數據治理企業系統梳理

開展數據、信息梳理的步，先對企業中的所有系統進行梳理，了解不同系統下的業務需求、項目模塊、業務組等，編制梳理計劃。當系統間進行集成或對接時，無非是將系統下的數據進行交互對接、整合，此時常見的問題就是各系統間相同的數據無法保證數據格式的一致性、準確性和完整性。第二步便是要對數據制定統一性規則，確保數據的完整性和一致性。首先要建立公共信息類模型，保障數據梳理時有統一的信息規范。其次，設定特殊信息級模型，制定數據性等級，確定數據信息敏感級別，方便確立日后哪些數據、信息以何種形式進行交互流通。

數據治理步驟

共享數據準備階段

共享數據提供方根據共享業務需求完成共享數據歸集、數據分類分級，并對共享數據進行持續性的維護，保證共享數據的準確、完整、可用和真實。

共享數據交換階段

需對交換服務的資源方和使用方之間提供審核及授權等權限，共享數據交換服務方采用身份鑒別、訪問控制、安全傳輸、過程追溯等技術手段，保證信息共享交換過程中交換實體可信、數據傳輸安全、交換行為記錄可追查。

數據治理多種異構數據源支持

具有多種異構數據源支持，一個脫敏規則可應用于不同的數據源，可對結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據進行脫敏處理。例如：可在excel、TXT、Oracle、Hadoop等數據源上直接引用。脫敏后的數據完全不落地分發，提供庫到庫、文件到庫、庫到文件、文件到文件等方式，無需在生產系統或本地安裝任何客戶端。