上讯敏捷数据管理平台ADM基本参数
  • 品牌
  • InforCube
  • 型号
  • ADM
  • 软件类型
  • 数据管理软件
  • 版本类型
  • 网络版
  • 语言版本
  • 简体中文版
  • 软件名称
  • 上讯敏捷数据管理平台
  • 产地
  • 中国
  • 厂家
  • 上海上讯信息技术股份有限公司
上讯敏捷数据管理平台ADM企业商机

敏捷数据管理平台(ADM)在设计之初就明确了产品的目标价值:以数据为基础、以使用为导向、以安全为前提、以敏捷为目的,力争做理解用户数据使用痛点的产品。结合数据在使用流转过程中每个阶段的具体痛点,综合考虑了阶段问题的解决、数据的流动性等因素,提出了面向企业上中下游数据的高效使用、安全管控、综合治理的方案,在保证数据安全的同时,充分发挥了数据的价值。ADM通过四大功能管理模块:数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据管理实现了高效数据备份、数据快速交付、数据安全处理以及数据集中管控,在保证数据使用安全的同时,提高了数据使用效率并降低了数据存储成本,通过自动化、闭环式的方式实现了数据备份以及副本数据管理的成本控制、灵活管理与高效应用。


ADM支持全库脱*与子集脱*,支持异构数据库脱*,保证核*生产数据中间不落地。敏感类型定制化

敏感类型定制化,上讯敏捷数据管理平台ADM

敏感数据的仿真度替换在保障数据安全的同时,也满足了企业在数据分析、测试和开发等场景中对数据的需求。此外,ADM的敏感数据处理功能还提供了丰富的角色权限配置管理选项,确保不同用户只能访问其权限范围内的敏感数据,进一步增强了数据的安全性。同时,系统支持自定义敏感数据处理规则,企业可以根据自身业务需求灵活调整敏感数据处理策略,满足多样化的数据处理需求。尤其针对金融、医疗行业对个人隐私数据的保护不仅要求变形替换,也要求仍旧符合真实的数据属性要求,以便于能够满足数据校验条件,通过验证符合各种数据使用的环境和场景。数据管理体系ADM内置独有的高效压缩存储池,存储即压缩。

敏感类型定制化,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯敏捷数据管理平台(ADM)的备份校验管理模块是专为确保备份数据质量和可靠性而设计的关键组件。该模块与第三方备份系统(如NetBackup、Commvault、NetWorker等)无缝对接,实现对存储资源、恢复服务器和任务的集中管理。它自动化执行备份数据的恢复和校验流程,确保每次备份都能顺利恢复,维护数据的完整性和可恢复性。此外,它还支持跨平台的数据恢复,自动清理恢复环境和资源调配,大幅提升了数据备份校验的效率和安全性,满足了企业对高效、自动化备份管理的需求。

安全高效管理企业数据的关键在于构建一套综合的数据管理体系,该体系应涵盖数据的收集、存储、处理、分析和使用等各个环节。上讯敏捷数据管理平台ADM,企业能够依托其基于CDM的数据库虚拟化技术,实现数据全生命周期的安全高效管理。ADM不仅提供数据备份恢复、验证、敏感数据处理及分发交付等功能,确保数据的安全使用,同时优化了数据使用效率,降低了存储成本。通过数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理和数据敏感数据处理管理等模块,ADM实现了数据复制容灾、存储管理和审计管理,自动化地控制了数据使用成本,管理了数据版本,促进了数据开发利用,从而充分挖掘了数据资产的潜在价值,为企业数据的安全高效管理提供了强有力的支持。敏捷数据管理平台ADM为企业上、中、下游数据的高效使用提供了一套综合数据安全治理解决方案。

敏感类型定制化,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯敏捷数据管理平台(ADM)是因基于CDM技术的测试基准数据快速交付方案而在数据安全管理领域知*,特别适用于银行业软件开发测试中心,解决了测试环境搭建中数据准备与交付的瓶颈问题。通过自动对接备份系统,实现备份数据有效性验证的自动化;其虚拟数据库功能确保分钟级数据交付,且交付的虚拟数据副本不占用等倍的存储空间,*通过网络远程挂载的方式实现虚拟交付;同时,内置的SDM模块保证敏感数据的安全处理。上讯敏捷数据管理平台ADM是企业IT系统的有效补充,助力企业高效、安全地管理数据副本。ADM针对数据的获取采用压缩存储的方式,存储池可压缩至原来的三分之一,大*节约了数据存储的成本。调用接口

敏捷数据管理平台ADM的核*专*技术——数据库虚拟化技术。敏感类型定制化

上讯敏捷数据管理平台主要通过数据副本管理的核心专利技术——数据库虚拟化技术,对源数据进行CDM原格式获取生成黄金副本、存储黄金副本作为基准数据、虚拟化为多个副本挂载恢复,达到快速交付副本数据、灵活管理副本数据版本、集中管理副本数据存储与流转的目标,是主要面向企业数据运维、软件开发测试部门解决自动化闭环取数供数、测试数据快速交付等典型应用场景的问题。主要的应用场景在于金融行业开发测试环境测试数据的敏捷供应,在取数供数方面可以有效弥补Devops业务敏捷化之后的数据短板,帮助测试数据快速、高效地更新,以适应不断更新的测试版本。敏感类型定制化

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