数据治理怎么做

当真正理清了这些关于信息化现状认知，企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做，通常有两种思路：要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理，要么以需求为导向，从数仓、---等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了，老百姓要喝水，是从治理水质，还是在下游建个污水处理厂，每天喝多少就治理多少？足球要进---，是从娃娃抓起搞青训，还是规划老外雇佣军？选择哪种思路，高层认知很关键，所以it、数据、业务、安全、法务等各部门提供的信息一定要准确，但实际情况要糟的多（因为---员工的认知不够和人员变动等不确定因素都会造成高层的信息缺失）。

数据治理技术特点 技术特点 支持任意类型数据源的接入 · 支持任意的数据库：传统关系型数据库、mpp数据库，如teradata,greenplum等 · 支持excel等各种类型数据文件 · 读取各类数据库内部庞大的数据结构，结果秒出 · 批量将字段进行资产归类操作，无需等待，无卡顿 高开放 · 服务接入能力强，可接入派客动力?数据智能发现平台的相关服务，利用发现结果辅助分类分级 · 提供开放的api，第三方结合能力强

· 可以独立部署，也可以与大数据平台、数据---保护平台集成

数据治理gdpr带来的影响

不过关于gdpr带来的影响，我们也不该盲目---，还是有可借鉴之处。首先应该认识到，---保护和数字经济之间，永远不可能找到的平衡点，根据形势进行动态平衡才是途径。短期内，我们在大方向上应该坚持经济发展以造福于国民，毕竟数字经济在我国已经成为重要的经济增长点；但长远考虑，国民的自我---保护意识是逐渐加强的，提升企业的公信力势在必行，单纯依靠企业的自觉很难赢得公民的---，因此需要在小化影响经济发展的情况下从立法层面不断完善，方能达成目标。