第四篇专家解读《数据安全法》40个要点｜如何实现数据“可用不可见”的安全目标
随着经济数字化、政府数字化、企业数字化的建设，数据已经成为我国政府和企业最核心的资产。随着合资企业、跨境贸易、多厂商全球合作的模式变迁，数据开始在企业与企业之间、政府与企业之间以及国与国之间流转、融合、使用。
大数据
筛斗数据：数据治理与清洗，构建数据质量的坚固基石
数据治理与清洗不仅是技术挑战，更是企业数据战略的重要组成部分。筛斗数据以深厚的技术积累和实践经验，为合作伙伴提供全方位的数据治理与清洗服务，助力企业构建坚实的数据质量基础。在这个数据洪流中，筛斗数据愿成为您的领航者，携手共创数据驱动的未来。
筛斗数据：为企业量身定制的数据治理与提取解决方案
数据提取是数据治理的基石，也是筛斗数据的核心竞争力之一。我们运用先进的数据挖掘技术和智能算法，能够快速识别并提取出对企业决策具有关键影响力的数据元素。无论是结构化数据还是非结构化数据，筛斗数据都能轻松应对，确保数据提取的准确性和高效性。同时，我们还提供定制化数据接口服务，确保数据能够无缝对接企业现有系统，提升数据流转效率。
数据安全技术能力发展现状及挑战解析
近期数据泄露等安全事件频发，严重侵害个人信息主体权益，影响国家安全、经济发展和社会稳定。以欧盟、美国为代表的地区和国家纷纷出台个人信息保护、数据安全的法律法规和管理规范，进一步明确企业数据安全保障的责任和义务。我国也积极加强数据安全管理布局，出台《中华人民共和国网络安全法》，提高数据安全管理要求。
筛斗数据治理：大数据采集技术工具及应用场景
大数据采集可以细分为数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换等过程，将分散、零乱、不统一的数据整合到一起，以一种结构化、可分析的形态加载到数据仓库中，从而为后续的数据使用奠定坚实基础。
筛斗数据：深耕数据清洗，赋能数据价值挖掘之旅
在大数据时代，数据如同一座未经开垦的金矿，蕴藏着丰富的价值。然而，原始数据往往杂乱无章、包含大量冗余与错误信息，唯有经过精心的数据清洗，才能真正提炼出高质量的数据原料，服务于商业洞察、政策制定与科学研究。在此背景下，筛斗数据技术研发团队以其专业实力与先进理念，聚焦数据清洗技术的研发与应用，旨在破除“数据迷雾”，激活数据潜能。
数据安全不可或缺的基础工程：分级分类治理
数据安全的保护对象是数据。只有对数据具有基本认知后，才可以施加适当的数据保护方案。如果不知道数据在哪儿，数据安全显然是空谈。而当我们对数据的安全保护一概而论时，数据必然会面临保护过度或保护不足的问题，数据的使用也会受到很大的影响。
大数据预处理中的数据清洗策略
大数据预处理中的数据清洗是确保数据质量和可用性的关键步骤。通过明确清洗目标、选择合适的清洗工具、制定详细的清洗流程、实现自动化与智能化清洗以及持续优化与监控等策略，可以有效提升数据清洗的效率和质量。在未来的大数据处理中，随着技术的不断发展，数据清洗将更加智能化、自动化，为数据分析与挖掘提供更加坚实的基础。
