数据治理数据赋能
近越来越多的朋友关注到“数据赋能”这样一个话题，所谓数据赋能，可简单理解为挖掘数据价值，利用数据提供服务。举例来说，营销、人物画像、经营分析、数据地图这些都属于数据服务的范畴。究竟利用数据赋什么能，这需要取决于你的业务背景和发展方向，我们今天讨论的***不是赋什么能，而是数据如何赋能。
我喜欢把数据赋能和数字化转型放在一起讲，因为数字化转型的目标之一就是数据赋能。众所周知，我们从93年开始逐步发展信息化，从为了解决业务上0和1问题，为了解决无纸化办公，大数字化转型哪家好，到现在的大数据时代，近30年的时间总结起来，数据领域一共就三件事：解决数据孤岛问题、隐私数据保护以及提供数据服务。翻译过来就是数据治理、数据安全治理以及数据赋能。
数据治理敏感数据分布
随着信息化时代的不断推进，企业数据不仅在数量上呈现式递增的趋势，同时数据还具有类别多样化、环境复杂化等特点。由于企业数据大多分散存放于企业内部的业务系统和数据仓库中，大数字化转型算法，所以管理者对于敏感数据数据分布情况难以进行把控，大数字化转型案例，给敏感数据、数据的规范化管理造成很大难度。难度。现在市面上有很多识别敏感数据的工具和技术，能够对结构化的敏感数据进行识别并发现，而半结构化数据和非结构化数据识别起来较为困难，程度较低。
数据治理数据使用场景
场景决定数据安全工具的选择，例如呼叫中心、测试开发、对内数据流通、对外共享交换等，太原大数字化转型，每种场景都有适用于自己的数据安全工具。当然，场景的梳理还有助于特定安全工具的安全策略制定，例如数据***，同一数据域在不同场景下的***规则等。
真正的数据安全项目，耗时耗力的就是咨询梳理阶段，企业大部分精力和节奏也都消耗于此，技术方案的落地只是工具的选型和实施，其实反而不是那么重要。正如前文所说，只要前序工作做的好，一切便都是水到渠成的。
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