




数据治理怎么做
当真正理清了这些关于信息化现状认知,企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做,通常有两种思路:要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理,要么以需求为导向,从数仓、中台等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了,老百姓要喝水,是从治理水质,证券数据安全治理算法,还是在下游建个污水处理厂,每天喝多少就治理多少?中国足球要进世界杯,是从娃娃抓起搞青训,还是规划老外雇佣军?选择哪种思路,高层认知很关键,所以IT、数据、业务、安全、法务等各部门提供的信息一定要准确,但实际情况要糟的多(因为基层员工的认知不够和人员变动等不确定因素都会造成高层的信息缺失)。

派客动力数据治理方面实力
确保业务对象完整性:基于完整的业务对象进行脱敏操作,确保不破坏数据的二义性以及业务关联性。内置多种脱敏算法:系统内包含函数、初级、算法模式,用户可根据实际业务场景需求,信息数据安全治理算法,对敏感数据通过自定义算法生成规则从而使敏感数据转换为虚构数据。同时支持抽取式、本库脱敏:系统支持抽取式脱敏和本库脱敏两种方式,市数据安全治理算法,是业内一款同时支持抽取式不落地脱敏以及就地脱敏两种模式的脱敏系统。任务监控:用户可通过监控监测所有计划开展的任务进度、包括测试数据抽取、子集抽取和发现、脱敏任务等。

数据治理包含
这里包括对业务、数据、应用、组织架构、法律法规等方方面面的认知。举个例子:你的业务战略目标是什么,业务域、业务线、业务项能不能说清楚;你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,数据体量有多大,数据安全治理算法,都存哪,使用场景、使用角色都是什么,数据和业务之间的关系是什么;你建设了多少应用系统,应用和业务之间的关系是什么;你的组织架构长什么样,流程什么样,不同部门之间的关系是什么,权责利如何划分,信息化成熟度什么样,人员技能又如何;你的企业要遵守哪些法律法规,有没有跨境业务,行业有没有监管要求?

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