数据治理数据审核者
数据的审核者可以分为企部审核、第三方审核机构和特定的数据审核机构。
数据审核的内容为涉及“个人信息的部分”，对于其他类的数据信息暂不在审核之列。
数据审核的要求主要针对数据处理活动的各个环节，检查是否符合个人信息处理的要求、是否对未成年人是否秉承了保护的要求，数据出境活动是否符合安全要求等多个方面。
隐私数据安全治理结构
数据治理数据审核者
数据的审核者可以分为企部审核、第三方审核机构和特定的数据审核机构。
数据审核的内容为涉及“个人信息的部分”，对于其他类的数据信息暂不在审核之列。
数据审核的要求主要针对数据处理活动的各个环节，检查是否符合个人信息处理的要求、是否对未成年人是否秉承了保护的要求，数据出境活动是否符合安全要求等多个方面。
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，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，是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？
数据治理敏感数据分布
随着信息化时代的不断推进，企业数据不仅在数量上呈现式递增的趋势，同时数据还具有类别多样化、环境复杂化等特点。由于企业数据大多分散存放于企部的业务系统和数据仓库中，所以管理者对于敏感数据数据分布情况难以进行把控，给敏感数据、数据的规范化管理造成很大难度。难度。现在市面上有很多识别敏感数据的工具和技术，能够对结构化的敏感数据进行识别并发现，而半结构化数据和非结构化数据识别起来较为困难，程度较低。
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