数据治理关系管理

MDM 应当成为不仅是主数据而且是主数据间的关系的记录系统。它成为了解不同系统的数据如何互相关联的中心位置。例如，多领域 MDM 系统将来自订单管理系统的销售订单和应收帐款中的关联在一起。这些关系或层次结构显示在与 MDM 系统数据直接交互的用户界面中。用户界面还可用于查看主数据间的关系并在 MDM 系统中直接编辑它们。因此，MDM 还成为关系的录入系统。

数据治理方法

自动调度：系统内包含自动调度器自动执行测试数据抽取以及脱敏工作，减少人工干预。性能优化：通过多任务、多线程、分批处理等技术实现脱敏的。完善的用户权限管理：系统具备完善的用户权限管理策略，可以针对不同角色、不同用户、不同操作系统进行权限设置，从而实现更为细粒度的权限管理。异构环境支持：同一平台支持异构数据库、应用程序和IT环境。自定义算法：系统支持各类加密、或基于各类复杂业务的DB或JAVA的自定义算法。

数据治理数据脱敏

派客动力脱敏系统采用的静态脱敏方式，可以从元数据、数据的角度在海量业务系统的数据中快速发现敏感数据，并定位敏感数据的存储与分布，统计敏感数据量级。并且支持用户自定义发现规则、通过设置敏感字段对企业系统中的表和列进行扫描定位，利用专门的脱敏算法对敏感数据进行变形、屏蔽、替换、随机化等处理，将敏感数据转化为虚构数据，隐藏了真正的隐私信息，为数据的安全使用提供了基础保障。同时脱敏后的数据可以保留原有的数据特征与分布，无需改变相应的业务逻辑，实现了企业低成本、、安全的使用生产的隐私数据。

数据治理数据脱敏后数据依然具备业务规则关联性

派客动力脱敏平台根据该银行需求，保障脱敏后的数据依然具备供企业使用、分析的能力，具备能让业务可靠运行的能力。因此，脱敏后的数据能够保有原始数据的业务属性和数据分布特征，例如：原始数据中的姓名、地址等信息，需要在脱敏后依然具有可读性，脱敏后的数据满足业务系统的数据规则，能够正确的通过业务系统的数据有效性验证，如号、号的校验位，生日的区间等。