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数据治理企业系统梳理
开展数据、信息梳理的步，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，编制梳理计划。当系统间进行集成或对接时，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保证数据格式的一致性、准确性和完整性。第二步便是要对数据制定统一性规则，确保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。
派客动力数据治理
做为的数据管理，派客动力®专注于服务企业数字化转型和创新的能力，助力企业成为数据驱动的组织，使企业中的每个个体可以安全、便捷的获取数据、使用数据。助力企业更加快速的洞察市场与客户挑战，以便迅速的做出更加明智的决策，提供更佳的客户体验，优化企业运营，突破性的提供更的产品和服务，从而赢得时代所需的竞争优势。
派客动力®致力于向企业、组织的数字化转型提供人、产品、方案三位一体的服务体系。提供的数据管理人才、的数据管理产品、面向客户先进数据管理解决方案。
派客动力数据治理方面实力
确保业务对象完整性：基于完整的业务对象进行脱敏操作，确保不破坏数据的二义性以及业务关联性。内置多种脱敏算法：系统内包含函数、初级、算法模式，用户可根据实际业务场景需求，对敏感数据通过自定义算法生成规则从而使敏感数据转换为虚构数据。同时支持抽取式、本库脱敏：系统支持抽取式脱敏和本库脱敏两种方式，是业内一款同时支持抽取式不落地脱敏以及就地脱敏两种模式的脱敏系统。任务监控：用户可通过监控监测所有计划开展的任务进度、包括测试数据抽取、子集抽取和发现、脱敏任务等。
数据治理数据安全现状
随着大数据的发展性、集中性和开放性的不断提高，数据安全的薄弱性开始凸显。国内外的数据泄露事件频频发生，用户的个人隐私和企业的数据安全受到极大的威胁和挑战。在数字化驱动的环境下，数据泄露已不再是单一式的外部攻击，逐渐转为内部人员对信息化系统的敏感信息进行倒卖或，数据安全防护岌岌可危，也是影响大数据发展的问题。