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随着数字化的推行，各行各业都企业基本都通过业务系统对业务流程进行管理，各个部门都有各自的业务系统，这就是的企业沉淀了大量的数据，而这些数据没有进行过统筹管理，有用没用的数据都存放在一起，比较混乱，很难通过一套方法对其进行管理。
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其实数据库、数据仓库和现实中的仓库有很多相似之处，其中就包括对货物分门别类进行归纳汇总，然后根据货物类别分别存放在一个个区域。除此之外还要根据货物价值布局，把重要的、有敏感要求的货物存放在核心位置，亦或是直接存放在更核心的封闭区域，限制通行、存取限制。
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数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台所以这种仓库放在数据上，对货物进行分门别类就是数据分类，用通俗的话来说就是把具有相同属性或特征的数据归集在一起，形成对应的主题、主题域，方便数据的存取、查询、管理、使用，也方便后续根据类别进行针对性的保护。
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其次，对关键货物按照价值、敏感要求进行专门的存放就是数据的分级，也就是通过数据的战略、使用价值，或是重要性，按照一定的规则和方法定义数据的重要级别。相比于数据分类，数据分级就更加有针对性，主要就是用来对关键的核心数据进行保护，防止出现泄漏、丢失等问题。
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数据分类分级的价值
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如果说数据安全对于企业来说是数据资产价值化的基础，那么数据分类分级就是数据安全的必要前提，如果没有数据分类分级的准备，那就没有后续一系列数据安全防护措施实施的基础。
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数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台我们可以用基础的数据权限进行一下场景的构建，对于企业的销售人员来说，彼此在日常的沟通协作、数据交换中会经常出现销售数据。这时候就可以进行思考，如果这些销售数据非常关键，涉及企业的核心机密，那么企业是不是要加强对这些销售数据的管控，是不是要加强销售人员对于数据机密的意识，是不是要有一个可以对销售数据防护的统一协作、交流平台。
$ X7 w2 k9 \% v 如果这些销售数据是企业的运营人员在交流中提到的，那也可以思考很多潜在的场景。比如这些销售数据对于销售部门来说交流、交换很正常，彼此之间也有防护数据安全的意识，不会在公众场合讨论。但运营人员并没有进行过此类的培训，接触到销售数据之后可能会在无意间泄露，那是不是应该查询这些销售数据是怎么被运营人员得到的，是不是应该进行权限设置，限制除销售人员、管理之外的其他人访问。
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