数据治理管理规范
数据化建设过程中的管理规范,更多体现在数据融合和交换的管理方法中,该类方法是以应用软件为载体的数据管理类规范,通常在不同应用行业、不同使用者中采用不同的管理规范,其相互之间既有共通之处,也有各企业的特点。
数据标准和数据规范的制定将是数字化社会的主要工程,也是国家建设别数据统一共享开放平台的基石。
数据治理内容服务将是
数字化社会的建立,从技术上可以分为很多架构,从应用上也有众多分支,透过众多的表现形式,笔者通过比对各类数据建设方案,分析各种应用场景,可以看出数据化建设的本身越来越互联网化,其主要特征就是服务为王,如何从数字化浪潮中构筑新型的服务内容,提供高效的场景化解决方案将是未来的重中之重。
智慧型交通、城市大脑、新型农村、数字金融、远程、异地协同、AI教育等等,笔者不在此列举,这些平台的特点都是是数字驱动型,都是未来的发展的重点,但是这些平台提供的服务才是关键,才是数字化平台生命力所在。
与之相应的技术型企业,只有扎根企业,提供行业解决方案,提供场景化功能服务,才能在数字化浪潮中绽放光芒。
派客动力分类分级系统
派客动力数据分类分级管理系统是全Web化的数据资产管理系统,采用规范的数据分类、分级方法,有助于用户理清数据资产,分门别类地管理数据,确定数据重要性或敏感度,有针对性地采取适当、合理的管理措施和安全防护措施,形成一套科学、规范的数据资产管理与保护机制,从而在保证数据安全的基础上促进数据的使用以及开放共享。
数据治理数据管理流程
数据管理流程、数据申请流程、数据创建流程、数据生产流程、数据修改流程、数据销毁流程、数据共享交换流程等,基本贯穿整个数据生命周期。企业究竟有没有统一的数据使用流程,数据使用流程是什么样的,是数据认知的重要组成部分,作为数据安全的工作者,必须清楚地了解内部数据使用的全流程,方能制定出合理合规的管理方案。