数据治理意义

网上都在说大数据时代的数据，价值堪比石油，所以各行各业都想发挥数据的大价值，但用没经过治理和保护的数据提供服务，就如同空中楼阁，提供的服务是有限的，做出的分析是不准的，是谈不上赋能的。遗憾的是，无论是否意识到了数据治理和数据安全的重要性，多数人依然会选择把关注点和投入放到数据服务上，因为服务（赋能）有亮点，能出彩，看得见、也摸得着。“万丈高楼平地起,一砖一瓦皆根基。”小学生都明白的道理，成年人如何不懂，只是认知不够。

数据治理企业系统梳理

开展数据、信息梳理的步，先对企业中的所有系统进行梳理，了解不同系统下的业务需求、项目模块、业务组等，编制梳理计划。当系统间进行集成或对接时，无非是将系统下的数据进行交互对接、整合，此时常见的问题就是各系统间相同的数据无法保证数据格式的一致性、准确性和完整性。第二步便是要对数据制定统一性规则，确保数据的完整性和一致性。首先要建立公共信息类模型，保障数据梳理时有统一的信息规范。其次，设定特殊信息级模型，制定数据性等级，确定数据信息敏感级别，方便确立日后哪些数据、信息以何种形式进行交互流通。

数据治理数据***

数据***不仅仅是代名词，同样也蕴含着复杂且多样的***技术能力。在不同环境下，企业对于敏感数据***的要求也不尽相同。例如：***后的数据要求性、可用性、完整性等。通常来说，市面上多数的***产品中可通过内置的规则对、姓名、等常用的敏感数据实现***，并满足后续的测试、使用等需求，而更多真实环境中，往往需要***的

敏感数据实际在***操作中更为复杂化。

数据治理什么是GDPR

事物都有两面性，数据价值的发掘的确可以为企业带来可观的利润，为世界带来发展，然而就在企业攫取数据资源时，关于公民隐私数据***的事件此却此起彼伏。数字经济的崛起的确为人类社会的发展和价值创造的促进提供了巨大契机，但也对公民的隐私安全构成了实质性威胁。如何平衡数字经济价值化和个人隐私权益保护，逐渐变成了性的话题。在这样的大背景下，欧盟颁布了《通用数据保护条例》（GeneralDataProtectionRegulation，简称GDPR），条例要求企业对个人隐私数据的使用变得透明化，隐私数据保护的操作性也变得更灵活。