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，大数据分类分级方案，都属于数据形态的范畴，都需要梳理了解。
数据治理数据适用、加工活动
数据处理活动需要具备明确的目的，并被用户授权；
处理生物识别、健康、金融账户、行踪轨迹等敏感个人信息，隐私数据分类分级方案，应取得个人的单独同意；
通过自动化决策方式向个人进行信息推送、商业营销，应提供不针对其个人特征的选项或提供便捷的拒绝方式。
数据传输、提供、公开活动
未经用户授权，数据信息不得向第三方传输和提供；
数据信息特定目的适用，未经授权不得不公开；数据信息不得泄露的原则。
数据治理数据化现状决定了数字化建设的进程
作为未来的发展前沿，数据分类分级方案，离不开数字化基础。数字化浪潮虽然可以促进企业的快速发展，推动信息的流动，分类分级方案，但是离不开企业信息化发展的规律。企业仍会从业务系统开始，逐步构筑数据融合的信息平台再构筑跨管辖权的数据交换平台。这个发展规律，决定了企业未来的数字项目内容，这些内容将是未来的发展主流。
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