数据治理过程
从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从到终端再回到形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。
数据治理成为未来发展主流
面对新经济发展模式，新的机遇和挑战，很显然引导和参与下，市数据孤岛方案，社会将投入更多的资源，形成新一轮的数字化建设的浪潮。那么，数据化建设的方向、数据化建设的内容，在此期间将会有哪些特点，本文从多方面给予论述，为企业发展提供简明的思路。
作为未来的发展前沿，离不开数字化基础。数字化浪潮虽然可以促进企业的快速发展，推动信息的流动，市数据孤岛系统，但是离不开企业信息化发展的规律。企业仍会从业务系统开始，逐步构筑数据融合的信息平台再构筑跨管辖权的数据交换平台。这个发展规律，决定了企业未来的数字项目内容，这些内容将是未来的发展主流。
数据治理现有系统中的敏感数据梳理
该银行没有明确的数据价值定义标准，市数据孤岛案例，致使工作人员无法对辖区内掌握和拥有的数据进行很好的估值，随之对于操作稍有不慎所产生的后果也就无从评估。对此，市数据孤岛，派客动力脱敏平台内置了大量的敏感数据发现算法，能够通过对该银行现有系统中的数据进行采样分析，自动发现系统中包含敏感信息的敏感数据，包括姓名、证件号、银行账户、金额、日期、住址、电话号码、 Email 地址、车牌号、车架号、企业名称、工商注册号、组织机构代码、纳税人识别号等；对所有敏感数据进行梳理、收集。
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