数据治理相关
没有直接访问 MDM 系统权限的客户服务代表通常必须搜索几个系统,找到他们需要的信息,从而采取措施。当通话中的客户没有耐心时,很难提供别的服务。当所有信息存储在 MDM 系统中并可通过有效、用户友好的前端进行访问时,客户服务代表将能够访问每个客户交互需要的所有数据,并能够在需要时授权新数据。
通过使 MDM 成为录入系统及记录系统,您能从本质上将数据维持在“零延迟”状态,它在这种状态下适合企业中的任何预期使用场景,同步到 CRM 和 ERP 系统的数据的清洁性、性、时效性以及一致性应当处于别。
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。
数据治理数据使用场景
场景决定数据安全工具的选择,例如呼叫中心、测试开发、对内数据流通、对外共享交换等,每种场景都有适用于自己的数据安全工具。当然,场景的梳理还有助于特定安全工具的安全策略制定,例如数据脱敏,同一数据域在不同场景下的脱敏规则等。
真正的数据安全项目,耗时耗力的就是咨询梳理阶段,企业大部分精力和节奏也都消耗于此,技术方案的落地只是工具的选型和实施,其实反而不是那么重要。正如前文所说,只要前序工作做的好,一切便都是水到渠成的。
数据治理数据安全现状
随着大数据的发展性、集中性和开放性的不断提高,数据安全的薄弱性开始凸显。国内外的数据泄露事件频频发生,用户的个人隐私和企业的数据安全受到极大的威胁和挑战。在数字化驱动的环境下,数据泄露已不再是单一式的外部攻击,逐渐转为内部人员对信息化系统的敏感信息进行倒卖或,数据安全防护岌岌可危,也是影响大数据发展的问题。
版权所有©2025 天助网