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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了企业引入大数据技术之后的一些常见用法以及数据治理问题等内容，而本文我们就继续来了解一下，数据治理安全性分析。
1、安全治理
围绕数据安全标准，先要有数据的分级、分类标准，确保数据在上线前有着准确的密级。二，针对数据使用方，要有明确的角色授权标准，通过分级分类和角色授权，来保障重要数据拿不走。三，针对敏感数据，要有隐私管理标准，保障敏感数据的安全存储，即使未授权用户绕过权限管理拿到敏感数据，也要确保其看不懂。四，通过制定审计标准，为后续的审计提供审计依据，确保数据走不脱。
2、数据生命周期治理
任何事物都具有一定的生命周期，数据也不例外。从数据的产生、加工、使用乃至消亡都应该有一个科学的管理办法，将极少或者不再使用的数据从系统中剥离出来，并通过核实的存储设备进行保留，不仅能够提高系统的运行效率，更好的服务客户，还能大幅度减少因为数据长期保存带来的储存成本。数据生命周期一般包含在线阶段、归档阶段(有时还会进一步划分为在线归档阶段和离线归档阶段)、销毁阶段三大阶段，管理内容包括建立合理的数据类别，针对不同类别的数据制定各个阶段的保留时间、存储介质、清理规则和方式、注意事项等。
3、数据流向
在保障了数据链路的合理性之后，又在此基础上确认了模型分层引用原则：
正常流向：ODS>DWD->DWT->DWA->APP，当出现ODS>DWD->DWA->APP这种关系时，说明主题域未覆盖全。应将DWD数据落到DWT中，对于使用频度非常低的表允许DWD->DWA。
尽量避免出现DWA宽表中使用DWD又使用(该DWD所归属主题域)DWT的表。
同一主题域内对于DWT生成DWT的表，原则上要尽量避免，否则会影响ETL的效率。
DWT、DWA和APP中禁止直接使用ODS的表，ODS的表只能被DWD引用。
禁止出现反向依赖，例如DWT的表依赖DWA的表。
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2025-08-07
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