数据治理意义

网上都在说大数据时代的数据，价值堪比石油，所以各行各业都想发挥数据的大价值，但用没经过治理和保护的数据提供服务，就如同空中楼阁，提供的服务是有限的，做出的分析是不准的，是谈不上赋能的。遗憾的是，无论是否意识到了数据治理和数据安全的重要性，多数人依然会选择把关注点和投入放到数据服务上，因为服务（赋能）有亮点，能出彩，看得见、也摸得着。“万丈高楼平地起,一砖一瓦皆根基。”小学生都明白的道理，成年人如何不懂，只是认知不够。

数据治理数据性要求

作为数据应用的内容本身，将会有更多的性要求，因此，数据整个生命周期的安全将是企业在数字化融合下的重要考量内容，数据在采集、传输、处理、交换、销毁全生命中，应该采用哪些技术手段，保障数据不被获取，数据如何管理才能平衡业务发展和安全管控之间矛盾。于此相关的数据技术、数据库审计技术、数据交换技术、网络监控技术等的，该类技术在数字化建设浪潮中将迎来快速发展的机遇。

派客动力数据治理

用户可利用有效的数据分类方法，依据自身业务特点对内部数据进行归类处理，不仅能够清晰地梳理数据资产，更合理地使用、维护和扩充数据，还可以在业务层面加深数据的辨识度，无论是对数据实现规范化管理，还是在业务架构层面对应用系统进行“通拆并砍”，都能够做到有迹可循，有理可依。数据分级是指采用规范、明确的方法区分数据的重要性和敏感度差异，并确定数据级别。数据分级有助于用户根据数据不同级别，确定数据的对外开放程度，以及在其生命周期的各个环节应采取的安全防护策略和管控措施，进而提高数据管理和安全防护水平，确保数据的完整性、保密性和可用性。

数据治理多种异构数据源支持

具有多种异构数据源支持，一个脱敏规则可应用于不同的数据源，可对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行脱敏处理。例如：可在excel、TXT、Oracle、Hadoop等数据源上直接引用。脱敏后的数据完全不落地分发，提供库到库、文件到库、库到文件、文件到文件等方式，无需在生产系统或本地安装任何客户端。