数据治理数据脱敏
数据脱敏不仅仅是代名词,同样也蕴含着复杂且多样的脱敏技术能力。在不同环境下,企业对于敏感数据脱敏的要求也不尽相同。例如:脱敏后的数据要求性、可用性、完整性等。通常来说,市面上多数的脱敏产品中可通过内置的规则对、姓名、等常用的敏感数据实现脱敏,并满足后续的测试、使用等需求,信息数据*服务,而更多真实环境中,往往需要脱敏的
敏感数据实际在脱敏操作中更为复杂化。
数据治理主动数据治理
主动数据治理方法*了“数据治理官僚化”这一认识,*服务,因为主数据的授权已推给上游的业务用户,使数据管理员处于很少被打扰的角色,数据*服务,他们将不会成为诸如订单管理或出具等关键业务流程的瓶颈。
销售和营销均受益,因为可更*且经济有效地完成营销活动,在启动活动之前*前期数据纠正。财务上也受益,因为将一次性捕获新客户需要的所有数据元素,添加新客户的流程包括提取第三方内容并计算限额,然后将该信息传回 ERP 系统。
数据治理数据处理者数据适用者
数据的拥有者
可以是数据的处理者、也可以委托第三方机构做数据处理,隐私数据*服务,但需要明确数据的来源、数据处理的用途、数据处理的范围,因此,数据拥有者和数据处理者之间需要有明确的数据加工处理及信息保护条款。
数据的处理者需要明确数据*的责任者、确保数据不被泄露、不被用作其他用途。
数据适用者
对于数据使用者,个人信息保没有特定说明,但是结合其他法律法规文件,可以看出,数据使用者应该分级使用,做到无法浏览与自己无关的数据信息。