識(shí)別關(guān)鍵數(shù)據(jù)元素，并將其視為戰(zhàn)略資源進(jìn)行定量管理
首先，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行分級(jí)劃分，確定哪些數(shù)據(jù)資源應(yīng)該首先被視為資產(chǎn)，以及哪些數(shù)據(jù)資產(chǎn)的質(zhì)量處理級(jí)別應(yīng)該是高優(yōu)先級(jí)的。

當(dāng)企業(yè)從零開始建立數(shù)據(jù)治理體系時(shí)，階段性的數(shù)據(jù)治理需要評(píng)估，確定哪些數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)該首先進(jìn)行資產(chǎn)化。這個(gè)決策應(yīng)該基于已建立的數(shù)據(jù)資產(chǎn)分級(jí)劃分。

當(dāng)前的分級(jí)管理需要考慮一些關(guān)鍵因素，包括業(yè)務(wù)重要性評(píng)估、數(shù)據(jù)訪問熱度、使用頻率、下游數(shù)據(jù)類型等等，以及數(shù)據(jù)鏈路的深度和數(shù)據(jù)的層級(jí)。

在不同的項(xiàng)目中，我們需要對(duì)新增的元數(shù)據(jù)進(jìn)行注冊(cè)時(shí)進(jìn)行價(jià)值模型評(píng)估，并對(duì)存量數(shù)據(jù)進(jìn)行圈定。這樣，我們可以劃分優(yōu)先級(jí)，估算數(shù)據(jù)治理的成本，并根據(jù)不同的分類階段性地推進(jìn)數(shù)據(jù)治理工作，以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期投入和回報(bào)的平衡。

"以用促治"，貫穿整個(gè)數(shù)據(jù)生命周期的策略和流程，實(shí)現(xiàn)端到端管理，跨管理領(lǐng)域的縱向?qū)嵺`

（1） "以用"的定義
"以用"的定義是在實(shí)際項(xiàng)目開展中進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，重點(diǎn)關(guān)注核心系統(tǒng)以及與經(jīng)營(yíng)和管理直接相關(guān)的系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。

（2） 全生命周期
全生命周期的核心思想是在整個(gè)項(xiàng)目流程中，無論是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、元數(shù)據(jù)注冊(cè)、數(shù)據(jù)質(zhì)量還是數(shù)據(jù)安全，都要將流程扎實(shí)貫徹。在項(xiàng)目從開始到結(jié)束的整個(gè)過程中，應(yīng)該堅(jiān)持管理理念，并將流程本地化，然后提煉和總結(jié)，形成通用化的流程，作為企業(yè)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)流程。

這樣一來，不僅有了數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)治理全過程的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，還形成了通用的成果，更容易獲得高層支持。

（3） 縱向事件
對(duì)于資源有限的企業(yè)，不宜一開始就全面展開數(shù)據(jù)治理。應(yīng)該選擇某一個(gè)縱向領(lǐng)域，例如某一業(yè)務(wù)領(lǐng)域，對(duì)該領(lǐng)域的各個(gè)管理領(lǐng)域的模塊進(jìn)行深入了解和實(shí)踐，而不是全面鋪開。一旦在一個(gè)縱向領(lǐng)域取得成功，將這種信心轉(zhuǎn)移到其他業(yè)務(wù)領(lǐng)域，以獲得更好的支持。

讓業(yè)務(wù)用戶深度參與治理過程，提高治理效率，利用AI提升參與過程的智能化體驗(yàn)
要讓業(yè)務(wù)用戶深度參與數(shù)據(jù)治理過程，以提高效率，需要利用AI來提升整個(gè)過程的智能化體驗(yàn)。整個(gè)數(shù)據(jù)治理過程需要根據(jù)定制需求來進(jìn)行，因?yàn)檫@不是一個(gè)通用模塊，而是需要定制化的。平臺(tái)需要隨著管理思路的變化而不斷更新。對(duì)于一些重復(fù)性的工作，如元數(shù)據(jù)處理，在元數(shù)據(jù)注冊(cè)過程中，智能填充翻譯和業(yè)務(wù)含義，以及元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的對(duì)齊，都需要考慮智能化。

除了定制化整個(gè)平臺(tái)，還需要將數(shù)據(jù)和AI能力相結(jié)合，將重復(fù)性工作剝離出來，并將一些明確的規(guī)則作為訓(xùn)練集用于訓(xùn)練其他任務(wù)，使其能夠自動(dòng)化、智能化地完成所需的工作。

分類分級(jí)權(quán)限矩陣，強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全的智能化管控
分類分級(jí)權(quán)限矩陣需要強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全的智能化管控。這需要平臺(tái)與AI的結(jié)合。

（1）根據(jù)行業(yè)分類分級(jí)指南，將已知的元數(shù)據(jù)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類和分級(jí)，作為基礎(chǔ)的訓(xùn)練集。然后將算法應(yīng)用于其他元數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)的自動(dòng)分類和目錄掛載。最后，通過人工核驗(yàn)來不斷校正和優(yōu)化算法。

首先，在證券行業(yè)有一個(gè)分類分級(jí)的指南，提供了一個(gè)參考清單。有了這個(gè)清單，我們可以將現(xiàn)有的技術(shù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類和分級(jí)。然后，將這些作為訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，將算法應(yīng)用于其他元數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類和目錄掛載；之后，通過人工核驗(yàn)來不斷校正和優(yōu)化算法，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化分類和分級(jí)。

（2） 敏感數(shù)據(jù)的自動(dòng)識(shí)別和定級(jí)
接下來，需要自動(dòng)識(shí)別和定級(jí)敏感數(shù)據(jù)，包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)脫敏策略的執(zhí)行。

有些平臺(tái)已經(jīng)具備這一功能。例如，網(wǎng)易數(shù)帆平臺(tái)提供了自動(dòng)識(shí)別敏感數(shù)據(jù)的功能。

（3） 數(shù)據(jù)服務(wù)和審批流程
最后，需要在安全性方面應(yīng)用分類分級(jí)權(quán)限矩陣。

核心是數(shù)據(jù)服務(wù)的審批流程。不同的數(shù)據(jù)分類、不同的數(shù)據(jù)等級(jí)以及是否屬于敏感數(shù)據(jù)，將決定數(shù)據(jù)服務(wù)的審批流程。例如，數(shù)據(jù)訪問、離線數(shù)據(jù)導(dǎo)出以及跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)請(qǐng)求都將根據(jù)這些核心審批點(diǎn)進(jìn)行判斷，走不同的審批流程。

（4） AI：數(shù)據(jù)異常訪問監(jiān)控與預(yù)警
最后，還需要建立AI模型來監(jiān)控和預(yù)警數(shù)據(jù)異常訪問，例如高頻下載等。

以上是數(shù)據(jù)治理過程中的一些實(shí)踐和思考，總結(jié)為四點(diǎn)。