数据治理数据拥有者
经个人同意后直接获得数据的结构为数据的拥有者，数据治理培训服务，数据拥有者在用户知晓数据用途并得到用户同意的情况下，可以做特定用途的数据处理。
数据的拥有者具有数据的使用权，数据治理培训，更重要的是具有保护数据信息的职责，应保证数据不被泄露、不被用作其他用途、应接受合规性审核。
数据的拥有者需要设定数据安全的责任者、监督企业数据应用。
应对型数据治理缺点
批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不的主数据。因此，数据治理培训报价，这会降低多领域 MDM 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。
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。
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