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。

数据治理什么是GDPR

事物都有两面性，数据价值的发掘的确可以为企业带来可观的利润，为世界带来发展，然而就在企业攫取数据资源时，关于公民隐私数据泄露的事件此却此起彼伏。数字经济的崛起的确为人类社会的发展和价值创造的促进提供了巨大契机，但也对公民的隐私安全构成了实质性威胁。如何平衡数字经济价值化和个人隐私权益保护，逐渐变成了性的话题。在这样的大背景下，欧盟颁布了《通用数据保护条例》（GeneralDataProtectionRegulation，简称GDPR），条例要求企业对个人隐私数据的使用变得透明化，隐私数据保护的操作性也变得更灵活。