数据分类是组织为其数据确定并赋予相对价值的基本方式。它使组织能够按照敏感度和业务影响对存储的数据进行分类。这有助于确定与数据相关的风险。完成分类后，组织可以管理数据以反映其价值，而不是以相同的方式处理所有数据。数据分类支持一种非常周密的方法。这种方法使组织能够实施优化，如果所有数据都被赋予相同的价值，则无法实施优化。
1、数据分类
数据分类是数据资产管理的第一步，不论是对数据资产进行编目、标准化，还是数据的确权、管理，亦或是提供数据资产服务，有效的数据分类都是首要任务。
数据分类很好理解，无非就是把相同属性或特征的数据归集在一起，形成不同的类别，方便人们通过类别来对数据进行的查询、识别、管理、保护和使用。数据分类更多是从业务角度或数据管理的角度出发的，例如：行业维度、业务领域维度、数据来源维度、共享维度、数据开放维度等，根据这些维度，将具有相同属性或特征的数据按照一定的原则和方法进行归类。
2、数据分级
数据分级是根据数据的敏感程度和数据遭到篡改、破坏、泄露或非法利用后对受害者的影响程度，按照一定的原则和方法进行定义。数据分级更多是从安全合规性要求、数据保护要求的角度出发的，我们称他为数据敏感度分级似乎更为贴切。数据分级本质上就是数据敏感维度的数据分类。
任何时候，数据的定级都离不开数据的分类。因此，我们在数据安全治理或数据资产管理领域，都是将数据的分类和分级放在一起做，统称为数据分类分级。
数据分类分级的重要性
我们说了，数据分类是数据管理的第一步，如果企业不对数据进行分类分级，就谈不上数据治理和数据保护，甚至都不会清楚企业到底有哪些数据，更别说要了解哪些是敏感数据，以及他们都存储在什么位置了。除此之外，数据分类