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- 发布时间
- 2022-12-31 01:33:12
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,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,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。
数据治理数据使用场景
场景决定数据安全工具的选择,例如呼叫中心、测试开发、对内数据流通、对外共享交换等,每种场景都有适用于自己的数据安全工具。当然,敏感数据治理服务,场景的梳理还有助于特定安全工具的安全策略制定,例如数据脱敏,同一数据域在不同场景下的脱敏规则等。
真正的数据安全项目,隐私数据治理服务,耗时耗力的就是咨询梳理阶段,治理服务,企业大部分精力和节奏也都消耗于此,技术方案的落地只是工具的选型和实施,数据治理服务,其实反而不是那么重要。正如前文所说,只要前序工作做的好,一切便都是水到渠成的。
数据治理数据分级
,需要依赖于数据分类的结果,因为数据分类令数据有了明确的业务属性。如何给数据定级,一个重要的依据就是要判断该数据泄露时所造成的影响,包括影响的对象、影响的范围和结果等,这些取决于业务分类的准确性。数据分级另一个前提就是合规的梳理,企业可以通过这项工作清楚地了解哪类数据是被要求必须受保护的,从而结合分类的结果更地对数据进行分级。