ADM系统在技术实现层面展现出了***的创新性和实用性。系统的敏感数据识别引擎采用多维度分析策略,既能基于预定义的数据特征模式进行匹配,又能通过机器学习算法不断优化识别准确率。在***处理环节,系统提供了包括替换、扰乱、泛化、加密等在内的多种***算法,并支持根据不同的业务场景灵活配置处理规则。特别...
在敏感数据处理的过程中,需要根据不同的数据使用场景,选择相应的敏感数据处理方式。较为常见的处理方式包括数据替换、掩码屏蔽、随机化、泛化、平均化、偏移取整等。上讯敏捷数据管理平台ADM,能够准确地自动识别和分类多种敏感信息,包括但不限于个人身份信息、组织机构数据、金融交易详情以及医疗记录等,确保企业关键数据得到保护。在敏感数据处理过程中,ADM凭借内置的正则算法,对敏感数据进行仿真度的替换,既保证了数据的敏感数据处理效果,又维护了数据的完整性和关联性,使得敏感数据处理后的数据仍然具备较高的使用价值。上讯敏捷数据管理平台ADM是国内比较认可的CDM产品。共享交换区域

上讯敏捷数据管理平台(ADM)通过一种端到端的创新技术,把单纯面向恢复的应用场景变成了面向数据使用的应用场景,打破了数据备份和数据使用之间的壁垒。通过副本数据在企业各个业务环节的即时可用,为更多业务场景提供数据支撑,解决诸如查询、测试、分析等场景对数据的需求,且不影响生产系统,在盘活暗数据的同时,实现了业务赋能。因此,通过部署和应用上讯敏捷数据管理平台(ADM)可以为拥有开发测试场景的行业提供快速、高效地便捷式取数供数流程,相较于传统的数据拷贝方式,ADM数据流转方式具有效率和安全双重优势。可视化拓扑图ADM数据脱*支持敏感数据定义识别与仿真脱*,保障数据流转环节的安全性。

上讯敏捷数据管理平台(ADM)的理念是基于CDM技术,相较于传统的备份产品,有着天生盘活备份数据的能力及优势,让数据使用变得更加简单高效。ADM通过一种端到端的创新技术,把单纯面向恢复的应用场景变成了面向数据使用的应用场景,打破了数据备份和数据使用之间的壁垒。通过副本数据在企业各个业务环节的即时可用,为更多业务场景提供数据支撑,解决诸如查询、测试、分析等场景对数据的需求,且不影响生产系统,在盘活暗数据的同时,实现了业务赋能。企业组织机构在数字化转型阶段对盘活并使用副本数据的需求开始显性呈现,备份恢复应成为CDM技术的基础,企业组织机构亟需技术供应商的帮助以加深数据理解,理顺数据思维,以利用数据实现数据变现,让本来是成本中心的复制数据资源池变成资源中心并产生收益。
敏捷数据管理平台ADM测试数据管理场景及价值场景:测试环境是数据使用**为频繁的一个场景,涉及到数据交付、数据版本管理、数据安全管控等问题,也是数据治理**容易忽视的一个场景,做好测试数据的管理工作才会使得数据治理方案更加完善。价值:采用ADM实现测试数据管理,可以帮助用户实现测试数据的分钟级交付,提升百倍以上的数据交付能力;同时也可以帮助用户节约十倍以上的存储资源;可以帮助用户实现测试数据的版本管理,杜绝僵尸数据;同时也可以实现测试数据的集中统一管理,降低数据泄露的风险。ADM支持自适应源端的全局重删算法与策略,支持任务级与全局指纹库。

为满足企业对数据管理的需求,敏捷数据管理平台(ADM)构建了综合、统一、自动化的数据管理平台,实现从数据获取、数据存储、数据处理、数据使用,到数据归档、数据销毁的数据闭环式全生命周期管理,达到统一副本数据管理。通过敏捷数据管理平台(ADM)的部署,不仅可以实现分钟级的数据恢复及副本数据交付,也可以实现数据管理成本80%-90%的下降,可同时满足多场景数据副本的需求;与此同时,数据的全生命周期管理,充分释放数据价值,推动企业业务的长足发展。
ADM在处理数据上中下游流转的过程是集中统一的,通过全闭环式的传输保证了数据的安全。上传敏感文件源
ADM主要面向企业数据运维、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。共享交换区域
上讯敏捷数据管理平台ADM产品为非生产环境中的数据使用提供了大范围的安全性保障。ADM内置了双重敏感数据处理模式,一是通过基于虚拟数据库的方式,实现在虚拟环境中隔离和保护原始数据;二是数据抽取方式,支持从多种数据源中灵活抽取并进行变形处理。此外,ADM能够自动地发现敏感数据,智能定义敏感数据类型,并准确定位敏感数据源。结合丰富的算法和仿真字典库,ADM不仅确保变形后的数据保持业务属性,还保持了数据表间关系的业务一致性。为了集中管理数据使用流程,ADM跟踪数据流向,识别虚拟数据库的使用状态,实时拍摄快照,保留数据版本,实现了测试数据版本的快速回退,从而有助于对数据版本进行有效管理。这些功能共同作用,确保非生产环境数据的安全使用,同时满足企业对于数据安全性和合规性的需求。共享交换区域
ADM系统在技术实现层面展现出了***的创新性和实用性。系统的敏感数据识别引擎采用多维度分析策略,既能基于预定义的数据特征模式进行匹配,又能通过机器学习算法不断优化识别准确率。在***处理环节,系统提供了包括替换、扰乱、泛化、加密等在内的多种***算法,并支持根据不同的业务场景灵活配置处理规则。特别...