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。

數據治理數據管理流程

數據管理流程、數據申請流程、數據創建流程、數據生產流程、數據修改流程、數據銷毀流程、數據共享交換流程等，基本貫穿整個數據生命周期。企業究竟有沒有統一的數據使用流程，數據使用流程是什么樣的，是數據認知的重要組成部分，作為數據安全的工作者，必須清楚地了解內部數據使用的全流程，方能制定出合理合規的管理方案。

派客動力數據治理方面實力

確保業務對象完整性：基于完整的業務對象進行脫敏操作，確保不破壞數據的二義性以及業務關聯性。內置多種脫敏算法：系統內包含函數、初級、算法模式，用戶可根據實際業務場景需求，對敏感數據通過自定義算法生成規則從而使敏感數據轉換為虛構數據。同時支持抽取式、本庫脫敏：系統支持抽取式脫敏和本庫脫敏兩種方式，是業內一款同時支持抽取式不落地脫敏以及就地脫敏兩種模式的脫敏系統。任務監控：用戶可通過監控監測所有計劃開展的任務進度、包括測試數據抽取、子集抽取和發現、脫敏任務等。

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。