數據治理數據處理者數據適用者

數據的擁有者

可以是數據的處理者、也可以委托第三方機構做數據處理，但需要明確數據的來源、數據處理的用途、數據處理的范圍，因此，數據擁有者和數據處理者之間需要有明確的數據加工處理及信息保護條款。

數據的處理者需要明確數據安全的責任者、確保數據不被泄露、不被用作其他用途。

數據適用者

對于數據使用者，個人信息保沒有特定說明，但是結合其他法律法規文件，可以看出，數據使用者應該分級使用，做到無法瀏覽與自己無關的數據信息。

數據治理管理規范

數據化建設過程中的管理規范，更多體現在數據融合和交換的管理方法中，該類方法是以應用軟件為載體的數據管理類規范，通常在不同應用行業、不同使用者中采用不同的管理規范，其相互之間既有共通之處，也有各企業的特點。

數據標準和數據規范的制定將是數字化社會的主要工程，也是國家建設別數據統一共享開放平臺的基石。

數據治理數據庫池化

派客動力數據庫池化技術可在生產與備份進行實時數據同步，確保兩端數據間的事務一致性，當生產庫發生故障無法訪問時，可以保證分鐘級的任意時間點業務數據接管，從而保障業務銜接的連續性;

同時支持智能接入、輕量存儲、集約管理、敏捷取用等，操作簡單，細粒度切換，提升企業服務質量。

操作簡單，細粒度切換。

數據治理敏感數據分布

隨著信息化時代的不斷推進，企業數據不僅在數量上呈現式遞增的趨勢，同時數據還具有類別多樣化、環境復雜化等特點。由于企業數據大多分散存放于企業內部的業務系統和數據倉庫中，所以管理者對于敏感數據數據分布情況難以進行把控，給敏感數據、數據的規范化管理造成很大難度。難度。現在市面上有很多識別敏感數據的工具和技術，能夠對結構化的敏感數據進行識別并發現，而半結構化數據和非結構化數據識別起來較為困難，程度較低。