随着信息化时代的不断推进，企业数据不仅在数量上呈现式递增的趋势，孤岛结构，同时数据还具有类别多样化、环境复杂化等特点。由于企业数据大多分散存放于企业内部的业务系统和数据仓库中，所以管理者对于敏感数据数据分布情况难以进行把控，给敏感数据、数据的规范化管理造成很大难度。难度。现在市面上有很多识别敏感数据的工具和技术，能够对结构化的敏感数据进行识别并发现，而半结构化数据和非结构化数据识别起来较为困难，程度较低。
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，孤岛标准，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，长治孤岛，制定数据性等级，确定数据信息敏感级别，孤岛服务，方便确立日后哪些数据、信息以何种形式进行交互流通。
批量集成和应对型数据治理方法引入的时间---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---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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