數據治理企業系統梳理

開展數據、信息梳理的步，先對企業中的所有系統進行梳理，了解不同系統下的業務需求、項目模塊、業務組等，編制梳理計劃。當系統間進行集成或對接時，無非是將系統下的數據進行交互對接、整合，此時常見的問題就是各系統間相同的數據無法保證數據格式的一致性、準確性和完整性。第二步便是要對數據制定統一性規則，確保數據的完整性和一致性。首先要建立公共信息類模型，保障數據梳理時有統一的信息規范。其次，設定特殊信息級模型，制定數據性等級，確定數據信息敏感級別，方便確立日后哪些數據、信息以何種形式進行交互流通。

數據治理數據分級

，需要依賴于數據分類的結果，因為數據分類令數據有了明確的業務屬性。如何給數據定級，一個重要的依據就是要判斷該數據泄露時所造成的影響，包括影響的對象、影響的范圍和結果等，這些取決于業務分類的準確性。數據分級另一個前提就是合規的梳理，企業可以通過這項工作清楚地了解哪類數據是被要求必須受保護的，從而結合分類的結果更地對數據進行分級。

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。

數據治理數據脫敏

派客動力脫敏系統采用的靜態脫敏方式，可以從元數據、數據的角度在海量業務系統的數據中快速發現敏感數據，并定位敏感數據的存儲與分布，統計敏感數據量級。并且支持用戶自定義發現規則、通過設置敏感字段對企業系統中的表和列進行掃描定位，利用專門的脫敏算法對敏感數據進行變形、屏蔽、替換、隨機化等處理，將敏感數據轉化為虛構數據，隱藏了真正的隱私信息，為數據的安全使用提供了基礎保障。同時脫敏后的數據可以保留原有的數據特征與分布，無需改變相應的業務邏輯，實現了企業低成本、、安全的使用生產的隱私數據。