分类是一个比数据发现更复杂的过程，因为它需要发现过程中未使用的额外步骤。分类利用预先确定的关键字和规则为数据分配分类标签。
分类本质上涉及自动化的大规模数据标记，数据专家可以确定他们希望如何对数据进行分类。预定的关键字和标记规则能够跨多个平台对数据进行分类，并支持使用网络和云。
通过这个过程，企业能够提高数据可见性、提高安全性并缩小范围。
以下是对这些用例的进一步了解。
数据可见性
分类可让您发挥数据集的潜力。通过提高数据可 学生资料 见性，公司能够发现安全、潜在客户生成和内部组织方面的隐藏漏洞。
例如，分类中涉及的基于人工智能的标记过程可能会发现人眼尚未意识到的元数据。
最终，数据可见性可以释放数据各个方面的潜力。
安全性与合规性
如前所述，安全性和合规性（例如遵守 GDPR）是数据专家和企业都关注的重要问题。
数据分类有助于指出可能受到监管的合规差距和安全问题。
例如，由于分类涉及数据的标记和标签，数据科学家能够编写基于人工智能的分类模型来标记不合规的数据和安全漏洞。
缩小范围
因为利用数据的方法有很多种，所以缩小数据范围是更深入地理解数据含义的重要组成部分。
数据发现可以纵览数据的全局，而分类可以限制范围并集中关注数据的突出方面。
这使得企业可以将时间和精力集中在最重要的数据集和见解上。