大家都知道我们擅长做数据分类分级，对于我们来说，这确实是一个老生常谈的问题，但在整个数据安全领域中，它却又是般的存在，不得不提。散落在企业各个存储角落的那些数据，在业务维度上，都属于哪个业务域、哪条业务线、哪个业务系统、哪个业务项、哪个业务分类，这些被贴上了业务标签的数据，将更容易从业务视角进行---，为数据分级打下根基。从数据资产化的角度来看，数据分类可以独立存在，然而数据分级在某种程度上来说，需要依赖于数据分类的结果，数据治理标准公司，因为数据分类令数据有了明确的业务属性。
派客动力数据库池化技术可在生产与备份进行实时数据同步，---两端数据间的事务一致性，当生产库发生故障无法访问时，可以---分钟级的任意时间点业务数据接管，从而保障业务衔接的连续性;
同时支持智能接入、轻量存储、集约管理、敏捷取用等，操作简单，细粒度切换，提升企业服务。
操作简单，细粒度切换。
开展数据、信息梳理的步，数据治理标准，先对企业中的所有系统进行梳理，了解不同系统下的业务需求、项目模块、业务组等，数据治理标准价格，编制梳理计划。当系统间进行集成或对接时，数据治理标准报价，无非是将系统下的数据进行交互对接、整合，此时常见的问题就是各系统间相同的数据无法---数据格式的一致性、准确性和完整性。第二步便是要对数据制定统一性规则，---数据的完整性和一致性。首先要建立公共信息类模型，保障数据梳理时有统一的信息规范。其次，设定特殊信息级模型，制定数据性等级，确定数据信息敏感级别，方便确立日后哪些数据、信息以何种形式进行交互流通。
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