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数据治理主动数据治理

主动数据治理方法消除了“数据治理官僚化”这一认识，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，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，因为可更迅速且经济有效地完成营销活动，在启动活动之前无需前期数据纠正。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。

数据治理数字化转型

谈谈数字化转型，各位可根据现状对号入座。目前大的背景是业务拉动数据的中级阶段，但未来的方向一定是数据拓展业务。数字化转型道远，没有谁敢说自己完成了数字化转型，因为业务在变、数据在变、组织在变、流程在变、法律法规在变，一切都在变。在这条路上应该以终为始，走一步看三步，因为极有可能当你走到第三步的时候却发现步走错了。

数字化浪潮的重点方向将是相关受益行业

单位是本轮数字化建设的主要需求方。对于众多大中型企业来说，数字化建设早已实施，比如银行、证券、政务、能源、电子、航空等诸多领域，而的数字化建设仍处于政务透明公开、办事效率提升的阶段，仍是业务驱动型的需求占主导，而业务驱动是属于刚需，并且政务内容的需求具有多样性和流程化的特点，决定了的数字化建设是本轮建设的重要领域。

想要对敏感数据加以保护，首先要发现出存在企业系统中的敏感数据，并保障其性。例如：系统内的某一列字段为联系方式，由与座机号组成，这些信息由于存在于同一列中，若是从字段所设定的数据特征去发现，很容易将其中一个作为非敏感数据而无法形成的敏感数据发现。

派客动力敏感数据发现系统，能够从企业或组织内部海量业务系统及磁盘文件中自动识别、发现并定位敏感数据，可基于元数据、数据内容进行敏感数据识别，内置的敏感数据发现算法，且支持用户自定义敏感数据发现规则，构建企业全景敏感数据地图。