如前所述，安全性和合规性（例如遵守 GDPR）是数据专家和企业都关注的重要问题。
数据分类有助于指出可能受到监管的合规差距和安全问题。
例如，由于分类涉及数据的标 谎言数据 记和标签，数据科学家能够编写基于人工智能的分类模型来标记不合规的数据和安全漏洞。
缩小范围
因为利用数据的方法有很多种，所以缩小数据范围是更深入地理解数据含义的重要组成部分。
数据发现可以纵览数据的全局，而分类可以限制范围并集中关注数据的突出方面。
这使得企业可以将时间和精力集中在最重要的数据集和见解上。
数据发现的工具有哪些？
因为数据发现不是一个一步到位的 这对于线上和线下的广告活动都是 过程，因为它涉及不同类型的任务，而且如上所述，该过程本身有多种方法。有许多工具可用于发现数据。这些工具中的大多数旨在执行数据发现所涉及的任务，例如组合来自多个来源的数据并识别所述数据中的趋势和模式。
然而，在选择这些工具时你应该记住一些有用的提示。
首先，灵活性是关键。寻找能够无缝连接到各种数据源的工具。接下来，您应该考虑易用性。例如，如果需要，非技术用户是否可以轻松浏览工具的界面？数据发现的力量在于它对所有利益相关者的可访问性。此外，可扩展性和性能至关重要。随着数据需求的增长，该工具是否能够在不影响性能的情况下处理不断扩大的数据量？最后，留意那些提供强大安全功能以保护敏感信息的工具。
数据发现最佳实践
在数据发现过程中实施有用且常见的做法可以使您的组织充分利用数据的潜力，从而做出更有效、更有见地的决策。如果您想增强数据发现过程，以下是您应该考虑的三种最佳实践。
关注数据质量。这涉及确保数据 電話數據 的准确性、完整性、一致性和相关性。高质量的数据可带来准确的见解和自信的决策。
实施数据治理。定义政策、数据所有权和使用权等治理策略不仅可以保护敏感信息，还可以提高合规性和数据使用率。
实现流程自动化。如上所述，自动化数据发现流程具有许多优势，其中最关键的优势之一就是它使数据发现变得更快、更以业务为导向。