我們進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)變得比任何時(shí)候都更加關(guān)鍵。每天，我們都在生成、處理和存儲海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在企業(yè)決策、市場研究、產(chǎn)品開發(fā)等方面扮演著重要的角色。然而，數(shù)據(jù)的價(jià)值并非總是立即可見的，而是需要通過精細(xì)的數(shù)據(jù)分類分級和數(shù)據(jù)治理來挖掘。正確的分類和分級使我們能夠更好地識別數(shù)據(jù)的性質(zhì)，從而為其應(yīng)用制定最佳策略。數(shù)據(jù)治理，則是通過一系列的技術(shù)和流程，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全，提高數(shù)據(jù)的透明度，以及便于監(jiān)管。當(dāng)這兩個(gè)步驟得到妥善的處理，數(shù)據(jù)的真正價(jià)值就開始顯現(xiàn)。

為了更深入的了解這個(gè)主題，我們有幸采訪到了芳禾數(shù)據(jù)的CTO李明，與他探討數(shù)據(jù)分類分級、數(shù)據(jù)治理的最新進(jìn)展，以及如何基于數(shù)據(jù)治理更好推動數(shù)據(jù)應(yīng)用的創(chuàng)新。

數(shù)據(jù)分類分級，構(gòu)建有序數(shù)據(jù)世界的起點(diǎn)

數(shù)據(jù)，一直是企業(yè)的重要資產(chǎn)，但在數(shù)智化時(shí)代，我們對數(shù)據(jù)的理解和使用方式發(fā)生了深刻變化。數(shù)據(jù)不再是被動的記錄和報(bào)告，而變成了主動的參與者，成為驅(qū)動業(yè)務(wù)的核心生產(chǎn)要素。在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)分類分級顯得尤為重要。在與芳禾數(shù)據(jù)CTO李明的對話中，我們有機(jī)會深入探討了這個(gè)話題，理解數(shù)據(jù)分類分級的核心思想、方法以及在實(shí)踐中的應(yīng)用。

數(shù)據(jù)分類分級原則 資料來源：芳禾數(shù)據(jù)

李明強(qiáng)調(diào)，數(shù)據(jù)分類分級不僅是將數(shù)據(jù)進(jìn)行有序組織的過程，更是一種對數(shù)據(jù)理解和價(jià)值判斷的過程。從這個(gè)角度看，數(shù)據(jù)分類分級實(shí)際上是一種數(shù)據(jù)的語義提煉和價(jià)值提升。而在這個(gè)過程中，敏感數(shù)據(jù)的保護(hù)與數(shù)據(jù)可用性的確保是一個(gè)重要的平衡點(diǎn)。

為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)平衡，芳禾數(shù)據(jù)采用了多種技術(shù)和策略。首先，他們依據(jù)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分類分級標(biāo)準(zhǔn)，并針對不同行業(yè)、不同業(yè)務(wù)場景，進(jìn)行特定的數(shù)據(jù)分類分級。這種標(biāo)準(zhǔn)與靈活相結(jié)合的方法，既保證了數(shù)據(jù)分類的全局一致性，又充分考慮了數(shù)據(jù)的行業(yè)特性和業(yè)務(wù)特性，提升了數(shù)據(jù)分類的精度和有效性。同時(shí)，根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感性等級，芳禾數(shù)據(jù)設(shè)定了不同的數(shù)據(jù)安全策略，包括數(shù)據(jù)共享、存儲、訪問策略等，以達(dá)到保護(hù)敏感數(shù)據(jù)和確保數(shù)據(jù)可用性的目標(biāo)。

人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)分類分級中的應(yīng)用已經(jīng)成為一個(gè)重要的發(fā)展趨勢。根據(jù)李明的觀點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)和知識圖譜等人工智能技術(shù)具有顯著的優(yōu)勢，能夠在很大程度上提升數(shù)據(jù)分類分級的效率和精度。

首先，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特征提取。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類過程中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖片、音視頻等）往往是難以處理的。但通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，我們可以從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取出有用的特征，使其可以被有效地分類和使用。例如，深度學(xué)習(xí)可以通過自然語言處理(NLP)技術(shù)對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中提取關(guān)鍵信息，然后根據(jù)這些信息對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。同樣，對于圖像或者視頻數(shù)據(jù)，可以通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取視覺特征，再基于這些特征進(jìn)行分類。

