数据治理的冷启动流程常常成为推进治理计划的阻碍：前期各方沟通协调多、流程长且配置较为繁琐，大量的人工操作聚焦于基础配置，比如：梳理并录入数据标准、创建质量规则、定义数据安全分类分级；此外，也缺乏行业通用规范的参考。针对这个问题，Dataphin 内置了多种常用的治理相关模板，帮助企业快速开启数据治理流程。
内置的模板包含以下几种：
- 数据标准码表：基于国标文件、行政区划政策文件等梳理常用的码表，如：“中国行政区划”、“度量单位”、“货币代码”、“学历代码”、“经济类型分类代码”等，可一键引用添加，快速开始数据标准建设。
- 安全分类分级：内置通用分类分级、金融行业分类分级（基于金融行业数据安全管理规范）、能源电力行业模板（参考能源电力行业最佳实践）、车联网分类分级模板（参考《YDT 3751-2020 车联网信息服务数据安全技术要求》）、智能网联汽车分类分级模板：（参考《2022中国信通院智能网联汽车数据分类分级实践指南》，分类制定依据参考：《车联网信息服务用户个人信息保护要求》、《北京市高级别自动驾驶测试示范区数据分类分级白皮书》），可一键引用添加创建分类分级定义。
- 数据质量规则模板：基于 DAMA 质量六性评分标准和 Dataphin 平台功能特性，内置 40+ 常用的规则模板，如：字段唯一值校验、字段值域校验、两表字段统计值一致性比较规则等等；可以基于内置模板快速创建质量规则，也可以自定义新的规则模板满足个性化监控诉求。
- 识别特征：识别特征基于字段的数据内容、元数据属性，结合正则表达式、包含、不包含等运算条件对数据特征进行表达，从而智能推荐相关的数据分类分级或数据标准。Dataphin内置了多种识别特征表达式，如手机号、身份证号、IP 地址等等。此外，也可以自定义识别特征。
在数据治理的实践中，冷启动流程常常成为推进治理计划的巨大阻碍。前期需要各方沟通协调，流程漫长且配置繁琐，特别是大量的人工操作集中在基础配置上，比如梳理并录入数据标准、创建质量规则、定义数据安全分类分级等。此外，企业往往缺乏可参考的行业通用规范。为了解决这些问题，Dataphin 提供了多种内置治理相关模板，帮助企业快速开启数据治理流程。
数据标准码表
Dataphin 内置了一系列基于国标文件、行政区划政策文件等的常用码表，帮助企业快速建立数据标准。这些码表包括“中国行政区划”、“度量单位”、“货币代码”、“学历代码”、“经济类型分类代码”等。您可以一键引用并添加这些内置码表，从而大大缩短数据标准建设的时间。
安全分类分级
对于数据安全分类分级，Dataphin 提供了多种行业模板，包括通用分类分级、金融行业分类分级（基于金融行业数据安全管理规范）、能源电力行业模板（参考行业最佳实践）、车联网分类分级模板（参考《YDT 3751-2020 车联网信息服务数据安全技术要求》）以及智能网联汽车分类分级模板（参考《中国信通院智能网联汽车数据分类分级实践指南》）。您可以从模块库批量引用，轻松创建分类分级定义。
数据质量规则模板
在数据质量管理方面，Dataphin 基于 DAMA 质量六性评分标准和自身平台特性，内置了40多种常用规则模板，包括字段唯一值校验、字段值域校验、两表字段统计值一致性比较等规则。您可以快速引用这些模板创建质量规则，也可以根据具体需求自定义新的规则模板，以满足个性化的监控需求。
识别特征
Dataphin 支持定义“识别特征”来表征数据内容。识别特征使用正则表达式或部分字段元数据，结合包含、不包含等运算符对数据所代表的含义进行描述。Dataphin内置了多个常用的识别特征，包括手机号、身份证号、IP 地址等，您也可以自行添加新的识别特征，并将识别特征和相关的数据标准和数据分类进行绑定，用于推荐与数据含义相关的数据标准（标准模块）或数据分类（安全模块）作为参考。
Dataphin 的内置模板功能简化了数据治理的冷启动流程，通过提供行业通用的模板和灵活的自定义选项，帮助企业快速建立起数据治理的框架，提升治理效率，加速企业的数据战略实施。无论是数据标准、数据安全还是数据质量管理，Dataphin 都助力企业在数据治理的道路上行稳致远。
