数据分类分级培训总结精选。
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数据分类分级培训总结【篇1】
根据县卫生局转发市卫生局《关于开展践行医疗卫生职业精神培训工作的通知》（卫察［20xx］3号）文件精神，结合20xx年全省卫生系统*风廉政建设和开展“三好一满意”活动，我院按要求进行了集中培训，现就本次培训活动汇总如下：
我院按照培训要求，于20xx年4月18日晚18时—21时在三楼会议室以教学光盘的方式进行培训，培训内容包含《紧紧围绕深化医改，努力开创卫生行风建设新局面》、《医疗侵权案例分析与纠纷防范》、《临床风险防范典型案例解析》三个方面专题讲座，学习后参加培训人员进行讨论怎样选择人生，怎样适应侵权法后的医患关系处理和医改新形势下，医生的职业信仰重塑与商业贿赂的风险防范。大力倡导医学科学与医学人文精神相**，引导我院职工树立正确的人生观、价值观、利益观和幸福观。培训结束后采取笔试的方式，发放了试卷，对参加培训人员进行考试，考试合格作为单位卫生技术人员医德医风考评合格的必备条件。
双桥集镇中心卫生院
20xx年4月20日
数据分类分级培训总结【篇2】
数据安全工作的首要任务是对数据分类分级。在《数安法》第21条中，明确提出国家建立数据分类分级保护制度，按数据的重要程度实行分类分级保护。
什么是数据分类呢？在贵州省地方标准DB52/T 1123-2016《政府数据 数据分类分级指南》中给出了政府数据分类的定义：数据分类是根据数据的属性和特征，将其按照一定的原则和方法进行区分和分类，并建立起一定的分类体系和排列顺序，以便更好地管理和使用数据的过程。
在大数据时代，数据的种类很多，要做到数据有序的分类，需要科学合理的分类方法。在国家标准GB/T 38667-2020《信息技术大数据数据分类指南》的第8章中，给出了常见的3种分类方法：线分类法、面分类法、混合分类法。
线分类法，旨在将分类对象按选定的若干个属性或特征，逐次分为若干层级，每个层级又分为若干类别。同一分支的同层级类别之间构成并列关系，不同层级类别之间构成隶属关系。同层级类别互不重复，互不交叉。线分类法，类似树状分支结构，由干到枝，再到叶的非交叉分类。
面分类法，是将所选定的分类对象，依据其本身的固有属性或特征，分成相互之间没有隶属关系即彼此独立的面，每个面中都包含了一组类别。该分类法适用于对一个类别同时选取多个分类维度进行分类的场景。日常生活中的身份证号码就是此类分类法的实际应用，前6位是到县级的空间定位，第7位至第14位是出生年月日，第15至第17位代表办证的顺序和性别（第17位），最后一位属于校验位。
混合分类法，是将线分类法和面分类法组合使用，以一种分类为主，另一种做补充的方式，充分发挥两种分类的长处，克服某一种分类的不足。
数据分类分级培训总结【篇3】
数据分类分级是数据管理中的一种基础性技能，也是保护数据安全和隐私的重要手段。为了提高员工对数据分类分级的理解和应用能力，我们组织了数据分类分级培训，以下是本次培训总结。
一、培训目的和背景
随着信息化时代的深入发展，数据管理成为各企业重要的课题。不同级别的数据具有不同的安全风险，合理分级可以更好地保障数据的安全和隐私。但在实际应用中，员工对数据分类分级的理解程度和应用能力参差不齐，存在一定的隐患。因此，我们组织了数据分类分级培训，目的是提高员工对数据分类分级的理解和应用能力，实现对企业数据的有序管理和保护。
二、培训内容和方式
1.概述数据分类分级
首先，培训师介绍了什么是数据分类分级。他表示，数据分类分级是根据数据的重要性和安全级别，将数据分为不同的等级，并给予相应的安全保护措施。同时，培训师结合实际案例，讲述了数据分类分级的重要性和应用场景。
2.数据分类分级的方法
其次，培训师介绍了常用的数据分类分级的方法，包括风险评估法、层次分析法等。他讲解了各种方法的优缺点和适用范围，并结合企业实际场景，展示了具体的应用流程。
3.数据分类分级应用案例
接着，培训师结合实际案例，演示了数据分类分级的具体操作流程。他从数据的重要性、存储方式、访问权限等多个角度出发，对不同级别的数据进行分类分级，然后制定相应的安全保护方案和应急预案。
4.规范数据使用
最后，培训师强调了规范数据使用的重要性。他表示，数据分类分级不只是纸上谈兵，必须将其贯彻到员工的日常工作中，使员工严格按照数据分类分级要求处理和使用数据，从而保障企业数据的安全和隐私。
三、培训效果和收获
通过本次培训，参训员工获得了如下收获：
