数据治理数据使用场景
场景决定数据安全工具的选择，例如呼叫中心、测试开发、对内数据流通、对外共享交换等，每种场景都有适用于自己的数据安全工具。当然，场景的梳理还有助于特定安全工具的安全策略制定，例如数据***，同一数据域在不同场景下的***规则等。
真正的数据安全项目，耗时耗力的就是咨询梳理阶段，企业大部分精力和节奏也都消耗于此，技术方案的落地只是工具的选型和实施，其实反而不是那么重要。正如前文所说，只要前序工作做的好，一切便都是水到渠成的。
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***价值的敏感数据，学校数据安全算法，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***事件依然频频发生呢？
数据治理
敏感数据一旦***会给个人及社会带来严重危害，甚至对企业及***带来不可估量的损失，吉安数据安全算法，那敏感数据到底有哪些呢?除***、***内界定的敏感数据（号、姓名、住址、***帐号等）外，还有企业或***机构不适合公开的数据，安全算法，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***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。
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