敏感---系统-北京派客动力-黑河---系统

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    2023-7-31

辛敏珺
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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,大---系统,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”。






数据治理怎么做

当真正理清了这些关于信息化现状认知,企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做,通常有两种思路:要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理,要么以需求为导向,保险---系统,从数仓、---等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了,老百姓要喝水,是从治理水质,还是在下游建个污水处理厂,每天喝多少就治理多少?足球要进---,敏感---系统,是从娃娃抓起搞青训,还是规划老外雇佣军?选择哪种思路,高层认知很关键,所以it、数据、业务、安全、法务等各部门提供的信息一定要准确,但实际情况要糟的多(因为---员工的认知不够和人员变动等不确定因素都会造成高层的信息缺失)。





派客动力数据治理支持多版本自定义的要求

· 支持用户自定义分类分级体系,黑河---系统,且属性可扩展

· 多套分类分级体系共存,满足不同的合规要求便捷灵活的实施

· 支持字段的模糊查询及批量设置,不必---管理一个数据库几十万字段的庞大工作量

· 同时利用分类结果进行字段筛选,辅助数据分级,既减少了维护几十上百万字段的工作量,又满足了某些行业分类分级强关联性的要求友好的界面及操作风格

· 秉承基础通用软件的界面及使用风格,让用户快速上手,无违和感地使用---的数据地图· 支持表格、图形等各类数据报表的自定义展示

· 内置分析、预警、纠错等维度报表,辅助用户进行数据---





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