阜新银行数据分类分级方案免费咨询「北京派客动力」蝴蝶过山门 轻舟过重山什么意思

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”。

数据治理数据性要求

作为数据应用的内容本身，将会有更多的性要求，因此，数据整个生命周期的安全将是企业在数字化融合下的重要考量内容，数据在采集、传输、处理、交换、销毁全生命中，应该采用哪些技术手段，保障数据不被获取，数据如何管理才能平衡业务发展和安全管控之间矛盾。于此相关的数据技术、数据库审计技术、数据交换技术、网络监控技术等的，该类技术在数字化建设浪潮中将迎来快速发展的机遇。

数据治理数据安全现状

随着大数据的发展性、集中性和开放性的不断提高，数据安全的薄弱性开始凸显。国内外的数据泄露事件频频发生，用户的个人隐私和企业的数据安全受到极大的威胁和挑战。在数字化驱动的环境下，数据泄露已不再是单一式的外部攻击，逐渐转为内部人员对信息化系统的敏感信息进行倒卖或，数据安全防护岌岌可危，也是影响大数据发展的问题。