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

CDM产品方案的选择建议:自动化,在涉及副本数据使用的各个流程,需要做到自动化,包括数据获取、数据存储、数据安全处理、数据交付使用与管理、数据回收与销毁等,尽量减少人为的干预。安全性,CDM作为数据副本存放的介质,其自身的安全性关系到数据副本的安全,所以在选择CDM方案的时候需要考虑到其方案的容错性,是否可以双机部署,或者是否有其他的容错机制。平台化,CDM作为解决副本数据使用痛点的解决方案,要照顾到副本数据使用的各个环节,并且能够处理好各个环节中遇到的问题,做到副本数据的全生命周期管理,并且将整个管理流程平台化,真正解决副本数据使用及其相关的各类问题,能够建设成为综合的副本数据管理平台。国内较早发布CDM领域的平台型产品是上讯ADM产品。数据模糊化变形

数据模糊化变形,上讯敏捷数据管理平台ADM

通过部署敏捷数据管理平台ADM产品的数据副本管理模块,实现了测试数据版本迭代管理,提升了数据使用过程中的应用效率。随着移动互联网技术的不断革新,移动应用业务不断扩张,企业面临着前台业务频繁更新升级的现状,为保证既有业务稳定,需要对新提出的升级需求开展仿真测试与回归测试,因此亟需一套能够对测试环境的测试数据进行版本灵活切换的解决方案,便于测试数据版本的即时调用,迅速适应不同业务程序提供不同版本的测试数据。ADM的虚拟数据库快照功能解决了这一问题,通过对数据库状态进行定时或即时的记录,管理和维护当前虚拟数据库的数据,使用人员可以随时通过记录的虚拟数据库快照提供一个版本的测试数据,经过测试后保存当前的数据库使用状态,便于开发测试的数据版本迭代,通过这一功能明显提升了程序升级测试、版本迭代的效率。数据模糊化变形上讯信息的ADM产品怎么样?

数据模糊化变形,上讯敏捷数据管理平台ADM

应用敏捷数据管理平台ADM产品的客户收益包括:节省了存储资源的利用。单个数据副本即可满足开发、测试、备份、恢复、敏感数据处理、统计分析等多种工作负载需求,同时利用高效的数据压缩技术,进一步节省了存储空间,减少不必要的存储开支。提升了数据的集中管控能力。银行数据经常包含了用户的敏感信息,而数据在每一个环节都有可能遭遇泄露。本方案实现了从数据获取,数据存储,数据构建,数据使用,数据归档到数据销毁的数据全生命周期管理,以集中的数据管控,实现测试数据的集中管理,提高效率的同时也保证了数据的安全性。

ADM数据库虚拟化技术的优势在于多份虚拟数据库之间的读写操作互不影响,完全满足测试环境多场景同步测试的需求,ADM内置的智能读写缓存机制,能够满足压力测试的性能要求,高效的虚拟数据库管理功能,通过可视化的虚拟数据库拓扑结构图对系统全局数据使用关系进行预览,有助于完善测试数据的组织关系,优化测试数据的资源分配;通过虚拟数据库资源的分组管理实现了同组人员的操作权限共享。通过可视化的数据使用流程拓扑跟踪数据流向,识别虚拟数据库使用状态,实时在线或定时拍摄快照,保留数据版本,通过对数据版本的灵活管理,满足回归测试等业务场景。上讯ADM专注于数据备份与恢复管理。

数据模糊化变形,上讯敏捷数据管理平台ADM

部署敏捷数据管理平台ADM产品可实现数据资源的可视化管理,有效满足上中下游数据的政策合规。ADM平台具备根据管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分的功能,将处理过的数据进行分组管理,从下游测试数据管理的源头管控数据资源的类别,做到从源头划分类别,使下游测试数据管理形成上游数据源-中游数据中转-下游数据目标的闭环式数据使用流程,规范化的数据流程使数据管理者成为数据的负责人,自动化的资源管理也更有效地为金融行业用户提供安全的数据管理方案。同时,ADM提供对数据流转的树状拓扑结构图,可详细了解数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器,以及数据快照的层级关系,方便对系统全局的数据使用结构进行预览,通过可视化的结构拓扑图,帮助用户了解下游测试网中测试数据的归属关系,完善数据流转路径,优化数据资源的合理分配,可视化功能的动态展示将助力企业向着智能化数据安全治理的方向转型。数据备份承载着企业的一手数据资产。数据获取方式

什么产品能对接NBU直接恢复?数据模糊化变形

敏捷数据管理平台ADM产品的敏感数据管理功能可实现敏感数据定义识别与仿真处理,保障数据流转环节的安全性。通过智能定义敏感数据类型,自动发现和识别敏感数据,包括数据类型、内容、约束关系,灵活排序减少人为筛选,准确定位敏感数据源。丰富的变形算法与仿真的字典库相结合,保证变形后数据仍具有业务属性,数据表间关系仍具有业务一致性,不影响数据挖掘分析数据价值。对涉及企业、个人信息的隐私数据,包括资金财产、个人、企业隐私的对照关系进行敏感数据识别,通过内置的变形规则进行处理,将数据敏感部分去隐私化,但并不失去数据挖掘的价值特征,减少数据隐私泄露带来的风险和损失,甚至降低可能发生的人身伤害和违法犯罪事件。数据模糊化变形

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