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

2025年4月2日,由中国网络安全产业联盟(CCIA)数据安全工作委员会主办的“安全为基履责为本”数据安全和个人信息保护专题会议暨2025CCIA数据安全工作委员会年度会议在北京召开,会议邀请了中国网络安全产业联盟相关领导、业内学者出席,上讯信息作为联盟及数据安全工作委员会重要成员受邀参会。会上多位发言人对当前数据安全面临的形势做出分析,并指出要从多角度推进数据安全治理的发展,包括法律层面、技术层面、企业治理层面,通过多种合规措施的并行实施保障各行业领域对存量以及不断产生的数据资源进行安全防护,并在防护的基础上合理合法利用数据资源,充分发挥其资源价值属性。敏捷数据管理平台对数据版本进行灵活管理,满足回归测试等业务场景。广发银行对CDM的应用场景

广发银行对CDM的应用场景,上讯敏捷数据管理平台ADM

敏感数据管理是敏捷数据管理平台功能模块之一,主要针对敏感数据的变形处理使用,提供集敏感数据自动识别、仿真处理与数据交付为一体的敏感数据管理功能,覆盖了敏感数据使用与管理的全部场景。针对敏感数据识别提供通用数据特征库覆盖个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融、医疗等行业信息,包括数据内容、字段类型、约束关系均可以实现自动识别,并依据类型特征加以分类;针对敏感数据的仿真处理,ADM内置大量数据算法对敏感数据进行随机化、模糊化、仿真度高的替换,保证处理后数据的完整性、仿真性以及数据间的关联关系保持不变,具备灵活的数据抽取组合与自助式向导敏感数据处理流程,有效降低敏感数据处理工作的复杂度。自动化联动平台敏捷数据管理平台可管理性体现在对交付数据使用方的数据可以进行集中式管理,可控制版本,可控制使用周期。

广发银行对CDM的应用场景,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯ADM敏感数据管理功能的价值优势有哪些?采用安全的方式有效降低了数据泄露风险、丰富的算法规则实现了仿真处理、自动化的处理流程满足了数据安全监管要求、数据变形后逻辑保持一致保证了数据变形后的价值属性。通过集成数据获取和变形功能,实现数据采集、数据存储、数据处理和数据分发的端到端自动化,从而降低人力成本和时间成本。彻底隔离生产业务系统进行处理任务的执行。采用数据从源端抽取、转换、加载到目标端的流程,对数据进行中间不落地的变形、替换,支持数据库子集处理,保证敏感数据管理的灵活性,适应用户多种数据使用场景。

新技术的不断创新与应用,促使着数据不断的被拷贝使用,如何能更好的使用这些数据,如何更好的管理越来越多的拷贝数据,如何能节省新需求下的存储空间,这些都成了当下亟待解决的问题。信息化时代,“数据”的应用较为频繁,海量数据的组成中,备份数据占有很大比例,而这些备份数据在没有发生故障时往往是被搁置不用的,被称为“暗数据”。而对业务数据的分析、统计、运维等操作都会直接作用在业务服务器,如此将会对业务性能产生影响,不利于业务系统的高效使用。如何做到解放业务系统,使其专注于业务处理上,也是IT管理者需要考虑的另一个现实问题。敏捷数据管理平台支持全库与子集敏感数据处理,支持异构数据库敏感数据替换,保证重要生产数据中间不落地。

广发银行对CDM的应用场景,上讯敏捷数据管理平台ADM

验证数据备份的有效性是确保数据安全的关键环节。有效的方式之一是运用专业的数据备份验证工具,这些工具通过计算备份文件和原始数据的校验结果,并进行对比,来确保备份数据的完整无误。上讯敏捷数据管理平台ADM,是一个专为确保备份数据可恢复性和完整性而设计的自动化解决方案。它通过与第三方备份系统的无缝对接,实现了对存储资源、恢复服务器资源和恢复任务的集中管理。这一功能的优势在于自动调度存储空间、恢复服务器和恢复任务,从而实现了备份数据有效性验证的全自动化。


上讯敏捷数据管理平台的灵活性体现在异构引擎可以将大数据中心数据抽取至多类型数据库,输出格式多样化。梳理敏感数据

数据备份承载着企业的一手数据资产,因此充分利用备份数据是企业数据资源的价值方向。广发银行对CDM的应用场景

上讯ADM敏感数据管理功能的价值优势有哪些?采用安全的方式有效降低了数据泄露风险、丰富的算法规则实现了仿真处理、自动化的处理流程满足了数据安全监管要求、数据变形后逻辑保持一致保证了数据变形后的价值属性。通过集成数据获取和变形功能,实现数据采集、数据存储、数据处理和数据分发的端到端自动化,从而降低人力成本和时间成本。彻底隔离生产业务系统进行处理任务的执行。采用数据从源端抽取、转换、加载到目标端的流程,对数据进行中间不落地的变形、替换,支持数据库子集处理,保证敏感数据管理的灵活性,适应用户多种数据使用场景。


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