数据治理数据脱敏
数据脱敏不仅仅是代名词，同样也蕴含着复杂且多样的脱敏技术能力。在不同环境下，企业对于敏感数据脱敏的要求也不尽相同。例如：脱敏后的数据要求性、可用性、完整性等。通常来说，市面上多数的脱敏产品中可通过内置的规则对、姓名、等常用的敏感数据实现脱敏，并满足后续的测试、使用等需求，分类分级案例，而更多真实环境中，往往需要脱敏的
敏感数据实际在脱敏操作中更为复杂化。
国家单位是本轮数字化浪潮的主要推动者
既然国家将数字化建设提升到全社会的角度，提升到促经济保增长的高度，那么数字化建设涉及的数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等内容，离不开的主导，分类分级算法，其基础制度和标准规范的设立也是的主要职责。所以说，将是数字化建设的当但，在此过程中，头部企业将协助完成标准和规范的编制，分类分级，中小技术企业将更着眼于数字化服务内容。
数据治理数据使用角色
这属于数据安全管理的范畴。保障数据安全，不仅需要技术手段，分类分级方案，还需要常态化的管理机制做支撑。其中的就是要梳理数据使用的角色、流程以及场景。数据使用角色通常包括数据管理者、数据所有者、数据生产者、数据使用者等，是数据访问或使用权限，以及数据泄露以后的问责主体；数据使用流程是否健全，是企业数据安全管理成熟度的体现。
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