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，大数据治理价格，是企业数据安全管理成熟度的体现。
主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识，因为主数据的授权已推给上游的业务用户，使数据管理员处于很少被打扰的角色，他们将不会成为诸如订单管理或出具等关键业务流程的瓶颈。
销售和营销均受益，因为可更迅速且经济有效地完成营销活动，大数据治理公司，在启动活动之前无需前期数据纠正。财务上也受益，因为将---捕获新客户需要的所有数据元素，大数据治理，添加新客户的流程包括提取第三方内容并计算限额，然后将该信息传回 erp 系统。
大家都知道我们擅长做数据分类分级，对于我们来说，这确实是一个老生常谈的问题，但在整个数据安全领域中，它却又是般的存在，不得不提。散落在企业各个存储角落的那些数据，在业务维度上，都属于哪个业务域、哪条业务线、哪个业务系统、哪个业务项、哪个业务分类，这些被贴上了业务标签的数据，将更容易从业务视角进行---，为数据分级打下根基。从数据资产化的角度来看，大数据治理报价，数据分类可以独立存在，然而数据分级在某种程度上来说，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。
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