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数据治理数据处理者数据适用者

数据的拥有者

可以是数据的处理者、也可以委托第三方机构做数据处理，但需要明确数据的来源、数据处理的用途、数据处理的范围，因此，数据拥有者和数据处理者之间需要有明确的数据加工处理及信息保护条款。

数据的处理者需要明确数据安全的责任者、确保数据不被泄露、不被用作其他用途。

数据适用者

对于数据使用者，个人信息保没有特定说明，但是结合其他法律法规文件，可以看出，数据使用者应该分级使用，做到无法浏览与自己无关的数据信息。

数据治理管理规范

数据化建设过程中的管理规范，更多体现在数据融合和交换的管理方法中，该类方法是以应用软件为载体的数据管理类规范，通常在不同应用行业、不同使用者中采用不同的管理规范，其相互之间既有共通之处，也有各企业的特点。

数据标准和数据规范的制定将是数字化社会的主要工程，也是国家建设别数据统一共享开放平台的基石。

数据治理数据库池化

派客动力数据库池化技术可在生产与备份进行实时数据同步，确保两端数据间的事务一致性，当生产库发生故障无法访问时，可以保证分钟级的任意时间点业务数据接管，从而保障业务衔接的连续性;

同时支持智能接入、轻量存储、集约管理、敏捷取用等，操作简单，细粒度切换，提升企业服务质量。

操作简单，细粒度切换。

数据治理敏感数据分布

随着信息化时代的不断推进，企业数据不仅在数量上呈现式递增的趋势，同时数据还具有类别多样化、环境复杂化等特点。由于企业数据大多分散存放于企业内部的业务系统和数据仓库中，所以管理者对于敏感数据数据分布情况难以进行把控，给敏感数据、数据的规范化管理造成很大难度。难度。现在市面上有很多识别敏感数据的工具和技术，能够对结构化的敏感数据进行识别并发现，而半结构化数据和非结构化数据识别起来较为困难，程度较低。