GBT 38667-2020 信息技术 大数据 数据分类指南

GBT 38667-2020 信息技术 大数据 数据分类指南常见问题解答

1. GBT 38667-2020 是什么？

GBT 38667-2020 是中国国家标准化管理委员会发布的关于大数据数据分类的国家标准，旨在为组织提供科学、系统的数据分类方法，以支持数据管理和利用。

2. 为什么需要进行数据分类？

数据分类是大数据管理的基础工作之一。通过分类，可以更好地理解数据的价值、敏感性、用途及存储需求，从而优化数据资源的利用效率，降低管理成本，并提高数据安全性和合规性。

3. GBT 38667-2020 的适用范围是什么？

• 适用于各类组织（政府、企业、教育机构等）在大数据环境下的数据分类活动。
• 适用于数据生命周期中的各个阶段，包括采集、存储、处理、分析和销毁。

4. 数据分类的基本原则有哪些？

• 科学性：分类方法需基于数据的内在属性和业务逻辑。
• 系统性：分类体系应具有层次结构，便于扩展和维护。
• 实用性：分类结果需满足实际业务需求。
• 安全性：分类时需考虑数据的安全性和隐私保护要求。

5. 数据分类的主要步骤是什么？

1. 明确分类目标和范围。
2. 确定分类维度（如业务领域、数据类型、敏感程度等）。
3. 设计分类框架并制定分类规则。
4. 对数据进行分类标注。
5. 定期评估和更新分类结果。

6. 数据分类与数据治理的关系是什么？

数据分类是数据治理的重要组成部分。有效的数据分类能够为数据治理提供基础支撑，帮助组织识别关键数据资产，制定数据管理策略，并实现数据的高效利用和合规管理。

7. 如何选择合适的数据分类维度？

• 根据组织的具体需求选择维度，例如按业务领域（金融、医疗、制造等）、数据类型（结构化、半结构化、非结构化）或敏感程度（公开、内部、机密）。
• 优先选择对业务影响最大的维度。

8. 数据分类是否需要技术工具的支持？

虽然数据分类可以通过人工方式进行，但借助技术工具（如数据管理平台、自动化分类算法等）可以显著提升效率和准确性。建议结合实际情况选择合适的工具。

9. 数据分类完成后如何应用？

• 用于数据存储和访问控制策略的制定。
• 指导数据备份和归档计划。
• 支持数据分析和挖掘任务。
• 辅助数据安全措施的实施。

10. 如果遇到数据分类标准不一致的情况怎么办？

• 优先参考 GBT 38667-2020 的规范。
• 对于特殊情况，可结合行业标准或组织内部规定进行调整。
• 确保分类结果的一致性和可追溯性。