数据治理内容服务将是

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，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，提供高效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，都是未来的发展的重点，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，提供场景化功能服务，才能在数字化浪潮中绽放光芒。

数据治理步骤

共享数据准备阶段

共享数据提供方根据共享业务需求完成共享数据归集、数据分类分级，并对共享数据进行持续性的维护，保证共享数据的准确、完整、可用和真实。

共享数据交换阶段

需对交换服务的资源方和使用方之间提供审核及授权等权限，共享数据交换服务方采用身份鉴别、访问控制、安全传输、过程追溯等技术手段，保证信息共享交换过程中交换实体可信、数据传输安全、交换行为记录可追查。

数据治理数据脱敏

派客动力脱敏系统采用的静态脱敏方式，可以从元数据、数据的角度在海量业务系统的数据中快速发现敏感数据，并定位敏感数据的存储与分布，统计敏感数据量级。并且支持用户自定义发现规则、通过设置敏感字段对企业系统中的表和列进行扫描定位，利用专门的脱敏算法对敏感数据进行变形、屏蔽、替换、随机化等处理，将敏感数据转化为虚构数据，隐藏了真正的隐私信息，为数据的安全使用提供了基础保障。同时脱敏后的数据可以保留原有的数据特征与分布，无需改变相应的业务逻辑，实现了企业低成本、、安全的使用生产的隐私数据。