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，数据治理标准报价，都需要梳理了解。
与欧盟的国情不同，法律也不同。与欧盟相比，目前我国尚未形成关于个人数据保护完善的---体系，类似的相关条款基本都分散在不同部门的---或标准中，边界和惩处力度不如gppr明确，因此我国的个人数据保护基本还是依靠数据数据服务商单方面自律性的承诺，数据治理标准价格，缺乏强制力。在数字经济大---，又缺乏明确约束力的背景下，数据治理标准公司，许多企业制地采集使用---，甚至会出现企业间数据共享、交换的情况出现。
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，数据治理标准，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）。
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