数据治理意义
网上都在说大数据时代的数据,价值堪比石油,所以各行各业都想发挥数据的大价值,但用没经过治理和保护的数据提供服务,就如同空中楼阁,提供的服务是有限的,做出的分析是不准的,是谈不上赋能的。遗憾的是,无论是否意识到了数据治理和数据安全的重要性,多数人依然会选择把关注点和投入放到数据服务上,因为服务(赋能)有亮点,能出彩,看得见、也摸得着。“万丈高楼平地起,一砖一瓦皆根基。”小学生都明白的道理,成年人如何不懂,只是认知不够。
数据治理让数据更安全
这是一个很现实也很棘手的问题。大家都知道数据安全的重要性,都要做数据安全,也知道数据安全的几种思路方法,然而真正要做的时候,却发现根本无从下手,只能参考其它同类企业,人家采购了什么,自己就采购什么,或者监管机构要求做什么,就采购什么。至于数据安全软件买来怎么用,或者究竟能派上多大用场,没人能说得清。其实,造成这种局面的本质原因就是企业对自身的数据缺乏认知,解决了数据认知问题,数据安全的落地便是水到渠成的了。所以,与其谈论该如何做数据安全,不如谈谈该如何提升数据认知能力。
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脱敏工作,减少人工干预。性能优化:通过多任务、多线程、分批处理等技术实现脱敏的。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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