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数据治理主动型治理

主动数据治理的个优势是可在根源获得主数据。具有严格的“搜索后再创建”功能和强大的业务规则,确保关键字段填充经过批准的值列表或依据第三方数据验证过,新记录的初始质量级别将非常高。

主数据管理工作通常着重于数据质量的“使它干净”或“保持它干净”方面。

如果 MDM 系统中的数据质量初始级别非常高,并且如果您不会通过从 CRM 或 ERP 源系统中传入不、不完整或不一致的数据来连续污染系统,则主数据管理的“保持它干净”方面非常容易。

主动数据治理还可有效消除新主记录的初始录入和其认证以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间延迟。由用户友好的前端支持的主动数据治理可将数据直接录入到多领域 MDM 系统中,大数据治理,可应用所有典型的业务规则,以整理、匹配和合并数据。当初始数据录入经过整理、匹配和合并流程后,大数据治理报价,此方法还允许数据管理员通过企业总线将更新发布到组织的其它领域。





数据治理过度采用GDPR对国内的影响

中国与欧盟国家的国情不同,法律也不同。与欧盟相比,目前我国尚未形成关于个人数据保护完善的法律法规体系,类似的相关条款基本都分散在不同部门的法律法规或标准中,边界和惩处力度不如GPPR明确,大数据治理服务,因此我国的个人数据保护基本还是依靠数据数据服务商单方面自律性的承诺,缺乏强制力。在数字经济大爆发,又缺乏明确约束力的背景下,许多企业制地采集使用个人信息,甚至会出现企业间数据共享、交换的情况出现。




数据治理数据安全保护策略

随着各行各业加速数字化转型风口下,数据安全厂商所提供的性的数据隐私保护产品和技术、方案等也各不相同。而数据脱敏技术和产品已然成为数据安全保护的常规防护手段之一。在开发、测试以及数据外发共享等环境下被广泛应用。但仅仅能够对敏感数据进行一系列的变形、遮蔽、加密等手段处理是远远不够的,想要真正意义上实现客户安全、便捷的使用数据,还要有完善的架构体系以及的技术做支撑。否则将会在实施过程中给客户带来一系列的问题与麻烦。




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