回顾2023 展望2024 | 筛斗数据建设以数据安全服务为底座的数据安全治理体系
筛斗数据提出了数据安全治理智能化技术体系，通过智能化分类分级工具快速准确地梳理组织的业务和数据，并形成规范化的策略库，即主体、客体及两者之间的策略。同时，将上述数据根据积累的知识库智能化衔接到技术平台，实现了对组织数据的智能识别、智能防护、智能监测与智能运营，构建了可视、可控、可管、可溯的覆盖数据全生命周期的综合解决方案。
筛斗数据治理
数据治理：赋能企业创造价值的秘密武器
在数字化时代，数据被誉为“新的石油”，是推动企业持续增长和创新的强大引擎。然而，如何有效管理和利用这些数据，成为企业面临的一大挑战。数据治理，作为解决这一挑战的关键手段，正逐渐受到企业的重视。
数据治理：将数据从源头进行清洗
数据一切都与技术的集中化有关。数据安全地存储在企业大型机上，只有具备导航预处理数据库技能的程序员才能访问它。差不多四十年后，所有这些都与数据民主化和强大的数据治理战略的需求有关。
什么是数据治理策略？
数据治理策略是确保数据质量、提高数据利用率和保护数据安全的关键。它不仅有助于企业更好地理解和控制自己的数据资产，还能够帮助企业遵守相关法律法规，提高决策效率和准确性。
筛斗数据治理：数据清洗未来发展方向及其影响
数据清洗作为数据预处理的关键环节，其未来发展方向将朝着自动化、智能化、安全化和与大数据技术的深度融合发展。这将对企业和社会产生深远影响，推动数据质量的提升和数据价值的挖掘，为数字化时代的发展注入新的动力。
数据提取最佳实践：避免常见错误与优化提取过程
通过遵循数据提取最佳实践，可以显著减少数据提取过程中的错误，提高数据质量，同时也提升了整个数据分析项目的效率和可靠性。
加强数据治理 守护数据安全
为数字经济持续健康发展筑牢安全屏障，既要探索监管与市场服务相结合的安全治理体系，增强数据安全立法的操作性；也要积极推进数据要素市场化配置，在加强数据安全治理的同时，努力促进中小企业创新，让全社会共享数字经济发展成果。
企业数据安全建设需警惕5大陷阱
我们已经生活在一个数字化的时代，那些能够从数据中获取最大价值的组织将成为最后的赢家。在数字化转型和数据民主化的发展背景下，企业开展数据安全保护刻不容缓。不过，尽管企业在数据保护方面已取得了长足的进步，但数据安全建设并非一蹴而就，需要过程和投入，如果缺乏系统思考必然会导致只重视解决眼前问题，而缺乏长远的规划，最终会造成头痛医头、顾此失彼、重复建设等问题。
