AI 图表模板
数据分类框架类图模板
可直接使用的 UML 类图模板：将数据资产、分类级别、归属关系、访问策略、保留规则与审计记录放在一张结构化视图中。
类图数据治理信息安全合规
AI驱动
该模板包含什么
一套完整的 UML 类图模板，用于搭建可落地的数据分类体系：从资产定义到策略落地与审计追踪，全链路覆盖。
- 抽象 DataAsset 基类，包含 classify、validate 和 getAccessLevel 方法
- ClassificationLevel 枚举：PUBLIC、INTERNAL、CONFIDENTIAL、RESTRICTED 四个分级
- DataOwner 类：记录部门归属、审批流程与委派协作
- AccessPolicy 与 RetentionPolicy 的组合关系：把治理规则直接关联到资产上
- AuditLog 类：提供 record 和 exportReport 方法，支持合规追溯
- SensitiveDataRecord 继承 DataAsset：支持 PII 标记、加密要求与脱敏/掩码能力
最适合哪些场景
企业数据治理
梳理组织内部的数据治理结构，让 IT、法务与合规团队对“数据资产如何被分类与管控”达成一致。
GDPR 与合规规划
把敏感记录、PII 标记、保留期限与审计日志之间的关系建模起来，用于向审计方展示合规就绪情况。
安全架构设计
在把策略写进代码之前，先把基于分类级别的角色权限策略进行建模，降低安全空白与配置错误的风险。
软件工程新成员上手
为新工程师提供清晰的类级视图，了解系统如何落实数据分类规则，让他们从第一天就能安全贡献。
如何自定义
1
扩展或替换类
新增数据资产子类型（如 FinancialRecord 或 HealthRecord），把现有类重命名为贴合你业务的术语，或补充与真实数据模型一致的成员字段。
2
调整分类级别
按组织实际分级修改 ClassificationLevel 枚举——例如用 TOP SECRET 替换 RESTRICTED，或在 CONFIDENTIAL 与 PUBLIC 之间新增 PARTNER 级别。
3
更新关系与策略
调整组合/关联关系以反映政策是如何真正绑定到资产上的，并补充基数标签，让你的治理规则与图中的约束保持一致。
为什么选择这个类图模板
核心优势
从资产定义到审计追踪，完整覆盖数据分类生命周期
采用标准 UML 可见性修饰符与刻板/标注（stereotypes），开发者与架构师一眼就能读懂
把业务治理要求与技术系统设计连接起来，减少沟通成本
用现成且结构清晰的框架节省大量制图时间：可直接调整复用，而不是从零开始搭建
使用小技巧
💡在 DataAsset 上使用抽象（abstract）标注，明确要求具体数据类型必须实现 classify() 方法，从而在所有资产类型上强制一致的分类逻辑。
💡为 DataOwner 配置 DataSteward 类，用来区分日常运营责任与正式所有权——这是成熟数据治理框架中常见的需求。
💡将类图导出为 SVG，直接嵌入内部 Wiki 或合规文档，确保其内容能与代码库同步保持最新。
创建你自己的数据分类类图
只需几秒钟即可自定义此模板，或根据你们的数据治理需求生成新的类图。
可免费开始
无需注册
AI 驱动
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