我喜欢把数据赋能和数字化转型放在一起讲，因为数字化转型的目标之一就是数据赋能。众所周知，我们从93年开始逐步发展信息化，从为了解决业务上0和1问题，为了解决无纸化办公，到现在的大数据时代，近30年的时间总结起来，数据领域一共就三件事：解决数据孤岛问题、隐私数据保护以及提供数据服务。翻译过来就是数据治理、数据安全治理以及数据赋能。
数据治理数据处理者数据适用者
数据的拥有者
可以是数据的处理者、也可以委托第三方机构做数据处理，但需要明确数据的来源、数据处理的用途、数据处理的范围，因此，数据拥有者和数据处理者之间需要有明确的数据加工处理及信息保护条款。
数据的处理者需要明确数据安全的责任者、确保数据不被泄露、不被用作其他用途。
数据适用者
对于数据使用者，个人信息保没有特定说明，但是结合其他法律法规文件，可以看出，数据使用者应该分级使用，做到无法浏览与自己无关的数据信息。
派客动力数据治理方面实力
确保业务对象完整性：基于完整的业务对象进行脱敏操作，确保不破坏数据的二义性以及业务关联性。内置多种脱敏算法：系统内包含函数、初级、算法模式，用户可根据实际业务场景需求，对敏感数据通过自定义算法生成规则从而使敏感数据转换为虚构数据。同时支持抽取式、本库脱敏：系统支持抽取式脱敏和本库脱敏两种方式，是业内一款同时支持抽取式不落地脱敏以及就地脱敏两种模式的脱敏系统。任务监控：用户可通过监控监测所有计划开展的任务进度、包括测试数据抽取、子集抽取和发现、脱敏任务等。
