数据治理脱敏后的数据依然具备高质量分析性
商业银行在内部办公、内外网数据共享、第三方数据交换、系统开发维护中，存在大量的数据交互，信息自助数据服务案例，如果直接使用未脱敏的数据，极有可能造成数据泄露。为此，派客动力脱敏平台中的脱敏板块为其提供自定义脱敏规则的人性化服务，该银行可根据业务自身需求和数据类型定义不同的数据脱敏规则，建立完整的敏感数据脱敏策略来规避数据流通中的风险。
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，信息自助数据服务，应该采用哪些技术手段，保障数据不被获取，信息自助数据服务算法，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。
数据治理数据分级
，需要依赖于数据分类的结果，因为数据分类令数据有了明确的业务属性。如何给数据定级，一个重要的依据就是要判断该数据泄露时所造成的影响，包括影响的对象、影响的范围和结果等，这些取决于业务分类的准确性。数据分级另一个前提就是合规的梳理，企业可以通过这项工作清楚地了解哪类数据是被要求必须受保护的，从而结合分类的结果更地对数据进行分级。
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