其次，知識圖譜技術(shù)可以幫助構(gòu)建數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，豐富數(shù)據(jù)的語義。知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的知識表現(xiàn)形式，可以表達(dá)實(shí)體之間的復(fù)雜關(guān)系。在數(shù)據(jù)分類分級中，知識圖譜可以幫助我們理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，提升數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確性。例如，知識圖譜可以幫助我們理解一個(gè)人名與某個(gè)地點(diǎn)、事件的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而在分類這個(gè)人的數(shù)據(jù)時(shí)，可以將這些相關(guān)的地點(diǎn)、事件信息也考慮進(jìn)來。

李明提到，芳禾數(shù)據(jù)致力于在數(shù)據(jù)分類分級實(shí)踐中應(yīng)用人工智能技術(shù)。他強(qiáng)調(diào)，人工智能技術(shù)不僅有助于提高數(shù)據(jù)分類分級的效率，而且能提升數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確性，使得數(shù)據(jù)分類分級的結(jié)果更加符合實(shí)際業(yè)務(wù)需求，從而有利于釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值。

數(shù)據(jù)質(zhì)量革命，打造高效、可信的數(shù)據(jù)治理體系

數(shù)據(jù)分類分級和數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域中密不可分的兩部分，數(shù)據(jù)分類分級作為數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵一環(huán)，不僅有助于理解數(shù)據(jù)的價(jià)值，也對保護(hù)敏感信息、遵守行業(yè)法規(guī)有重要作用。分類分級為數(shù)據(jù)的存儲、訪問和處理提供了明確的指南，這對維護(hù)數(shù)據(jù)的一致性和質(zhì)量至關(guān)重要。接下來，我們將著眼于更廣闊的領(lǐng)域——數(shù)據(jù)治理。

在李明看來，數(shù)據(jù)治理不僅僅是技術(shù)問題，也是一個(gè)管理規(guī)范問題。數(shù)據(jù)治理的核心組成部分包括元數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的建立，數(shù)據(jù)分類分級，數(shù)據(jù)安全，以及數(shù)據(jù)的應(yīng)用等。這是一個(gè)完整的數(shù)據(jù)管理生命周期，它要求我們綜合考慮數(shù)據(jù)的來源、質(zhì)量、安全性和用途。李明認(rèn)為，良好的數(shù)據(jù)治理框架應(yīng)該考慮到數(shù)據(jù)質(zhì)量提升、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理的挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略，同時(shí)要注意人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)治理中的應(yīng)用。

1、加強(qiáng)元數(shù)據(jù)管理，借助先驗(yàn)知識驗(yàn)證、多源數(shù)據(jù)融合校驗(yàn)等多種方法，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。

作為芳禾數(shù)據(jù)的CTO，李明深刻理解數(shù)據(jù)治理對數(shù)據(jù)質(zhì)量提升的重要性。他堅(jiān)信，數(shù)據(jù)治理并不僅僅是數(shù)據(jù)的管理過程，而是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵，它為業(yè)務(wù)決策提供強(qiáng)大支持的基礎(chǔ)。

李明首先強(qiáng)調(diào)了元數(shù)據(jù)管理的重要性。元數(shù)據(jù)，簡單來說，就是關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。它包括技術(shù)元數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)，分別描述了數(shù)據(jù)的技術(shù)特性和在特定業(yè)務(wù)場景下的含義。在李明看來，良好的元數(shù)據(jù)管理是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵一環(huán)。這是因?yàn)?，通過元數(shù)據(jù)，我們可以全面了解數(shù)據(jù)的來源、結(jié)構(gòu)、含義，以及如何正確使用這些數(shù)據(jù)。這為他們在芳禾數(shù)據(jù)提供了一種機(jī)制，既能保證數(shù)據(jù)的正確性，又能確保數(shù)據(jù)的一致性，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升。

此外，李明認(rèn)為，運(yùn)用先驗(yàn)知識驗(yàn)證數(shù)據(jù)和通過多源數(shù)據(jù)融合校驗(yàn)，是數(shù)據(jù)治理中極為關(guān)鍵的步驟，它們直接決定了數(shù)據(jù)質(zhì)量的優(yōu)劣。這種方法基于一種理念，即認(rèn)為數(shù)據(jù)質(zhì)量并非由單一來源決定，而是多元、復(fù)雜的。對于芳禾數(shù)據(jù)來說，理解這種多元性并將其運(yùn)用在實(shí)際治理中，是至關(guān)重要的。

