数字化社会的建立，从技术上可以分为很多架构，从应用上也有众多分支，透过众多的表现形式，笔者通过比对各类数据建设方案，分析各种应用场景，可以看出数据化建设的本身越来越互联网化，市数据安全结构，其主要特征就是服务为王，如何从数字化浪潮中构筑新型的服务内容，提供-的场景化解决方案将是未来的重中之重。
智慧型交通、城市大脑、新型农村、数字金融、远程、异地协同、ai教育等等，笔者不在此列举，这些平台的特点都是是数字驱动型，市数据安全服务，都是未来的发展的重点，省数据安全案例，但是这些平台提供的服务才是关键，才是数字化平台生命力所在。
与之相应的技术型企业，只有扎根企业，提供行业解决方案，数据安全，提供场景化功能服务，才能在数字化浪潮中绽放光芒。
应对型数据治理是指通过客户关系管理 (crm) 等“前台”应用程序和诸如 企业资源规划 (erp) 等“后台”应用程序授权主数据，例如客户、产品、供应商、员工等。然后，数据移动工具将新的或更新的主数据移动到多领域 mdm 系统中。它整理、匹配和合并数据，以创建或更新“黄金记录”，然后同步回原始系统、其它企业应用程序以及数据仓库或商业智能分析系统。
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，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？中国足球要进-，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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