对于某些人来说，数据分类的想法是最近的管理者和立法者制定的官僚清单。这是另外一项任务。可以肯定的一种极端态度 遇到一个 由数据隐私专家不断提供。与其将其视为如此，不如将其视为经营成功企业的重要组成部分。数据分类可以成为业务推动者，而不是通常被视为的障碍。

简而言之

最简单地说，该概念将确定企业如何对其日常处理的数据进行分类。并非所有数据都是平等的，访问它以及至关重要的是访问谁至关重要。重要的知识产权和高价值数据将与新闻稿不同地进行分类。由于知识产权的重要性，访问将受到限制，或者至少应该限制为尽可能少的雇员。与将发布给公众的新闻稿相反。这是一个简单的工作定义 数据分类，但显示出它的重要性。

上段提到了一个重要的收获，即所有数据都需要分类，这需要由对企业处理的数据以及企业的特定需求有全面了解的人员来完成。通常这意味着 高管通常是最合适的 制定数据分类策略，而IT部门通常会实施该策略。

如何做

在线上有一些资源以及专门从事数据实际分类的公司。简单的方法是将数据放入高，中和低灵敏度分类中。虽然看起来很明显，并且将适用于明确拥有数据所有权的小型企业，但通常需要针对其制定更全面的策略 大企业。同样，数据可以分为公开，私有和受多种因素限制，包括内容，创建者，位置和应用程序。该方法通常被称为分类的上下文方法，但是存在其他方法，包括用户定义和基于内容的分类。所选择的方法因组织而异，并且肯定不适合所有情况。

合规

总而言之，如上所述，也是立法者在一定程度上规定了数据分类，并签署了诸如GDPR之类的数据隐私法。对于某些安全组织，这些法律有 创造了很多业务和主要市场收购 想要一家专业公司来加强业务的数据隐私和合规性部门的公司并不少见。无论这些法律为企业带来了什么市场，这都意味着某些类型的数据受到了法律保护，要求处理这些数据的人员采取更严格的安全措施。这需要根据这些法律的数据分类策略。现在，这些法律对如何对数据进行分类具有重要影响，特别是对于那些希望避免违规带来的巨额罚款的人。

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