1）数据可视化
数据可视化旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。数据可视化利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。数据可视化依赖于相应的工具。传统的数据可视化工具包括Excel、水晶报表、Jreport等报表工具，包括Cognos、BO、BIEE等多维数据分析工具，也包括SAS、R语言等图形展示工具。新一代的基于大数据的数据可视化工具如Tableau、Pentaho等工具，集成了报表、多维分析、数据挖掘、Adhoc分析等多项功能，并支持图形化的展示。未来将会有更多的数据可视化产品和服务公司出现。
2）数据可见性的权限管理
数据的展示需要进行权限管理，不同的人员可见的数据不同。数据可见性的权限管理应该考虑以下方面：
（1）内外部可见性不同。企业对于内部和外部人员提供的数据可见性不同，对于客户或者供应商来讲，应该只能看到与自己相关的数据，以及企业允许其看到的数据，不可以看到其他客户和供应商的数据。
（2）不同层级可见性不同。企业的高层、中层和一线员工能见到的数据的范围不同，数据的可见权限需要按照不同的层级进行划分。
（3）不同部门可见性不同。不同部门可见的数据不同，一个部门如果需要看到其他部门的数据，需要获取数据所属部门的授权或者更高层的授权。
（4）不同角色的可见性不同。在同一部门中，不同的角色可见的数据不同，数据的可见性应该按照不同的角色进行授权。
（5）数据分析部门的特殊权限及安全控制。数据分析部门由于需要看到整体和细节的数据，因此需要特殊的授权。如签订保密协议和技术手段等。
3）数据展示与发布的流程管理
企业应制定统一的流程，对数据的展示和发布进行管理。需要将以下数据纳入到统一管理：企业上报上级主管部门的数据；上市企业进行信息披露的数据；企业级的数据指标，尤其是KPI指标；企业级的数据指标口径。
企业应明确上述数据或指标的主管责任部门，所有上述数据或指标，需要由主管责任部门统一发布，其他部门或人员无权进行发布。同时，企业内的部门级指标应向企业指标主管责任部门进行报备，并设立部门内指标管理岗位进行统一的管理。
4）数据的展示与发布
数据是现代企业的重要资产，企业拥有的各类数据的数量、范围、质量情况、指标口径、分析成果等也应该进行展示和发布。企业应该明确数据资产的主管责任部门，制定数据资产的管理办法。数据资产的主管责任部门负责对于数据资产的状况进行展示和发布。元数据管理平台是数据资产管理的重要工具，对于各类数据的状况，建议通过技术元数据和业务元数据进行记录，并进行展示。
5）数据使用管理(www.xing528.com)
（1）数据使用的申请与审批。
数据的使用一般分为系统内的使用和系统外的使用。系统内的使用包括通过应用软件或者工具，对数据进行统计、分析、挖掘，所有对于数据的查看和处理都在系统内进行，能够进行的操作也通过系统得到了相应的授权。系统外的使用，是指为了满足数据应用的要求，将数据提取出系统，在系统外对数据进行相关处理，这一类的数据使用需要制定相应的流程进行申请和审批。对于不同类型的数据，需要有不同的审批流程。其中，审批流程中应该包括人员的审批。
（2）数据使用中的安全管理。
对于提取出系统进行使用的数据，在数据使用的过程中，需要注意以下事项：
①对于敏感数据需要进行脱敏处理。例如：客户身份识别信息、客户联系方式等信息属于敏感信息，在提取数据时应该进行脱敏处理。数据脱敏的方式可以分为直接置换，或采用不可逆的加密算法等。
②对于数据的保存与访问，需要遵照国家的保密法规，企业的保密规定以及企业的信息安全标准。企业应该对保密和敏感信息制定相应的标准，对该类信息的存放、访问和销毁的场所、人员、时间等进行详细的规定。
③对于不能脱敏，但在处理过程中必须要使用的真实数据，企业需要建立专用的访问环境，该环境区别于生产环境，具有可访问和操作，但不能将数据带离环境的特性。
（3）数据的退回与销毁
在以下几种情况下，存在数据的退回处理：
①使用方发现提取的数据不能满足使用的需求，退回数据，重新进行提取；
②使用方对于提取的数据进行了处理，处理的数据对于源数据有价值，将处理过的数据交回，用于对源数据进行修正或补充；
③涉及一定密级的数据，使用完成后，按照保密流程进行数据的退回处理。
数据退回后，对于涉及密级或者敏感性的数据，应将保存在系统外的数据备份进行销毁，避免数据的泄露。对数据存放的设备，必须通过一定的技术手段，将数据进行彻底的删除，确保无法复原。
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