随着大数据的发展性、集中性和开放性的不断提高，---方案，数据安全的薄弱性开始---。---的数据泄露事件频频发生，用户的---和企业的数据安全受到---的威胁和挑战。在数字化驱动的环境下，数据泄露已不再是单一式的外部攻击，逐渐转为内部人员对信息化系统的---息进行---或，---案例，数据安全防护岌岌可危，也是影响大数据发展的问题。
当真正理清了这些关于信息化现状认知，企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做，通常有两种思路：要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理，要么以需求为导向，从数仓、---等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了，老百姓要喝水，---算法，是从治理水质，还是在下游建个污水处理厂，每天喝多少就治理多少？足球要进---，是从娃娃抓起搞青训，还是规划老外雇佣军？选择哪种思路，高层认知很关键，所以it、数据、业务、安全、法务等各部门提供的信息一定要准确，但实际情况要糟的多（因为---员工的认知不够和人员变动等不确定因素都会造成高层的信息缺失）。
开展数据、信息梳理的步，---，先对企业中的所有系统进行梳理，了解不同系统下的业务需求、项目模块、业务组等，编制梳理计划。当系统间进行集成或对接时，无非是将系统下的数据进行交互对接、整合，此时常见的问题就是各系统间相同的数据无法---数据格式的一致性、准确性和完整性。第二步便是要对数据制定统一性规则，---数据的完整性和一致性。首先要建立公共信息类模型，保障数据梳理时有统一的信息规范。其次，设定特殊信息级模型，制定数据性等级，确定数据信息敏感级别，方便确立日后哪些数据、信息以何种形式进行交互流通。
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