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”。

数据治理数据安全应用

数字化社会离不开数字的流通和信息的交互，如何明确数字资源的产权，保障数据流通的安全型，在数据跨境传输和安全保护领域如何确保公民和国家的数据安全将是数字化建设的重要环节，包括数据应用安全和数据生命周期安全两个方面。

数据应用安全是数字化应用过程中产生的新课题，包括如何人脸识别技术、数字签名技术、数字认证技术、加密传输技术、网络隔离技术等等，该类技术支撑数据在不同场景中被安全应用，具有良好的发展前景。

数据治理数据安全保护策略

随着各行各业加速数字化转型风口下，数据安全厂商所提供的性的数据隐私保护产品和技术、方案等也各不相同。而数据脱敏技术和产品已然成为数据安全保护的常规防护手段之一。在开发、测试以及数据外发共享等环境下被广泛应用。但仅仅能够对敏感数据进行一系列的变形、遮蔽、加密等手段处理是远远不够的，想要真正意义上实现客户安全、便捷的使用数据，还要有完善的架构体系以及的技术做支撑。否则将会在实施过程中给客户带来一系列的问题与麻烦。

数据治理行业现状

目前各行业都在向数字化驱动做转型，中大型企业内部有海量的业务系统，同时系统内承载着海量的敏感数据信息。由于企业不断的拓展多种类新业务，导致新、老数据出现结构复杂、类型多样，难以管理的局面。正因如此，繁多复杂的数据中蕴藏着极具价值的敏感数据，而这样的局面对于敏感数据的保护也就极为艰难。各行业也认知到了这个问题，基本都已规划及实施建设了信息安全体系，能够的保障业务系统的安全，为何数据泄露事件依然频频发生呢？