数据治理包含

这里包括对业务、数据、应用、***架构、******等方方面面的认知。举个例子：你的业务战略目标是什么，业务域、业务线、业务项能不能说清楚；你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据体量有多大，都存哪，使用场景、使用角色都是什么，数据和业务之间的关系是什么；你建设了多少应用系统，应用和业务之间的关系是什么；你的***架构长什么样，流程什么样，不同部门之间的关系是什么，权责利如何划分，信息化成熟度什么样，人员技能又如何；你的企业要遵守哪些******，有没有跨境业务，行业有没有监管要求？

数据治理数据管理流程

数据管理流程、数据申请流程、数据创建流程、数据生产流程、数据修改流程、数据销毁流程、数据共享交换流程等，基本贯穿整个数据生命周期。企业究竟有没有统一的数据使用流程，数据使用流程是什么样的，是数据认知的重要组成部分，作为数据安全的工作者，必须清楚地了解内部数据使用的全流程，方能制定出合理合规的管理方案。

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***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***处理。例如：可在excel、TXT、Or***e、Hadoop等数据源上直接引用。***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***后数据依然具备业务规则关联性

派客动力***平台根据该***需求，保障***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，***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***后依然具有可读性，***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。