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第10章 参与市场调研和用户测试（第7页）

### 1. **提高数据安全**

- 通过识别和分类敏感数据，组织可以实施更严格的安全措施，如加密和访问控制，以保护这些数据免受未授权访问和泄露。

### 2. **简化合规性管理**

- 数据分类和标签化有助于组织遵守各种数据保护法规，如GdpR、hIpAA等，因为它们可以更准确地识别和管理需要特殊保护的数据。

### 3. **优化数据存储和管理**

- 通过分类和标签化，组织可以更有效地组织和存储数据，减少数据冗余，提高数据检索效率。

### 4. **支持数据治理**

- 数据分类和标签化是数据治理策略的一部分，有助于确保数据的质量、一致性和准确性。

### 5. **促进数据共享和协作**

- 明确的数据分类和标签化有助于在组织内部和外部安全地共享数据，促进跨部门和跨组织的合作。

### 6. **提高数据访问效率**

- 通过标签化，用户可以更快地找到所需的数据，提高工作效率。

### 7. **支持数据生命周期管理**

- 数据分类和标签化有助于实施数据保留和删除策略，确保数据在适当的时间被保留或安全地销毁。

### 8. **降低数据泄露风险**

- 通过限制对敏感数据的访问，组织可以降低数据泄露的风险。

### 9. **支持自动化和智能化**

- 数据分类和标签化可以支持自动化工具和智能系统，如数据丢失预防（dLp）系统和人工智能（AI）分析工具，以更有效地处理和分析数据。

### 10. **增强数据透明度**

- 数据分类和标签化有助于提高数据处理的透明度，使用户和监管机构能够更好地理解数据的使用和保护情况。