数据治理必要性
企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划，确保董事会和股东可以方便、安全、快速、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。
数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式，将价值回馈于业务，并终体现为增加收入和利润。
国际上此方面的研究协会比较多，但截止2014年底中国只有ITSS WG1国际化小组展开了正式研究，并向ISO正式提交和发布了数据治理的研究白皮书。
数字化浪潮的重点方向将是相关受益行业
单位是本轮数字化建设的主要需求方。对于众多大中型企业来说，数字化建设早已实施，比如银行、证券、政务、能源、电子、航空等诸多领域，而的数字化建设仍处于政务透明公开、办事效率提升的阶段，仍是业务驱动型的需求占主导，而业务驱动是属于刚需，并且政务内容的需求具有多样性和流程化的特点，决定了的数字化建设是本轮建设的重要领域。
派客动力数据治理支持多版本自定义的要求
· 支持用户自定义分类分级体系，且属性可扩展
· 多套分类分级体系共存，满足不同的合规要求便捷灵活的实施
· 支持字段的模糊查询及批量设置，不必担心管理一个数据库几十万字段的庞大工作量
· 同时利用分类结果进行字段筛选，辅助数据分级，既减少了维护几十上百万字段的工作量，又满足了某些行业分类分级强关联性的要求友好的界面及操作风格
· 秉承基础通用软件的界面及使用风格，让用户快速上手，无违和感地使用强大的数据地图· 支持表格、图形等各类数据报表的自定义展示
· 内置分析、预警、纠错等维度报表，辅助用户进行数据资产管理
数据治理数据分类
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解读，为数据分级打下根基。从数据资产化的角度来看，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。
