数据治理数字化转型
谈谈数字化转型，各位可根据现状对号入座。目前大的背景是业务拉动数据的中级阶段，但未来的方向一定是数据拓展业务。数字化转型道远，没有谁敢说自己完成了数字化转型，因为业务在变、数据在变、组织在变、流程在变、法律法规在变，一切都在变。在这条路上应该以终为始，走一步看三步，因为极有可能当你走到第三步的时候却发现步走错了。
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，无需在生产系统或本地安装任何客户端。
数据治理保障生产数据安全
商业保护的困境就是数据存在的形式过多，访问人数多，存储分散。在商业银行的内部有海量的数据信息，这些数据信息大部分被分散存储到全行办公人员的PC端、移动存储介质、邮箱等，由于日常对员工的要求和管理标注高低不一，人员安全意识不均衡，这也进一步增加了对数据信息安全保护的难度。派客动力脱敏平台中的权限管理首先将员工进行等级划分，不同等级的员工所获取到的权限不同，对于数据信息处理手段上也有了明确的差距。例如：只读权限，完全控制等。