数据治理数据赋能
近越来越多的朋友关注到“数据赋能”这样一个话题，所谓数据赋能，可简单理解为挖掘数据价值，利用数据提供服务。举例来说，营销、人物画像、经营分析、数据地图这些都属于数据服务的范畴。究竟利用数据赋什么能，能源数据孤岛，这需要取决于你的业务背景和发展方向，我们今天讨论的重点不是赋什么能，而是数据如何赋能。
我喜欢把数据赋能和数字化转型放在一起讲，因为数字化转型的目标之一就是数据赋能。众所周知，我们从93年开始逐步发展信息化，从为了解决业务上0和1问题，为了解决无纸化办公，到现在的大数据时代，近30年的时间总结起来，数据领域一共就三件事：解决数据孤岛问题、隐私数据保护以及提供数据服务。翻译过来就是数据治理、数据安全治理以及数据赋能。
数据治理数据性要求
作为数据应用的内容本身，能源数据孤岛系统，将会有更多的性要求，因此，数据整个生命周期的安全将是企业在数字化融合下的重要考量内容，数据在采集、传输、处理、交换、销毁全生命中，应该采用哪些技术手段，能源数据孤岛方案，保障数据不被获取，能源数据孤岛案例，数据如何管理才能平衡业务发展和安全管控之间矛盾。于此相关的数据技术、数据库审计技术、数据交换技术、网络监控技术等的，该类技术在数字化建设浪潮中将迎来快速发展的机遇。
数据治理数据分级
，需要依赖于数据分类的结果，因为数据分类令数据有了明确的业务属性。如何给数据定级，一个重要的依据就是要判断该数据泄露时所造成的影响，包括影响的对象、影响的范围和结果等，这些取决于业务分类的准确性。数据分级另一个前提就是合规的梳理，企业可以通过这项工作清楚地了解哪类数据是被要求必须受保护的，从而结合分类的结果更地对数据进行分级。
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