數據治理數據使用場景

場景決定數據安全工具的選擇，例如呼叫中心、測試開發、對內數據流通、對外共享交換等，每種場景都有適用于自己的數據安全工具。當然，場景的梳理還有助于特定安全工具的安全策略制定，例如數據脫敏，同一數據域在不同場景下的脫敏規則等。

真正的數據安全項目，耗時耗力的就是咨詢梳理階段，企業大部分精力和節奏也都消耗于此，技術方案的落地只是工具的選型和實施，其實反而不是那么重要。正如前文所說，只要前序工作做的好，一切便都是水到渠成的。

數據治理數據脫敏

數據脫敏不僅僅是代名詞，同樣也蘊含著復雜且多樣的脫敏技術能力。在不同環境下，企業對于敏感數據脫敏的要求也不盡相同。例如：脫敏后的數據要求性、可用性、完整性等。通常來說，市面上多數的脫敏產品中可通過內置的規則對、姓名、等常用的敏感數據實現脫敏，并滿足后續的測試、使用等需求，而更多真實環境中，往往需要脫敏的

敏感數據實際在脫敏操作中更為復雜化。

數據治理數據庫池化

派客動力數據庫池化技術可在生產與備份進行實時數據同步，確保兩端數據間的事務一致性，當生產庫發生故障無法訪問時，可以保證分鐘級的任意時間點業務數據接管，從而保障業務銜接的連續性;

同時支持智能接入、輕量存儲、集約管理、敏捷取用等，操作簡單，細粒度切換，提升企業服務質量。

操作簡單，細粒度切換。

中小企業數據治理

然而中小企業卻恰恰相反，由于缺乏足夠的財力做支撐，如果不放棄歐洲市場而強行改造企業，恐怕將難以保證企業生存，因此這些企業要慎重評估GDPR帶來的影響，適當取舍，方為生存之道。如果用力過猛，過度采用GDPR，可能會適得其反。很多技術的革新都離不開這些中小型高科技企業，這些企業的消亡勢必會影響我國高新技術的發展。