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“搜索后再创建”功能和强大的业务规则,确保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,新记录的初始质量级别将非常高。
主数据管理工作通常着重于数据质量的“使它干净”或“保持它干净”方面。
如果 MDM 系统中的数据质量初始级别非常高,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认证以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间延迟。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,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。
数据治理数据拥有者
经个人同意后直接获得数据的结构为数据的拥有者,数据拥有者在用户知晓数据用途并得到用户同意的情况下,可以做特定用途的数据处理。
数据的拥有者具有数据的使用权,更重要的是具有保护数据信息的职责,应保证数据不被泄露、不被用作其他用途、应接受合规性审核。
数据的拥有者需要设定数据安全的责任者、监督企业数据应用。
数据治理数字标准
数字化社会的体现标志是什么,笔者认为数字化社会的标志不是数字应用场景的具体化,也不是数据应用的多样化,而是全社会对数字有一个共同的标准、共同的规范,所有的数字化活动应遵循相关的要求,比如分类分级标准、数据安全规范、数据保护条例等等。
全社会将从行业归属角度,逐步建立数据分类分级标准,其中离不开的引导,分类分级的标准将是未来数据大融合、一个数据标准的数据基石,如何做好分类分级,凝聚社会共识,该类工作将会以咨询的方式完成规划,以公示的方式完成补充,形成数据分类分级标准。
数据治理数据安全保护策略
随着各行各业加速数字化转型风口下,数据安全厂商所提供的性的数据隐私保护产品和技术、方案等也各不相同。而数据脱敏技术和产品已然成为数据安全保护的常规防护手段之一。在开发、测试以及数据外发共享等环境下被广泛应用。但仅仅能够对敏感数据进行一系列的变形、遮蔽、加密等手段处理是远远不够的,想要真正意义上实现客户安全、便捷的使用数据,还要有完善的架构体系以及的技术做支撑。否则将会在实施过程中给客户带来一系列的问题与麻烦。
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