北京证券数据安全治理结构信赖推荐「多图」

派客动力数据治理支持多版本自定义的要求

· 支持用户自定义分类分级体系，且属性可扩展

· 多套分类分级体系共存，满足不同的合规要求便捷灵活的实施

· 支持字段的模糊查询及批量设置，不必担心管理一个数据库几十万字段的庞大工作量

· 同时利用分类结果进行字段筛选，辅助数据分级，既减少了维护几十上百万字段的工作量，又满足了某些行业分类分级强关联性的要求友好的界面及操作风格

· 秉承基础通用软件的界面及使用风格，让用户上手，无违和感地使用强大的数据地图· 支持表格、图形等各类数据报表的自定义展示

· 内置分析、预警、纠错等维度报表，辅助用户进行数据资产管理

数据治理数据使用角色

这属于数据安全管理的范畴。保障数据安全，不仅需要技术手段，还需要常态化的管理机制做支撑。其中的就是要梳理数据使用的角色、流程以及场景。数据使用角色通常包括数据管理者、数据所有者、数据生产者、数据使用者等，是数据访问或使用权限，以及数据泄露以后的问责主体；数据使用流程是否健全，是企业数据安全管理成熟度的体现。

数据治理行业现状

目前各行业都在向数字化驱动做转型，中大型企部有海量的业务系统，同时系统内承载着海量的敏感数据信息。由于企业不断的拓展多种类新业务，导致新、老数据出现结构复杂、类型多样，难以管理的局面。正因如此，繁多复杂的数据中蕴藏着极具价值的敏感数据，而这样的局面对于敏感数据的保护也就极为艰难。各行业也认知到了这个问题，基本都已规划及实施建设了信息安全体系，能够的保障业务系统的安全，为何数据泄露事件依然频频发生呢？

数据治理数据脱敏

派客动力脱敏系统采用的静态脱敏方式，可以从元数据、数据的角度在海量业务系统的数据中发现敏感数据，并定位敏感数据的存储与分布，统计敏感数据量级。并且支持用户自定义发现规则、通过设置敏感字段对企业系统中的表和列进行扫描定位，利用专门的脱敏算法对敏感数据进行变形、屏蔽、替换、随机化等处理，将敏感数据转化为虚构数据，隐藏了真正的隐私信息，为数据的安全使用提供了基础保障。同时脱敏后的数据可以保留原有的数据特征与分布，无需改变相应的业务逻辑，实现了企业低成本、、安全的使用生产的隐私数据。