应对型数据治理缺点

批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不的主数据。因此，这会降低多领域 MDM 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。

派客动力数据治理

做为的数据管理，派客动力?专注于服务企业数字化转型和创新的能力，助力企业成为数据驱动的组织，使企业中的每个个体可以安全、便捷的获取数据、使用数据。助力企业更加快速的洞察市场与客户挑战，以便迅速的做出更加明智的决策，提供更佳的客户体验，优化企业运营，突破性的提供更的产品和服务，从而赢得时代所需的竞争优势。

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。

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。