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    2022-8-2

辛敏珺
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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,大数据---,也知道数据安全的几种思路方法,数据---,然而真正要做的时候,却发现---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---机构要求做什么,市数据---,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,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,能源数据---,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。





数据治理数据化现状决定了数字化建设的进程

作为未来的发展,离不开数字化基础。数字化浪潮虽然可以促进企业的快速发展,推动信息的流动,但是离不开企业信息化发展的规律。企业仍会从业务系统开始,逐步构筑数据融合的信息平台再构筑跨管辖权的数据交换平台。这个发展规律,决定了企业未来的数字项目内容,这些内容将是未来的发展主流。




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