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主营：数据治理,数据分类分级,大数据,数据水印,CDMP培训
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数据治理数据使用场景
场景决定数据安全工具的选择，例如呼叫中心、测试开发、对内数据流通、对外共享交换等，大数据仓库标准，每种场景都有适用于自己的数据安全工具。当然，场景的梳理还有助于特定安全工具的安全策略制定，数据仓库标准，例如数据脱敏，同一数据域在不同场景下的脱敏规则等。
真正的数据安全项目，耗时耗力的就是咨询梳理阶段，企业大部分精力和节奏也都消耗于此，技术方案的落地只是工具的选型和实施，其实反而不是那么重要。正如前文所说，敏感数据仓库标准，只要前序工作做的好，一切便都是水到渠成的。
什么是数据治理
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理是一种数据管理概念，涉及使组织能够确保在数据的整个生命周期中存在高数据质量的能力。一个数据管家是确保数据治理流程遵循，指导执行，并建议改进数据治理流程的作用。
应对型数据治理缺点
批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不的主数据。因此，这会降低多领域 MDM 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。
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