数据治理数据脱敏后数据依然具备业务规则关联性

派客动力脱敏平台根据该银行需求，保障脱敏后的数据依然具备供企业使用、分析的能力，具备能让业务可靠运行的能力。因此，脱敏后的数据能够保有原始数据的业务属性和数据分布特征，例如：原始数据中的姓名、地址等信息，需要在脱敏后依然具有可读性，脱敏后的数据满足业务系统的数据规则，能够正确的通过业务系统的数据有效性验证，如号、号的校验位，生日的区间等。

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，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，省数据分类分级报价，无需在生产系统或本地安装任何客户端。

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，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，例如数据脱敏，数据分类分级报价，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，信息数据分类分级报价，企业大部分精力和节奏也都消耗于此，能源数据分类分级报价，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，只要前序工作做的好，一切便都是水到渠成的。

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