想要对敏感数据加以保护，首先要发现出存在企业系统中的敏感数据，并保障其性。例如：系统内的某一列字段为联系方式，-数据仓库方案，由与座机号组成，这些信息由于存在于同一列中，若是从字段所设定的数据特征去发现，很容易将其中一个作为非敏感数据而无法形成的敏感数据发现。
派客动力敏感数据发现系统，敏感数据仓库方案，能够从企业或组织内部-业务系统及磁盘文件中自动识别、发现并定位敏感数据，可基于元数据、数据内容进行敏感数据识别，内置的敏感数据发现算法，且支持用户自定义敏感数据发现规则，构建企业全景敏感数据地图。
作为数据应用的内容本身，将会有更多的性要求，数据仓库方案，因此，数据整个生命周期的安全将是企业在数字化融合下的重要考量内容，数据在采集、传输、处理、交换、销毁全生命中，应该采用哪些技术手段，保障数据不被获取，数据如何管理才能平衡业务发展和安全-之间矛盾。于此相关的数据技术、数据库审计技术、数据交换技术、网络监控技术等的，该类技术在数字化建设浪潮-迎来快速发展的机遇。
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，都需要梳理了解。
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