数据治理过程

从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从***到终端再回到***形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。

数据治理数据化现状决定了数字化建设的进程

作为未来的发展前沿，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。

数据治理服务模式

直通模式通过申请、授权处理从共享数据提供方直接传递到共享数据使用方。代理模式共享数据在完成授权后，共享数据提供方将申请所需的数据传递到共享交换平台的信息交换系统再进一步传递给共享数据使用方。服务模式通过审核后，共享数据使用方通过授权的访问方式从共享交换平台获得。

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***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。