先驗(yàn)知識的應(yīng)用主要是基于行業(yè)知識、專業(yè)理解和以往的經(jīng)驗(yàn)來對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步驗(yàn)證。例如，對于銀行的數(shù)據(jù)，如果一項(xiàng)交易的金額超過了常規(guī)的范圍，這可能意味著存在數(shù)據(jù)錯(cuò)誤或者潛在的風(fēng)險(xiǎn)。多源數(shù)據(jù)融合校驗(yàn)則是在多個(gè)不同的數(shù)據(jù)源之間進(jìn)行交叉驗(yàn)證，以發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)據(jù)中的不一致性和錯(cuò)誤。例如，客戶在兩個(gè)不同的系統(tǒng)中的信息可能存在微小的差異，通過多源數(shù)據(jù)融合校驗(yàn)，芳禾數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)這些不一致性，進(jìn)一步的解決它們，提高數(shù)據(jù)的一致性。

李明還提出，數(shù)據(jù)治理應(yīng)遵循行業(yè)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，符合業(yè)務(wù)合規(guī)要求。這既是數(shù)據(jù)治理的基本原則，也是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。因?yàn)?，只有遵循了行業(yè)規(guī)范，才能保證數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，從而提升數(shù)據(jù)的可用性。李明告訴數(shù)據(jù)猿，芳禾數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)治理過程中，致力于從元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)校驗(yàn)和法規(guī)遵循等方面，努力提升數(shù)據(jù)治理的技術(shù)能力和服務(wù)水平。

2、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)海量化、多元化和異構(gòu)化特征，對數(shù)據(jù)治理帶來全新挑戰(zhàn)。

李明指出，數(shù)據(jù)的海量化、多元化和異構(gòu)化帶來的挑戰(zhàn)，在如今數(shù)據(jù)管理的大背景下顯得尤為突出。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的日益增大和數(shù)據(jù)類型的不斷拓寬，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方法已經(jīng)難以應(yīng)對。同時(shí)，數(shù)據(jù)異構(gòu)性的增加使得數(shù)據(jù)治理的難度進(jìn)一步升級。這些都使得數(shù)據(jù)治理面臨前所未有的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)。

海量數(shù)據(jù)的治理需要考慮數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜性，如何在保證處理效率的同時(shí)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。其次，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的治理則需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和完整性。不同數(shù)據(jù)源之間可能存在數(shù)據(jù)定義和格式的差異，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)化，使數(shù)據(jù)達(dá)到可以被統(tǒng)一處理的狀態(tài)。同時(shí)，也要考慮數(shù)據(jù)的完整性，避免在數(shù)據(jù)融合過程中丟失重要信息。李明提到，芳禾數(shù)據(jù)在元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等方面持續(xù)探索，以期更好應(yīng)對海量、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)所帶來的數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)。

元數(shù)據(jù)作為不同數(shù)據(jù)源和系統(tǒng)之間的橋梁，促進(jìn)了數(shù)據(jù)的整合和交互。通過對數(shù)據(jù)元素、結(jié)構(gòu)和關(guān)系的描述，數(shù)據(jù)管理人員能夠快速了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性和依賴關(guān)系，從而更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)整合和融合。這有助于解決多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成和處理挑戰(zhàn)，促進(jìn)數(shù)據(jù)的共享和協(xié)同工作?？偟膩碚f，構(gòu)建元數(shù)據(jù)是芳禾數(shù)據(jù)在應(yīng)對海量、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理挑戰(zhàn)中的關(guān)鍵步驟之一，它在保障數(shù)據(jù)治理效果和提升數(shù)據(jù)使用效率方面發(fā)揮了重要作用。

3、人工智能在數(shù)據(jù)自動分類、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的轉(zhuǎn)化和映射等方面有重要應(yīng)用。

李明認(rèn)為，在數(shù)據(jù)治理過程中，人工智能技術(shù)發(fā)揮著越來越重要的作用，可以提升數(shù)據(jù)治理的效率并優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)化工作。尤其是一些新興的人工智能技術(shù)如ChatGPT大模型，對于數(shù)據(jù)治理的結(jié)合也引起了廣泛關(guān)注。

