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    2023-8-19

辛敏珺
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数据治理数据形态

作为数据安全---,敏感数据安全,了解企业自身数据的步就是数据形态的认知。数据体量有多大,是tb、pb还是zb级?哪些是结构化数据、哪些是半结构化数据、哪些是非结构化数据?这些数据都存储在哪里,企业都用到了哪些种数据库,是传统的关系型数据库、mpp数据库、k-v数据库还是基于hadoop的数据库?这些数据的增量情况如何等等,都属于数据形态的范畴,敏感数据安全咨询,都需要梳理了解。





数据治理应对型治理

应对型数据治理是指通过客户关系管理 (crm) 等“前台”应用程序和诸如 企业资源规划 (erp) 等“后台”应用程序授权主数据,例如客户、产品、供应商、员工等。然后,敏感数据安全标准,数据移动工具将新的或更新的主数据移动到多领域 mdm 系统中。它整理、匹配和合并数据,敏感数据安全,以创建或更新“黄金记录”,然后同步回原始系统、其它企业应用程序以及数据仓库或商业智能分析系统。




数据治理方法

自动调度:系统内包含自动调度器自动执行测试数据抽取以及---工作,减少人工---。---化:通过多任务、多线程、分批处理等技术实现---的。完善的用户权限管理:系统具备完善的用户权限管理策略,可以针对不同角色、不同用户、不同操作系统进行权限设置,从而实现更为细粒度的权限管理。异构环境支持:同一平台支持异构数据库、应用程序和it环境。自定义算法:系统支持各类加密、或基于各类复杂业务的db或java的自定义算法。





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