数据雷达提供了多种分类分级算法,包括AI大模型算法、正则算法、字典算法和应用算法,旨在满足用户不同的分类需求,提高数据分类的准确性和效率。自定义算法分组:通过自定义算法分组,用户可以根据算法的功能、用途或者行业领域等因素进行分类,将具有相似特性或者功能的算法归类到同一个分组下。这样一来,用户可以更快...
数据网管在保障企业数据安全方面发挥着至关重要的作用。随着数字化时代的到来,企业的各类敏感信息,财务报表、研发成果等,都以数字形式在网络中传输和存储。数据网管通过实施严格的访问控制策略,确保只有授权人员能够访问特定的数据。他们还会设置防火墙、入侵检测系统等安全防护措施,阻止外部的恶意攻击和未经授权的访问。同时,数据网管会定期进行数据备份和恢复演练,以防止数据丢失或损坏。想象一下,如果企业遭遇了网络攻击或系统故障,而没有及时有效的数据备份,那将带来无法估量的损失。上讯数据网关DG有敏感数据识别功能。方便上讯数据网关生产企业
自助数据搜索自助数据搜索为数据消费者提供自助式的数据搜索、申请和访问的一站式服务。数据消费者通过数据搜索引擎可以基于关键字进行数据的全局搜索,还可以“以数搜数”,实现通过数据搜索数据,并且通过AI算法还能实现相似数据和关联数据的智能推荐,**提升数据查找效率。当数据消费者找到了需要的数据之后,可以通过数据申请流程发起数据访问申请,数据Owner可以进行流程审批。当访问申请通过之后,数据消费者可以通过虚拟数据访问实现对于所申请数据的使用。哪个上讯数据网关平台资质上讯数据网关DG保证脱敏后数据的关联性和可用性,确保在脱敏过程中不影响数据的完整性和业务的正常运行。
数据网关DG支持自定义敏感数据级别和类别,满足特定业务和合规需求。此外系统内置了对常见数据类型的敏感数据类别和级别,并支持灵活地编辑和修改。 任务调度与高效并发执行:数据网关DG支持智能任务调度,确保任务高效执行,减少对系统资源的依赖,提升整体性能。 可配置化的任务参数:为适应不同需求,数据网关DG支持自定义敏感数据识别任务的并发数、采样次数、采样范围等参数的配置,以更好地适应不同的业务场景。 定时执行任务:数据网关DG提供直观易用的定时执行任务设置,以确保定期对敏感数据进行识别,降低潜在风险。 多数据源任务配置:为了数据安全管理,数据网关DG支持配置多数据源敏感数据识别任务,确保在不同数据源中都能有效地发现潜在的敏感数据。 结果打标与管理:在任务结果中,数据网关DG支持对已识别的敏感数据类型进行打标确认,以便进行更为精细的敏感数据管理。 任务重启与历史查看:数据网关DG支持重新发现任务,同时通过历史记录查看已执行任务的详细信息。
随着人工智能和自动化技术的应用,数据网管的工作方式也在发生变革。通过使用自动化工具和脚本,数据网管可以实现一些日常任务的自动化处理,如设备配置备份、网络性能监测和报警等。人工智能技术可以帮助数据网管预测潜在的网络问题,提前进行防范和优化。例如,通过分析历史数据和网络行为模式,预测可能出现的故障,并提前采取措施。然而,尽管技术带来了便利,数据网管仍然需要具备深厚的技术知识和经验,以便在复杂的网络环境中做出准确的判断和决策。例如,当自动化系统发出错误的报警或无法处理某些特殊情况时,数据网管需要凭借自己的专业能力进行干预和解决。上讯数据网关DG支持对已识别的敏感数据类型进行打标确认,以便进行更为精细的敏感数据管理。
数据网关 DG 提供细致的数据下载审批机制,确保只有合适的人员获得敏感数据的下载权限,避免敏感数据外泄的风险。 临时提权的应用场景:数据网关 DG 提供灵活的临时提权功能,使得在某些业务场景下,特定的查询语句能够在一定时段内获得更高权限,以满足实际操作需求。 批量权限管理:数据网关 DG 能够支持批量对人员、部门授予访问权限, 并能限制访问时间,在人员变动或特定业务场景下提供更高效的权限管理方式。 权限回收与状态修改:数据网关 DG 允许批量修改访问权限的状态,提供了对权限状态的集中管理,方便权限管理员进行快速调整。上讯数据网关DG提供灵活的临时提权功能,在某些业务场景下特定的查询语句能在一定时段内获得更高权限。信息化上讯数据网关优势
上讯数据网关DG通过对于用户 SQL 语句的解析实现用户操作的细粒度权限管控。方便上讯数据网关生产企业
虚拟数据访问还极大地增强了数据的安全性。由于用户并非直接接触实际的数据存储位置,减少了潜在的安全风险。访问权限可以被更精细地控制,确保只有经过授权的人员能够获取特定的数据。此外,虚拟数据访问可以对数据进行加密传输,进一步保障数据在传输过程中的安全性。这对于处理敏感信息,如金融数据、医疗记录和个人隐私等,尤为重要。例如,在医疗行业,虚拟数据访问技术可以在保护患者隐私的前提下,让不同科室的医生方便地共享患者的病历和检查结果,提高医疗服务的质量和效率。方便上讯数据网关生产企业
数据雷达提供了多种分类分级算法,包括AI大模型算法、正则算法、字典算法和应用算法,旨在满足用户不同的分类需求,提高数据分类的准确性和效率。自定义算法分组:通过自定义算法分组,用户可以根据算法的功能、用途或者行业领域等因素进行分类,将具有相似特性或者功能的算法归类到同一个分组下。这样一来,用户可以更快...