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批量集成和应对型数据治理方法引入的时间-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，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-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”。
主动数据治理的个优势是可在源头获得主数据。具有严格的“搜索后-建”功能和-的业务规则，-关键字段填充经过批准的值列表或依据第三方数据验证过，新记录的初始级别将非常高。
主数据管理工作通常着重于数据的“使它干净”或“保持它干净”方面。
如果 mdm 系统中的数据初始级别非常高，并且如果您不会通过从 crm 或 erp 源系统中传入不、不完整或不一致的数据来连续污染系统，则主数据管理的“保持它干净”方面非常容易。
主动数据治理还可有效消除新主记录的初始录入和其以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间-。由用户友好的前端支持的主动数据治理可将数据直接录入到多领域 mdm 系统中，可应用所有典型的业务规则，以整理、匹配和合并数据。当初始数据录入经过整理、匹配和合并流程后，此方法还允许数据管理员通过企业总线将更新发布到组织的其它领域。
这是一个很现实也很棘手的问题。大家都知道数据安全的重要性，都要做数据安全，也知道数据安全的几种思路方法，然而真正要做的时候，却发现-无从下手，只能参考其它同类企业，人家采购了什么，自己就采购什么，或者-机构要求做什么，就采购什么。至于数据安全软件买来怎么用，或者究竟能派上多大用场，没人能说得清。其实，造成这种局面的本质原因就是企业对自身的数据缺乏认知，解决了数据认知问题，数据安全的落地便是水到渠成的了。所以，与其谈论该如何做数据安全，不如谈谈该如何提升数据认知能力。
目前各行业都在向数字化驱动做转型，中大型企业内部有-的业务系统，同时系统内承载着-的敏感数据信息。由于企业不断的拓展多种类新业务，导致新、老数据出现结构复杂、类型多样，难以管理的局面。正因如此，繁多复杂的数据中蕴藏着-价值的敏感数据，而这样的局面对于敏感数据的保护也就-艰难。各行业也认知到了这个问题，基本都已规划及实施建设了信息安全体系，能够的保障业务系统的安全，为何数据泄露事件依然频频发生呢？
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