数据治理应对型治理

应对型数据治理是指通过客户关系管理 (CRM) 等“前台”应用程序和诸如 企业资源规划 (ERP) 等“后台”应用程序授权主数据，例如客户、产品、供应商、员工等。然后，数据移动工具将新的或更新的主数据移动到多领域 MDM 系统中。它整理、匹配和合并数据，以创建或更新“黄金记录”，然后同步回原始系统、其它企业应用程序以及数据仓库或商业智能分析系统。

数据治理怎么做

当真正理清了这些关于信息化现状认知，企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做，通常有两种思路：要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理，要么以需求为导向，从数仓、中台等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了，老百姓要喝水，是从治理水质，还是在下游建个污水处理厂，每天喝多少就治理多少？中国足球要进世界杯，是从娃娃抓起搞青训，还是规划老外雇佣军？选择哪种思路，高层认知很关键，所以IT、数据、业务、安全、法务等各部门提供的信息一定要准确，但实际情况要糟的多（因为基层员工的认知不够和人员变动等不确定因素都会造成高层的信息缺失）。

数据治理数据分级

，需要依赖于数据分类的结果，因为数据分类令数据有了明确的业务属性。如何给数据定级，一个重要的依据就是要判断该数据泄露时所造成的影响，包括影响的对象、影响的范围和结果等，这些取决于业务分类的准确性。数据分级另一个前提就是合规的梳理，企业可以通过这项工作清楚地了解哪类数据是被要求必须受保护的，从而结合分类的结果更地对数据进行分级。

数据治理方法

自动调度：系统内包含自动调度器自动执行测试数据抽取以及脱敏工作，减少人工干预。性能优化：通过多任务、多线程、分批处理等技术实现脱敏的。完善的用户权限管理：系统具备完善的用户权限管理策略，可以针对不同角色、不同用户、不同操作系统进行权限设置，从而实现更为细粒度的权限管理。异构环境支持：同一平台支持异构数据库、应用程序和IT环境。自定义算法：系统支持各类加密、或基于各类复杂业务的DB或JAVA的自定义算法。