企业数据治理之如何开展数据分类

数据分类是数据治理过程中的一个重要环节，它是指将企业中各种数据按照不同维度进行归类、整理和分组的过程，以便于更好地管理和利用这些数据。数据分类可以让企业更好地了解数据的类型、来源、格式以及应用场景等信息，从而更好地制定数据治理策略。本文将从数据分类的意义、分类维度以及分类实施流程等方面讲述如何开展企业数据分类，希望于你有启发。

一、数据分类的意义

数据分类的意义主要体现在以下几个方面：

1、有助于提高数据管理效率

在大量的数据中，很难一下子区分哪些数据是公司内部使用，哪些是可以对外发布的，哪些是敏感数据。数据分类可以将大量零散、混乱的数据进行有序的整理和归类，让数据更加易于管理和维护。分类后，可以快速定位数据位置，节约查找时间和成本，提高数据的管理和利用效率。

2、数据分类有助于建立数据规范

数据分类的过程中，企业会发现大量的数据存在格式不规范、数据类型混乱等情况。通过对数据进行分类，企业可以针对各类数据建立相应的规范和标准，从而保证数据的一致性和可管理性。

3、有助于保障数据质量和可靠性

数据分类可以帮助企业对数据进行质量控制和规范化管理，从而提高数据的准确性、一致性和完整性。通过数据分类，可以避免重复或错误的数据输入，减少数据冗余，提高数据的可靠性和可用性。

4、有助于增强数据安全性和保护数据

企业的数据往往存在着敏感信息，例如客户信息、财务数据等。不同类型的数据具有不同的安全级别和保护需求。通过数据分类，可以根据数据类型和敏感程度等因素进行分组，采取不同的安全措施和技术手段保障数据安全。这有助于保护企业的商业机密和客户隐私，防止数据泄露和攻击风险。

5、促进数据协作和共享

不同部门之间的数据往往具有独立性，缺少协同和交流，造成数据孤岛现象。通过数据分类，不同部门可以将自己的数据分类结果进行对接和共享，促进跨部门协作和资源共享，实现更好的数据交流和共同应用。

二、有哪些数据分类维度？

数据可以按照不同的维度进行分类处理，以下列举一些常用的数据分类维度，大家可结合自己企业实际情况分类。

1、按数据的种类划分

根据数据的性质和形式，可将数据分为结构化数据和非结构化数据等不同种类，分别进行分类处理。结构化数据指以表格或数值为主要形式进行存储的数据，如关系型数据库中的数据；非结构化数据指不太容易用表格或数值形式进行存储的数据，如文档、图像、音频和视频等。

2、按数据的业务场景分类

根据数据在企业内的应用场景，可将数据按照销售数据、客户数据、财务数据等分类，以便于更好地进行管理和利用。

3、按数据的来源分类

根据数据的来源，可将数据按照内部数据、外部数据、第三方数据等分类，以便于更好地进行管理和利用。此类分类标准在企业数据开放共享和安全管理体系构建中具有重要作用。

4、按数据的时效性分类

时效性分类是将数据按照时间段进行分类，通常可以分为实时数据、日数据、周数据、月数据和年数据等不同的时间范围。这种分类方法适用于需要根据时间范围对数据进行管理和分析的情况，有利于快速获取和运用数据的历史记录。

（1）实时数据：指可随时更新和获取的数据，如天气数据、股票价格等。

（2）日数据：指以日为时间单位的数据，如销售数据、客户反馈数据等。

（3）周数据：指以周为时间单位的数据，如工作计划、任务完成情况等。

（4）月数据：指以月为时间单位的数据，如产品销售、财务报表等。

（5）年数据：指以年为时间单位的数据，如年度财务报表、年度经营计划、人力资源统计等。

5、按数据的敏感度分类

按敏感度分类是将数据按照其公开、机密、秘密等级进行分类，通常可以分为公开数据、机密数据、秘密数据等不同的敏感度等级。这种分类方法适用于需要控制和保护数据的使用和传输的情况，有利于确保数据的安全性和保密性。

6、按数据的质量分类

按质量分类是将数据按照其完整性、准确性、一致性等质量维度进行分类，通常可以分为高质量数据、中等质量数据和低质量数据等不同的质量等级。这种分类方法适用于需要对数据的可靠性和准确性进行评估和管理的情况，有利于提高数据的品质和应用价值。

三、数据分类的实施流程

在进行数据分类之前，企业需要为此制定一整套可执行的流程，以下是一个较为完整的数据分类实施流程：

1、确定数据分类的目标和范围

在开始进行数据分类之前，企业需要明确数据分类的目标和范围，例如要对哪些类型的数据进行分类，分类后的数据如何使用等。

2、制定数据分类的标准和规范

在确定了数据分类的目标和范围之后，企业需要制定数据分类的标准和规范，例如分类的方式、分类的级别、分类的命名规范等。另外，要明确数据分类的过程和责任人，并制定相应的操作规则和流程控制措施，以确保数据分类的规范和效益。

3、对数据进行分类

企业根据前两个步骤制定的标准和规范，对数据进行分类。在分类过程中，需要考虑数据的实际情况和使用需求，灵活设置分类规则。

4、评估数据分类结果

在完成数据分类之后，企业应对数据分类的执行情况进行定期监控和追踪，对分类结果进行评估，发现问题及时处理和纠正，确保分类结果符合数据分类的标准和规范，并且可以满足企业的数据使用需求。

5、完善数据分类框架

对数据分类框架进行不断完善和优化，根据业务的变化和数据的增长动态调整分类标准，以确保分类结果符合业务需求。

四、不同维度的数据分类示例

在实际的数据管理和应用中，不同的企业会根据自身的特点和需求采用不同的数据分类方法。以下是一些典型的数据分类示例：

1、按时间分类：某电商企业采用按日、周、月和季度分类方法，对销售数据、订单数据和用户数据进行管理和分析，以便把握市场趋势和提高运营效率。

2、按业务分类：某医药企业采用按研发、生产和销售等不同的业务领域对数据进行分类和管理，以便更好地优化业务流程和提升产品质量。

3、按归属分类：某金融企业采用按部门和责任人对数据进行分类和管理，以便更好地追溯数据来源和保障数据安全。

4、按敏感度分类：某政府机构采用按公开、机密和秘密等级对政务数据进行管理和保护，以便确保国家机密的安全性和保密性。

五、总结

数据分类作为数据治理的基础步骤之一，能够帮助企业更好地管理和利用数据资源，提高数据质量和利用效率，以实现更精细化的管理和决策。在进行数据分类的过程中，企业应该制定明确的分类标准和流程，根据实际情况和使用需求灵活设置分类规则，并不断完善和调整分类框架，以适应不同的业务需求。

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