一是对数据分类分级的理解更为深入，能够根据不同数据的重要性和安全级别进行分类分级并采取相应的安全保护措施；
二是了解了数据分类分级的方法和应用场景，能够灵活运用各种方法进行数据风险评估和分类分级；
三是掌握了规范数据使用的要求，能够有效避免因员工不规范操作而导致的数据泄露和安全事件。
通过本次培训，我们进一步提升了员工的数据管理能力，有效保障了企业数据的安全和隐私，达到了预期的培训效果。同时，我们也将不断完善数据分类分级制度，并将其融入企业管理体系中，实现企业信息化建设的可持续发展。
数据分类分级培训总结【篇4】
在了解了常见的分类方法之后，接下来看一下近些年比较有代表性的数据分类分级标准中是如何对数据进行分类的。
. 《政府数据 数据分类分级指南》的数据分类方法
DB52/T 1123-2016《政府数据 数据分类分级指南》是贵州省于2016年出台的数据分类分级的地方标准，指导全省范围内政府数据的分类分级工作。
该标准从三个维度和线分类法结合进行分类，分别对主题、行业、服务这三个维度进行大类、中类、小类的层级分类。
主题分类中，先梳理出大类，比如综合服务、经济管理、国土资源、能源等；再按线分类法划分出中类小类（详见该标准的附录A）。
行业分类中，先梳理出大类，比如农业、制造业、电力、建筑业、交通运输等；再按线分类法划分出中类和小类（详见该标准的附录B）。
服务分类中，先梳理出大类，比如惠民服务、服务交付的支撑、政府资源管理等；再按线分类法划分出中类和小类（详见该标准的附录C）。
. 《数字化改革 公共数据分类分级指南》的数据分类方法
DB33/T 2351-2021《数字化改革 公共数据分类分级指南》是浙江省于2021年出台并实施的地方标准，适用于全省非涉密的公共数据分类分级管理。
标准中对数据的分类从数据管理、业务应用、数据保护、数据对象4大维度展开细化，见下表所示。
指南建议数据分类的方法是参考国标数据分类指南（GB/T38667-2020《信息技术 大数据 数据分类指南》）的相关要求。
. 《信息安全技术网络数据分类分级要求（征求意见稿）》的数据分类方法
国家标准《信息安全技术 网络数据分类分级要求（征求意见稿）》于2022年9月14日开始面向全社会公开征集意见。
标准中给出了较体系的分类框架和分类方法。分类框架的整体思路是先分行业领域，再在行业领域内按业务属性进行细分子类。标准共给出了8大类的业务属性，方便行业结合自身的特征选择分类方法。
行业数据分类对参与本行业数据处理者进行数据分类，具有重要的基础性规范作用。
行业数据分类规则可分为2种：业务条线分类法和业务属性分类法（如下图所示）。
业务条线分类是在明确本行业数据范围之下进行细化分类，可按以下 3步进行实施。
1、 业务所属行业领域：按照行业领域主管（监管）部门职责，明确本行业本领域管理的数据范围，比如工业数据、电信数据、金融数据等。
2、 细化业务分类：
3、 业务属性分类：按照选择数据描述对象、数据主题、责任部门、上下游环节、数据用途、数据处理、数据来源等业务属性特征，采用线分类法对关键业务的数据进行细化分类，比如钢铁之下，可分为用户数据、业务数据、经营管理数据等。
依据业务属性分类规则进行行业数据分类，可按以下3步实施（如下图所示）。
1、 处理者类型分类：对于工业领域的数据可分为工业企业数据、平台企业工业数据。
2、 业务属性分类：对于工业企业数据按主题细化，可再分为研发数据、生产数据、运维数据等。
3、 数据主题细化分类：对生产数据可细化分为控制信息、工况状态、工艺参数等。
数据分类分级培训总结【篇5】
一、设置负责医疗废物管理的**部门或者专（兼）职人员，切实履行职责，确保医疗废物的安全管理。
二、建立健全医疗废物管理的规章**、岗位责任制、工作流程，及发生医疗卫生机构内医疗废物流失、泄漏、扩散和意外事故的应急方案。制定相关工作人员的培训计划并**实施。
三、根据《医疗废物分类目录》、《医疗废物专用包装物、容器的标准和警示标识的规定》，对医疗废物实施分类管理。制定并落实医疗废物各产生地点对医疗废物分类收集方法和工作**；
四、制定并落实医疗废物的产生地点、暂时贮存地点的工作**及从产生地点运送至暂时贮存地点的工作要求；
五、制定并落实医疗废物在内部运送及将医疗废物交由医疗废物处置单位的有关交接、登记的**。
六、做好医疗废物分类收集、运送、暂时贮存过程中有关工作人员的职业卫生安全防护。
七、严禁转让、买卖医疗废物。严禁在非收集、非暂时贮存地点倾倒、堆放医疗废物，严禁将医疗废物混入其它废物和生活垃圾。
八、针对自查中及上级主管部门发现的问题及时落实整改。