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数据治理过程
从范围来讲,数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析,从到终端再回到形成一个闭环负反馈系统(控制理论中趋稳的系统)。从目的来讲,数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管(监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈),而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现
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视频作者:北京派客动力科技有限公司
数据治理过程
从范围来讲,数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析,从到终端再回到形成一个闭环负反馈系统(控制理论中趋稳的系统)。从目的来讲,数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管(监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈),而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。
数据治理数据安全
近年来,关于数据安全问题已然成为世界性的热门话题。对此,各国对网络安全、敏感数据保护、个人隐私保护等出台了一系列的法律、法规和行业政策,并不断的加以完善,有效对其不轨行为进行了法律层面的约束。
同时,随着信息技术时代的不断发展,大量的信息、数据贯穿整个企业多个环节,为保护企部数据资产安全,如何解决数据流通时所带来的安全威胁成为重中之重。
数据治理数据脱敏后数据依然具备业务规则关联性
派客动力脱敏平台根据该银行需求,保障脱敏后的数据依然具备供企业使用、分析的能力,具备能让业务可靠运行的能力。因此,脱敏后的数据能够保有原始数据的业务属性和数据分布特征,例如:原始数据中的姓名、地址等信息,需要在脱敏后依然具有可读性,脱敏后的数据满足业务系统的数据规则,能够正确的通过业务系统的数据有效性验证,如号、号的校验位,生日的区间等。
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