数据治理数字标准
数字化社会的体现标志是什么，笔者认为数字化社会的标志不是数字应用场景的具体化，也不是数据应用的多样化，而是全社会对数字有一个共同的标准、共同的规范，所有的数字化活动应遵循相关的要求，比如分类分级标准、数据安全规范、数据保护条例等等。
全社会将从行业归属角度，逐步建立数据分类分级标准，其中离不开的引导，分类分级的标准将是未来数据大融合、一个数据标准的数据基石，如何做好分类分级，凝聚社会共识，该类工作将会以咨询的方式完成规划，以公示的方式完成补充，形成数据分类分级标准。
想要对敏感数据加以保护，首先要发现出存在企业系统中的敏感数据，并保障其性。例如：系统内的某一列字段为联系方式，由与座机号组成，这些信息由于存在于同一列中，若是从字段所设定的数据特征去发现，很容易将其中一个作为非敏感数据而无法形成的敏感数据发现。
派客动力敏感数据发现系统，能够从企业或组织内部海量业务系统及磁盘文件中自动识别、发现并定位敏感数据，可基于元数据、数据内容进行敏感数据识别，内置的敏感数据发现算法，且支持用户自定义敏感数据发现规则，构建企业全景敏感数据地图。
数据治理数据脱敏后数据依然具备业务规则关联性
派客动力脱敏平台根据该银行需求，保障脱敏后的数据依然具备供企业使用、分析的能力，具备能让业务可靠运行的能力。因此，脱敏后的数据能够保有原始数据的业务属性和数据分布特征，例如：原始数据中的姓名、地址等信息，需要在脱敏后依然具有可读性，脱敏后的数据满足业务系统的数据规则，能够正确的通过业务系统的数据有效性验证，如号、号的校验位，生日的区间等。