能源自助数据服务案例-北京派客动力-能源自助数据服务

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    2024-3-7

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数据治理现有系统中的敏感数据梳理

该银行没有明确的数据价值定义标准,能源自助数据服务案例,致使工作人员无法对辖区内掌握和拥有的数据进行---的估值,能源自助数据服务方案,随之对于操作稍有不慎所产生的后果也就无从评估。对此,派客动力---平台内置了大量的敏感数据发现算法,能够通过对该银行现有系统中的数据进行采样分析,能源自助数据服务,自动发现系统中包含---息的敏感数据,包括姓名、---号、---、金额、日期、住址、电话号码、 email 地址、---、车架号、企业名称、---号、组织机构代码、---识别号等;对所有敏感数据进行梳理、收集。





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---建”功能和---的业务规则,---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,新记录的初始级别将非常高。

主数据管理工作通常着重于数据的“使它干净”或“保持它干净”方面。

如果 mdm 系统中的数据初始级别非常高,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,能源自助数据服务,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以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间---。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。





应对型数据治理缺点

批量集成和应对型数据治理方法引入的时间---可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不的主数据。因此,这会降低多领域 mdm 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、且及时之后,批量集成引入的时间---让人感到沮丧。应对型数据治理(下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据)可能导致让人认为“数据治理官僚化”。





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