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，数据治理咨询报价，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。
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，数据治理咨询服务，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，都属于数据形态的范畴，都需要梳理了解。
商业银行在内部办公、内外网数据共享、第三方数据交换、系统开发维护中，数据治理咨询价格，存在大量的数据交互，如果直接使用未---的数据，极有可能造成数据泄露。为此，数据治理咨询，派客动力---平台中的---板块为其提供自定义---规则的人性化服务，该银行可根据业务自身需求和数据类型定义不同的数据---规则，建立完整的敏感数据---策略来---数据流通中的风险。
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