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，营口大数据---，都属于数据形态的范畴，都需要梳理了解。
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，大数据---案例，还是在下游建个污水处理厂，大数据---方案，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---结构，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）。
这属于数据安全管理的范畴。保障数据安全，不仅需要技术手段，还需要---的管理机制做支撑。其中的就是要梳理数据使用的角色、流程以及场景。数据使用角色通常包括数据管理者、数据所有者、数据生产者、数据使用者等，是数据访问或使用权限，以及数据泄露以后的问责主体；数据使用流程是否健全，是企业数据安全管理成熟度的体现。
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