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，隐私数据安全治理系统，可简单理解为挖掘数据价值，证券数据安全治理系统，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，信息数据安全治理系统，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，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。
数据治理数据安全
近年来，抚顺数据安全治理系统，关于数据安全问题已然成为世界性的热门话题。对此，各国对网络安全、敏感数据保护、个人隐私保护等出台了一系列的***、***和行业政策，并不断的加以完善，有效对其不轨行为进行了***层面的约束。
同时，随着信息技术时代的不断发展，大量的信息、数据贯穿整个企业多个环节，为保护企业内部数据资产安全，如何解决数据流通时所带来的安全威胁成为重中之重。
应对型数据治理缺点
批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不的主数据。因此，这会降低多领域 MDM 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。
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