数据治理多种异构数据源支持

具有多种异构数据源支持，一个脱敏规则可应用于不同的数据源，能源数据脱敏算法，可对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行脱敏处理。例如：可在excel、TXT、Oracle、Hadoop等数据源上直接引用。脱敏后的数据完全不落地分发，提供库到库、文件到库、库到文件、文件到文件等方式，无需在生产系统或本地安装任何客户端。

数据治理数据拥有者

经个人同意后直接获得数据的结构为数据的拥有者，数据拥有者在用户知晓数据用途并得到用户同意的情况下，可以做特定用途的数据处理。  

数据的拥有者具有数据的使用权，更重要的是具有保护数据信息的职责，应保证数据不被泄露、不被用作其他用途、应接受合规性审核。

数据的拥有者需要设定数据安全的责任者、监督企业数据应用。

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，数据脱敏算法，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，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。

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