越来越多有前瞻性思维的CIO和IT领导者正在部署低代码解决方案，使团队和业务部门能够改善广泛的业务流程，并整合数字资产的各种生态系统。与任何IT系统一样，这些领导者也要对收集、处理和存储的数字信息负责。毕竟，数字信息是当今大多数企业运营的基础，因此对于那些进步的IT领导者来说，低代码数据管理是一个不断增长的专业领域。
无论技术堆栈是低代码应用程序，还是在内部或云端托管的定制应用程序，组织将始终需要解决相同的挑战 – 使信息可用，保留或删除信息 – 并确保组织数据的适当访问和安全。这些责任被编入组织的标准和政策中，统称为 "数据治理"。实现数据治理的技术控制通常称为数据管理。
与任何IT系统一样，在低代码环境中引入的每个新应用、工作流程和数字流程都需要收集、处理和存储数字信息。因此，IT领导者必须考虑数据治理和数据管理的特点和功能有哪些（如果有的话），对他们的团队很重要。
数据分类在数据治理中的作用
数据治理的一个重要组成部分是，每个组织都有一个数据分类矩阵。在数据分类矩阵中，每个组织都有一个标准化的方法，根据数据敏感性对其收集和持有的数据进行分类。这反过来又告知管理员和访问数据的用户应该如何处理和保护数据。下图是一个广泛使用的数据分类矩阵样本。
在该标准矩阵中，标注为机密的数据对组织最有价值，而公共信息则可以共享，嗯，公开。如果不对信息进行标注，用户如何理解数据的敏感性，以及应将其处理和保护到什么程度？ 数据分类矩阵与数据处理指南或政策一起，告知与数据交互的用户必须如何保护数据，以及数据可以在多大范围内共享。
从概念上讲，数据分类和数据标签很容易理解。然而，无论系统是低代码的、云端的还是内部的，数据分类的实施对于IT管理员和用户来说都是一个真正的挑战。
结构化数据与非结构化数据
非结构化数据，一般来说，是指没有像数据库那样以管理的方式组织起来的数据。通过电子邮件、信息传递和文件共享系统共享的文件和文档是非结构化的。结构化数据是由明确定义的数据类型组成，其模式使其易于搜索。
对系统管理员来说，在结构化数据中实现数据分类通常比非结构化数据更容易，因为非结构化数据在很大程度上依赖于用户自己给数据贴标签。
然而，数据是结构化格式的，并不意味着实现数据分类和数据标签就很容易。事实上，大多数结构化数据系统并没有提供一种简单的数据标签方法。
快速基础中的数据分类和数据标签
我们一直在思考如何帮助IT管理员在维护企业数据治理和数据管理的同时利用低代码。随着数据分类和数据标签的发布，我们为管理员提供了一个简单的方法来完成2件重要的事情。
将您独特的数据分类矩阵应用到您的领域。我们意识到每个组织都是不同的，我们服务于许多行业。我们为每个客户的实施提供了一个默认的数据分类矩阵（保密，仅供内部使用），可以修改和扩展。例如，医疗保健组织可能希望将包含HIPAA数据的应用程序标记为 "HIPAA"，以明确标记敏感数据。
轻松和容易地将您的数据分类应用到您的伙伴云应用程序。您伙伴云内管理员可以应用和修改分配给您组织内所有应用程序的数据分类。
通过利用伙伴云中的数据分类和数据标签，管理员可以高层次地查看其应用程序中哪些包含最敏感的信息并需要最高级别的治理和审查。
当我们通过利用低代码开发帮助组织变得更加敏捷时，我们提供的工具对我们来说非常重要，它能使IT团队保持适当的数据治理和数据管理能力。我们的数据分类和数据标签功能就是为了实现这一目标而设计的。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。