数据治理数字化转型
谈谈数字化转型，各位可根据现状对号入座。目前大的背景是业务拉动数据的中级阶段，但未来的方向一定是数据拓展业务。数字化转型道远，没有谁敢说自己完成了数字化转型，因为业务在变、数据在变、组织在变、流程在变、法律法规在变，一切都在变。在这条路上应该以终为始，走一步看三步，因为极有可能当你走到第三步的时候却发现步走错了。
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。
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。
