數據治理數據性要求

作為數據應用的內容本身，將會有更多的性要求，因此，數據整個生命周期的安全將是企業在數字化融合下的重要考量內容，數據在采集、傳輸、處理、交換、銷毀全生命中，應該采用哪些技術手段，保障數據不被獲取，數據如何管理才能平衡業務發展和安全管控之間矛盾。于此相關的數據技術、數據庫審計技術、數據交換技術、網絡監控技術等的，該類技術在數字化建設浪潮中將迎來快速發展的機遇。

數據治理讓數據更安全

這是一個很現實也很棘手的問題。大家都知道數據安全的重要性，都要做數據安全，也知道數據安全的幾種思路方法，然而真正要做的時候，卻發現根本無從下手，只能參考其它同類企業，人家采購了什么，自己就采購什么，或者監管機構要求做什么，就采購什么。至于數據安全軟件買來怎么用，或者究竟能派上多大用場，沒人能說得清。其實，造成這種局面的本質原因就是企業對自身的數據缺乏認知，解決了數據認知問題，數據安全的落地便是水到渠成的了。所以，與其談論該如何做數據安全，不如談談該如何提升數據認知能力。

派客動力數據治理

派客動力敏感數據發現系統具備智能記憶功能，用戶已經確認的敏感字段無需重復確認。系統按照用戶的敏感數據或已進行預設的敏感數據特征去系統中篩查敏感數據，篩查出的結果會經人工干預進行確認，為了快速確認敏感數據，可利用系統中的批量設置功能，不再需要一個字段一個字段的查看，通過找到與該字段有關聯的敏感數據進行批量確認即可。當表結構根據業務發生變化時，系統自動開啟的智能記憶功能，將已確認好的敏感數據不再進行二次及多次發現。

數據治理數據脫敏后數據依然具備業務規則關聯性

派客動力脫敏平臺根據該銀行需求，保障脫敏后的數據依然具備供企業使用、分析的能力，具備能讓業務可靠運行的能力。因此，脫敏后的數據能夠保有原始數據的業務屬性和數據分布特征，例如：原始數據中的姓名、地址等信息，需要在脫敏后依然具有可讀性，脫敏后的數據滿足業務系統的數據規則，能夠正確的通過業務系統的數據有效性驗證，如號、號的校驗位，生日的區間等。