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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源头获得主数据。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
信息数据脱敏方案
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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源头获得主数据。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。
数据治理数据所有者
个人为数据的所有者,具有对数据的一切,包括数据知情权(含采集知情权、用途知情权、公示知情权、转移知情权等)、数据的同意权(所有的数据处理活动必须得到用户的授权允许)、数据的销毁权(可以要求修改)。
数据同意权是法案的,将数据处理活动限制在用户同意的范围内,将未经用户同意的处理活动(采集、存储、适用、加工、传输、提供、公开)定义为行为。
数据治理数据脱敏
数据脱敏不仅仅是代名词,同样也蕴含着复杂且多样的脱敏技术能力。在不同环境下,企业对于敏感数据脱敏的要求也不尽相同。例如:脱敏后的数据要求性、可用性、完整性等。通常来说,市面上多数的脱敏产品中可通过内置的规则对、姓名、等常用的敏感数据实现脱敏,并满足后续的测试、使用等需求,而更多真实环境中,往往需要脱敏的
敏感数据实际在脱敏操作中更为复杂化。
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