深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的人工智能技術(shù)，可以用于數(shù)據(jù)分類分級和自動化標(biāo)準(zhǔn)化，從而提升數(shù)據(jù)治理的效率。通過訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，可以根據(jù)預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)則構(gòu)建針對結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的顯式和隱式特征庫，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級，一定程度地自動實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類分級和標(biāo)準(zhǔn)化工作。這種自動化的數(shù)據(jù)分類分級和標(biāo)準(zhǔn)化過程能夠大大節(jié)省人工操作的時(shí)間和精力，提高數(shù)據(jù)治理的效率和一致性。

在數(shù)據(jù)治理中，數(shù)據(jù)標(biāo)注是一個(gè)重要的工作環(huán)節(jié)。人工智能技術(shù)可以應(yīng)用于自動化的數(shù)據(jù)標(biāo)注過程，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法和自然語言處理技術(shù)，自動為數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，減輕人工標(biāo)注的工作量，提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性和效率。這為數(shù)據(jù)治理提供了更可靠、一致的標(biāo)注結(jié)果，促進(jìn)了后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用工作。

在數(shù)據(jù)治理過程中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的轉(zhuǎn)換和映射是一個(gè)關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，而人工智能技術(shù)的應(yīng)用為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的自動化轉(zhuǎn)換與映射提供了重要的解決方案。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)換通常需要大量的人工干預(yù)和人工規(guī)則定義，耗費(fèi)時(shí)間和資源。而人工智能技術(shù)可以通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的語義和結(jié)構(gòu)，自動識別和理解不同標(biāo)準(zhǔn)之間的映射關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)自動化的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)換。同時(shí)，人工智能可以實(shí)時(shí)地適應(yīng)新的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和變化，快速進(jìn)行映射調(diào)整，保證數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的持續(xù)匹配和一致性。這極大地簡化了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的流程，提高了轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)確性和效率。

此外，李明認(rèn)為，ChatGPT和類似的大模型在數(shù)據(jù)治理中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。大模型可以處理大量的數(shù)據(jù)，理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系，從而幫助我們更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)治理。例如：通過訓(xùn)練大模型來具備更強(qiáng)大的自然語言處理和生成能力，從而用于自動化的數(shù)據(jù)標(biāo)注、級別定義、質(zhì)量分析和數(shù)據(jù)處理等任務(wù)；此外，大模型可以用于數(shù)據(jù)質(zhì)量分析，它們可以更好識別數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，并幫助發(fā)現(xiàn)潛在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

另一方面，數(shù)據(jù)治理反過來可以為大模型的訓(xùn)練提供準(zhǔn)確、一致的標(biāo)注數(shù)據(jù)，提高了模型的訓(xùn)練效果和性能。通過數(shù)據(jù)治理的規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化工作，確保了標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，為大模型訓(xùn)練提供了更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。此外，數(shù)據(jù)治理還能驗(yàn)證和糾正標(biāo)注數(shù)據(jù)中的錯(cuò)誤，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。準(zhǔn)確、一致的標(biāo)注數(shù)據(jù)和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)質(zhì)量有助于優(yōu)化大模型的訓(xùn)練，減少錯(cuò)誤信號的干擾，提升模型性能和應(yīng)用價(jià)值。數(shù)據(jù)治理與大模型的相互促進(jìn)，為數(shù)據(jù)驅(qū)動決策和創(chuàng)新提供了更可靠、高效的基礎(chǔ)，推動了數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的發(fā)展。

數(shù)據(jù)治理賦能數(shù)據(jù)應(yīng)用，構(gòu)建可信基礎(chǔ)釋放數(shù)據(jù)潛能

李明向數(shù)據(jù)猿介紹，在芳禾數(shù)據(jù)的實(shí)踐中，他們提供數(shù)據(jù)合規(guī)運(yùn)營解決方案，致力于幫助客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的合規(guī)性和數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。芳禾數(shù)據(jù)持續(xù)加強(qiáng)技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)和商業(yè)拓展計(jì)劃，不斷提升數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)安全的能力，致力于為客戶提供更全面、更智能的數(shù)據(jù)合規(guī)運(yùn)營解決方案。

在李明看來，在數(shù)據(jù)分類分級和數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)上，通過數(shù)據(jù)應(yīng)用，企業(yè)可以最大化釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值和潛力。具體來看，數(shù)據(jù)治理對數(shù)據(jù)應(yīng)用的價(jià)值可以分為對內(nèi)價(jià)值和對外價(jià)值。

