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，能源数据分类分级标准，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，能源数据分类分级，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。
作为数据安全---，了解企业自身数据的步就是数据形态的认知。数据体量有多大，是tb、pb还是zb级？哪些是结构化数据、哪些是半结构化数据、哪些是非结构化数据？这些数据都存储在哪里，企业都用到了哪些种数据库，是传统的关系型数据库、mpp数据库、k-v数据库还是基于hadoop的数据库？这些数据的增量情况如何等等，能源数据分类分级报价，都属于数据形态的范畴，都需要梳理了解。
派客动力敏感数据发现系统具备智能记忆功能，能源数据分类分级方案，用户已经确认的---段无需重复确认。系统按照用户的敏感数据或已进行预设的敏感数据特征去系统中---敏感数据，---出的结果会经人工---进行确认，为了快速确认敏感数据，可利用系统中的批量设置功能，不再需要一个字段一个字段的查看，通过找到与该字段有关联的敏感数据进行批量确认即可。当表结构根据业务发生变化时，系统自动开启的智能记忆功能，将已确认好的敏感数据不再进行二次及多次发现。
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