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，数据分类可以独立存在，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。
数据治理行业现状
目前各行业都在向数字化驱动做转型，中大型企业内部有海量的业务系统，同时系统内承载着海量的敏感数据信息。由于企业不断的拓展多种类新业务，导致新、老数据出现结构复杂、类型多样，难以管理的局面。正因如此，繁多复杂的数据中蕴藏着极具价值的敏感数据，而这样的局面对于敏感数据的保护也就极为艰难。各行业也认知到了这个问题，基本都已规划及实施建设了信息安全体系，能够的保障业务系统的安全，为何数据泄露事件依然频频发生呢？
数据治理
s结合国际形势进行分析，会发现GDPR的颁布仅仅是为了保护公民隐私这么简单，其实早在2015年，欧盟就曾推出《数字一体化战略》，该战略的旨在为欧盟的企业或个人提供更好的数字产品和服务，化地实现数字经济的增长潜力，再结合近年中美两国数字经济高速增长的态势，以及欧盟在这方面的劣势就不难看出，
对于处于追赶者位置的欧盟来说，GDPR不仅平衡了数据利益化和隐私保护的问题，还可以利用各国同欧盟法律上的差异，以及自身长臂管辖的灵活性，变成了保护欧盟数字经济的堡垒，具有极深远的战略意义。
数据治理
敏感数据一旦泄露会给个人及社会带来严重危害，甚至对企业及组织带来不可估量的损失，那敏感数据到底有哪些呢?除法律、法规内界定的敏感数据（号、姓名、住址、银行帐号等）外，还有企业或组织机构不适合公开的数据，如企业的营业数据、网络结构等。但如何鉴别和分类敏感数据却存在诸多矛盾，由于不同地域、不同法律或部门也可能对同一类的数据归类不尽相同，这也给识别敏感数据带来一定的难度。