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一、方案背景
在数字化时代，数据成为企业和组织的核心资产。随着数据量的快速增长和数据应用场景的不断拓展，如何有效地管理和保护数据，确保数据的安全性、合规性和可用性，成为了亟待解决的问题。数据分类分级作为数据管理的基础工作，能够帮助企业清晰地了解自身的数据资产状况，根据数据的重要性和敏感性采取不同的保护措施，从而降低数据安全风险，提高数据管理效率。
二、数据分类
（一）分类原则
- 科学性：依据数据的内在属性和特征进行分类，确保分类体系具有逻辑性和系统性。
- 实用性：分类结果应便于数据的管理、使用和保护，能够满足企业实际业务需求。
- 稳定性：分类体系应具有一定的稳定性，避免频繁变动，以保证数据管理工作的连续性。
- 扩展性：考虑到企业未来业务发展和数据类型的增加，分类体系应具备良好的扩展性，能够方便地进行调整和补充。
（二）分类维度
- 按业务领域分类：根据企业的业务板块，将数据分为市场营销数据、客户关系管理数据、生产运营数据、财务数据、人力资源数据等。例如，市场营销数据可包括市场调研数据、广告投放数据、营销活动数据等；客户关系管理数据可涵盖客户基本信息、客户交易记录、客户反馈数据等。
- 按数据性质分类：分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据如数据库中的表格数据，具有明确的结构和格式&#x