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，大数据集成，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，大数据集成公司，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，大数据集成报价，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）。
，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，大数据集成，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。
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，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。
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