数据分类分级培训总结

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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

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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。

在当今信息时代，大数据已经成为企业发展战略中不可或缺的一部分。为了更好地应对企业面临的挑战和机遇，我参加了一次大数据培训，希望通过这次培训能够更好地掌握大数据分析和应用技巧。

这次培训共持续了一个月时间。培训开始，我们先进行了一些基础知识的学习，主要涉及大数据的概念、发展历程以及相关的技术与工具。了解了大数据的背景和意义后，我们开始深入学习大数据分析的方法与技巧。

我们学习了大数据的

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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