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

上讯敏捷数据管理平台的自动化流程编排功能适用于解决如下情况:

1、存在多任务交叉运行,多任务之间有依赖关系,非简单的串行或并行。

2、需要满足全流程的编排,也可以支持部分组件的单独运行或组合运行。

3、流程运行过程中有串行运行的组件,也有并行运行的组件,要求前后组件运行支持延迟机制,支持断点机制、断点处人工确认后继续运行。

如用户对数据交付流转有需求,可通过申请部署敏捷数据管理平台产品,试用自动化流程编排功能,通过在画布中灵活布局不同的工作环节,搭建一套符合业务需求的工作流,此功能对于数据流转的效率提升十分明显。 上讯敏捷数据管理平台成本控制体现在节约基础设施成本,自动化流程节约人力成本。执行中忽略失败结果

执行中忽略失败结果,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯敏捷数据脱敏系统SDM优势:敏感数据识别精确高效通过内置敏感数据类型匹配库,对数据库的敏感数据进行智能定义扫描,保证每一条敏感记录被成功发现,避免漏扫。敏感信息的扫描识别支持全量识别、抽样识别、增量识别,灵活提升敏感数据的扫描识别效率,成功地自动选取敏感数据源。丰富的数据脱敏算法当前系统内置超百种***算法,包括广义的通用型***算法规则,如字符替换、随机生成、截短、加权生成、加密等;也包括保留原有数据属性的仿真型***规则,还包括中文字典库与编码字典库,保证姓名、身份证号、证件号、地址、企业机构代码等***后数据的有效性、可用性,同时自动处理超长字符的截断和***后重复数据的问题。数据子集处理敏捷数据管理平台数据资源可视化管理,有效满足上中下游数据使用的政策合规。

执行中忽略失败结果,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。

敏捷数据管理平台(Agile Data Management)简称ADM,是采用基于CDM架构的数据库虚拟化等技术,为企业上中下游数据的备份恢复、数据验证、敏感数据处理、分发交付提供的面向数据全生命周期的安全管理解决方案。通过自动化流程任务编排的方式实现了数据使用的成本控制、版本管理与开发利用,充分发挥了备份数据的潜在价值。以上是敏捷数据管理平台ADM产品的简介内容,即ADM可以对数据进行备份恢复,可以对备份的数据进行自动化的恢复验证,可以对敏感数据进行安全处理包括遮盖、变形、特殊符号替换等,可以对备份数据创建副本,再通过副本创建虚拟副本再交付给第三方开发测试等场景使用,如有上述使用场景可以联系上讯信息进行产品测试试用。为信创而生的新一代数据备份管理产品是上讯ADM产品。

执行中忽略失败结果,上讯敏捷数据管理平台ADM

数据库虚拟化技术是一种创新的数据库管理技术,数据库虚拟化技术通过创建一个虚拟域,使得多个虚拟数据库能够共享相同的基础物理数据源。这意味着可以在不复制实际数据的情况下,为不同的业务需求提供服务。在测试环境中,这种技术可以迅速生成一个或多个虚拟数据库实例,每个实例都可以模拟真实数据库的行为,但实际上只占用极小的存储空间。例如,一个具有10TB数据量的虚拟数据库在创建时可能只需要1GB的存储空间,这不仅降低了存储成本,也缩短了部署时间。敏捷数据管理平台具备灵活的数据抽取组合方式与自助式向导流程,有效降低敏感数据处理工作的复杂度。CommVault恢复校验

敏捷数据管理平台主要面向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应用场景问题。执行中忽略失败结果

数据备份恢复当前面临的问题与挑战:

(1)占用大量存储资源数以千计的数据副本占用大量存储资源,需要更多的维护成本。

(2)数据版本回退困难开发、测试环境中,当完成一轮跑批测试或功能调试后,重置数据状态需要重新导入数据或重新恢复数据,回退数据产生的时间成本巨大。

(3)数据安全风险真实数据被用于测试使用后无法及时回收和销毁,造成资源浪费,存在敏感信息泄露的安全风险。

(4)敏感数据安全隐患生产数据库中存在着大量的敏感信息,传统的手工处理敏感数据效率低、仿真度差、敏感数据处理不完全,交付给测试环境后存在隐私泄漏的风险。 执行中忽略失败结果

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