四川能源数据安全治理平台服务为先「北京派客动力」

数据治理怎么做

当真正理清了这些关于信息化现状认知，企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做，通常有两种思路：要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理，要么以需求为导向，从数仓、中台等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了，老百姓要喝水，是从源头治理水质，还是在下游建个污水处理厂，每天喝多少就治理多少？足球要进世界杯，是从娃娃抓起搞青训，还是规划老外雇佣军？选择哪种思路，高层认知很关键，所以IT、数据、业务、安全、法务等各部门提供的信息一定要准确，但实际情况要糟的多（因为基层员工的认知不够和人员变动等不确定因素都会造成高层的信息缺失）。

数据治理数字化转型

谈谈数字化转型，各位可根据现状对号入座。目前大的背景是业务拉动数据的中级阶段，但未来的方向一定是数据拓展业务。数字化转型道远，没有谁敢说自己完成了数字化转型，因为业务在变、数据在变、组织在变、流程在变、法律法规在变，一切都在变。在这条路上应该以终为始，走一步看三步，因为极有可能当你走到第三步的时候却发现步走错了。

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。

数据治理脱敏后的数据依然具备高质量分析性

商业银行在内部办公、内外网数据共享、第三方数据交换、系统开发维护中，存在大量的数据交互，如果直接使用未脱敏的数据，极有可能造成数据泄露。为此，派客动力脱敏平台中的脱敏板块为其提供自定义脱敏规则的人性化服务，该银行可根据业务自身需求和数据类型定义不同的数据脱敏规则，建立完整的敏感数据脱敏策略来规避数据流通中的风险。

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