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，证券数据安全标准，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。

数据治理脱敏后的数据依然具备高质量分析性

商业银行在内部办公、内外网数据共享、第三方数据交换、系统开发维护中，存在大量的数据交互，如果直接使用未脱敏的数据，极有可能造成数据泄露。为此，派客动力脱敏平台中的脱敏板块为其提供自定义脱敏规则的人性化服务，该银行可根据业务自身需求和数据类型定义不同的数据脱敏规则，建立完整的敏感数据脱敏策略来规避数据流通中的风险。

数据治理数据分类

大家都知道我们擅长做数据分类分级，数据安全标准，对于我们来说，隐私数据安全标准，这确实是一个老生常谈的问题，但在整个数据安全领域中，它却又是般的存在，不得不提。散落在企业各个存储角落的那些数据，在业务维度上，都属于哪个业务域、哪条业务线、哪个业务系统、哪个业务项、哪个业务分类，这些被贴上了业务标签的数据，将更容易从业务视角进行解读，为数据分级打下根基。从数据资产化的角度来看，数据分类可以独立存在，安全标准，然而数据分级在某种程度上来说，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。

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