浙江市数据安全治理标准服务介绍「北京派客动力」

数据治理应对型治理

应对型数据治理是指通过客户关系管理 (CRM) 等“前台”应用程序和诸如 企业资源规划 (ERP) 等“后台”应用程序授权主数据，例如客户、产品、供应商、员工等。然后，数据移动工具将新的或更新的主数据移动到多领域 MDM 系统中。它整理、匹配和合并数据，以创建或更新“黄金记录”，然后同步回原始系统、其它企业应用程序以及数据仓库或商业智能分析系统。

单位是本轮数字化浪潮的主要推动者

既然将数字化建设提升到全社会的角度，提升到促经济保增长的高度，那么数字化建设涉及的数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等内容，离不开的主导，其基础制度和标准规范的设立也是的主要职责。所以说，将是数字化建设的当但，在此过程中，头部企业将协助完成标准和规范的编制，中小技术企业将更着眼于数字化服务内容。

数据治理数据分类

大家都知道我们擅长做数据分类分级，对于我们来说，这确实是一个老生常谈的问题，但在整个数据安全领域中，它却又是般的存在，不得不提。散落在企业各个存储角落的那些数据，在业务维度上，都属于哪个业务域、哪条业务线、哪个业务系统、哪个业务项、哪个业务分类，这些被贴上了业务标签的数据，将更容易从业务视角进行解读，为数据分级打下根基。从数据资产化的角度来看，数据分类可以独立存在，然而数据分级在某种程度上来说，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。

数据治理多种异构数据源支持

具有多种异构数据源支持，一个脱敏规则可应用于不同的数据源，可对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行脱敏处理。例如：可在excel、TXT、Oracle、Hadoop等数据源上直接引用。脱敏后的数据完全不落地分发，提供库到库、文件到库、库到文件、文件到文件等方式，无需在生产系统或本地安装任何客户端。