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摘要：数据分级是根据数据敏感程度建立差异化管控机制的管理方法。针对水务数据资源，通过识别字段内容、身份、关键词、图片、值域等敏感要素，建立动态分级规则并实施访问控制。主要分级维度包括：1）结构化数据中的敏感字段；2）用户身份敏感等级；3）非结构化数据中的敏感关键词；4）图片OCR识别的敏感信息；5）特定值域范围的敏感数据。需建立定期更新机制确保规则时效性，通过分级管控实现敏感数据防护，避免数据滥用风险。（149字）

本文介绍了智慧水利主数据设计思路，重点阐述了数据关联方法（空间、业务、时间关联）和主题域划分（空间类、资产类、水文类、业务类）。通过识别9个核心实体对象，构建了包含维度表和事实表的数仓分层架构（DWD/DWS/DM层），并设计了水量统计等原子和复合指标，为水利行业数字化转型提供数据支撑。其他行业可参考该设计方法论进行主数据体系建设。

通过数据覆盖率、接口调用成功率、数据更新频率等指标进行量化评估；成果评估从评估维度、评估方法以及评估周期三个方面说明。通过专家评审、用户反馈、业务部门满意度等方式进行评估；覆盖主要业务系统、监测设备、外部数据源。初验评估（建设完成后1~3个月）终验评估（建设完成后1~3个月）阶段性成果评估（每2~3年一次）是否符合统一标准，编码是否一致。数据是否可被业务系统调用、使用。实时数据延迟、历史数据更新频率。是否建立数据安全防护机制。年度运行评估（每年一次）

数据治理体系可从"道、法、术、器"四个维度构建。"道"指数据战略、组织机制和文化建设；"法"包含8项实施举措，从规划到运营形成完整方法论；"术"强调以元数据为核心，通过标准化流程实现数据治理闭环；"器"则依托元数据管理、质量监控等工具支撑治理活动。四个维度协同作用，共同推动企业数据治理的可持续发展。