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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根源获得主数据。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
证券数据安全治理结构
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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根源获得主数据。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。
派客动力数据治理
用户可利用有效的数据分类方法，依据自身业务特点对内部数据进行归类处理，不仅能够清晰地梳理数据资产，更合理地使用、维护和扩充数据，还可以在业务层面加深数据的辨识度，无论是对数据实现规范化管理，还是在业务架构层面对应用系统进行“通拆并砍”，都能够做到有迹可循，有理可依。数据分级是指采用规范、明确的方法区分数据的重要性和敏感度差异，并确定数据级别。数据分级有助于用户根据数据不同级别，确定数据的对外开放程度，以及在其生命周期的各个环节应采取的安全防护策略和管控措施，进而提高数据管理和安全防护水平，确保数据的完整性、保密性和可用性。
数据治理保障生产数据安全
商业保护的困境就是数据存在的形式过多，访问人数多，存储分散。在商业银行的内部有海量的数据信息，这些数据信息大部分被分散存储到全行办公人员的PC端、移动存储介质、邮箱等，由于日常对员工的要求和管理标注高低不一，人员安全意识不均衡，这也进一步增加了对数据信息安全保护的难度。派客动力脱敏平台中的权限管理首先将员工进行等级划分，不同等级的员工所获取到的权限不同，对于数据信息处理手段上也有了明确的差距。例如：只读权限，完全控制等。
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