数据治理数据处理者数据适用者

数据的拥有者

可以是数据的处理者、也可以委托第三方机构做数据处理，但需要明确数据的来源、数据处理的用途、数据处理的范围，因此，数据拥有者和数据处理者之间需要有明确的数据加工处理及信息保护条款。

数据的处理者需要明确数据安全的责任者、确保数据不被泄露、不被用作其他用途。

数据适用者

对于数据使用者，个人信息保没有特定说明，但是结合其他法律法规文件，可以看出，数据使用者应该分级使用，做到无法浏览与自己无关的数据信息。

数据治理数据管理流程

数据管理流程、数据申请流程、数据创建流程、数据生产流程、数据修改流程、数据销毁流程、数据共享交换流程等，基本贯穿整个数据生命周期。企业究竟有没有统一的数据使用流程，数据使用流程是什么样的，是数据认知的重要组成部分，作为数据安全的工作者，必须清楚地了解内部数据使用的全流程，方能制定出合理合规的管理方案。

数据治理数据脱敏

数据脱敏不仅仅是代名词，同样也蕴含着复杂且多样的脱敏技术能力。在不同环境下，企业对于敏感数据脱敏的要求也不尽相同。例如：脱敏后的数据要求性、可用性、完整性等。通常来说，市面上多数的脱敏产品中可通过内置的规则对、姓名、等常用的敏感数据实现脱敏，并满足后续的测试、使用等需求，而更多真实环境中，往往需要脱敏的

敏感数据实际在脱敏操作中更为复杂化。

数据治理数据库池化

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，确保两端数据间的事务一致性，当生产库发生故障无法访问时，可以保证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，提升企业服务质量。

操作简单，细粒度切换。