数据治理主动数据治理

主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识，因为主数据的授权已推给上游的业务用户，使数据管理员处于很少被打扰的角色，他们将不会成为诸如订单管理或出具等关键业务流程的瓶颈。

销售和营销均受益，因为可更迅速且经济有效地完成营销活动，在启动活动之前无需前期数据纠正。财务上也受益，因为将一次性捕获新客户需要的所有数据元素，添加新客户的流程包括提取第三方内容并计算限额，然后将该信息传回 ERP 系统。

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。