能力。

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。

数据治理方法

自动调度：系统内包含自动调度器自动执行测试数据抽取以及***工作，减少人工干预。性能优化：通过多任务、多线程、分批处理等技术实现***的。完善的用户权限管理：系统具备完善的用户权限管理策略，可以针对不同角色、不同用户、不同操作系统进行权限设置，从而实现更为细粒度的权限管理。异构环境支持：同一平台支持异构数据库、应用程序和IT环境。自定义算法：系统支持各类加密、或基于各类复杂业务的DB或J***A的自定义算法。