對內(nèi)價(jià)值，數(shù)據(jù)治理可以促進(jìn)企業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用和分析能力。通過數(shù)據(jù)治理，企業(yè)能夠建立規(guī)范的數(shù)據(jù)管理框架和流程，優(yōu)化數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和分析過程。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和可靠性提高，為企業(yè)的數(shù)據(jù)應(yīng)用和分析提供了可靠的基礎(chǔ)。此外，數(shù)據(jù)治理還可以幫助企業(yè)優(yōu)化大數(shù)據(jù)分析和挖掘過程，提升分析的效率和準(zhǔn)確性。通過合規(guī)的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升，企業(yè)可以更好地利用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化和創(chuàng)新。

以芳禾數(shù)據(jù)的關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)測平臺——FUXI · 北斗為例，該平臺提供多樣性的BI可視化服務(wù)，支持建設(shè)完善的數(shù)據(jù)分析體系，滿足客戶對數(shù)據(jù)查詢、分析和探索的需求，為高質(zhì)量決策和業(yè)務(wù)執(zhí)行提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)。此前，芳禾數(shù)據(jù)的“文旅大數(shù)據(jù)安全分析與監(jiān)測平臺”正是基于FUXI· 北斗產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)客流監(jiān)測分析、旅游景區(qū)分析統(tǒng)計(jì)、應(yīng)急管理、5G消息等應(yīng)用服務(wù)。該平臺已在全國部分地市成功上線，并被廣州市工業(yè)和信息化局評為“2022年廣州市數(shù)字經(jīng)濟(jì)典型應(yīng)用場景”。

對外價(jià)值，數(shù)據(jù)分類分級和數(shù)據(jù)治理可以推動數(shù)據(jù)流通、交易和共享。數(shù)據(jù)分類分級和數(shù)據(jù)治理是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從資源過度到資產(chǎn)、資本的關(guān)鍵步驟。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級和合規(guī)治理，可以建立可信的數(shù)據(jù)交易平臺，促進(jìn)數(shù)據(jù)的流通和交易。企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)分類分級和治理的標(biāo)準(zhǔn)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的定價(jià)和評估，實(shí)現(xiàn)更有針對性的數(shù)據(jù)交易。同時(shí)，數(shù)據(jù)的可信度和合規(guī)性也可以為數(shù)據(jù)共享提供更好的保障，推動數(shù)據(jù)合作和共享，加速創(chuàng)新和發(fā)展。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級和合規(guī)治理，企業(yè)可以確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性，增加數(shù)據(jù)的交易價(jià)值。以芳禾數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)融合與流通平臺——FUXI · 飛數(shù)為例，該平臺安全合規(guī)地拉通多源數(shù)據(jù)，完成智能化數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全管理，并基于人工智能、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、隱私計(jì)算等技術(shù)，提供數(shù)據(jù)質(zhì)量評估、數(shù)據(jù)治理與聯(lián)合建模等數(shù)據(jù)融合服務(wù)，挖掘數(shù)據(jù)應(yīng)用新價(jià)值，推進(jìn)數(shù)據(jù)要素安全、高效與有序流通。

展望未來，李明認(rèn)為，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜性的不斷增加，行業(yè)在數(shù)據(jù)分類分級和數(shù)據(jù)治理方面的需求將更加迫切。然而，在數(shù)據(jù)分類分級、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，仍面臨一些挑戰(zhàn)和瓶頸。其中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和合規(guī)監(jiān)測是關(guān)鍵的挑戰(zhàn)。行業(yè)需要加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)的制定和推廣，加強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的度量和監(jiān)控，加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和合規(guī)能力的提升。

總之，數(shù)據(jù)分類分級和數(shù)據(jù)治理是推動數(shù)據(jù)應(yīng)用和價(jià)值釋放的關(guān)鍵要素。通過合規(guī)的數(shù)據(jù)管理、優(yōu)化的數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)應(yīng)用的提升，企業(yè)可以更好地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策和創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的優(yōu)化和發(fā)展。同時(shí)，芳禾數(shù)據(jù)這樣的數(shù)據(jù)安全公司將繼續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分類分級、數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展趨勢，以應(yīng)對挑戰(zhàn)，開拓新的突破方向，賦能企業(yè)的數(shù)據(jù)價(jià)值釋放，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合的高質(zhì)量發(fā)展。

文：月滿西樓 / 數(shù)據(jù)猿

來源：數(shù)據(jù)猿