创新上讯数据网关五星服务

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。

上讯数据网关DG通过增、删、改、查等权限，对数据访问者进行细颗粒度的权限管控.创新上讯数据网关五星服务

上讯数据网关安全可控的数据库访问操作平台。数据库访问操作面临以下现状：账号共享，权限泛滥，在企业日常数据库操作中，存在不同用户共用一个数据库账号的情况，这样无法清楚地追踪个人操作，导致权限滥用，增加数据泄露风险，且难以审计和追踪每个用户的具体行为。流程缺失，事故频繁，数据库的变更和高危操作缺少统一的管控流程，存在数据误删除或恶意删除风险。对于SQL缺少统一的审核流程，不规范SQL的执行会对数据库的稳定性造成影响。敏感数据，无法遮掩，数据库中的敏感数据，如个人信息、企业机密数据等，如果不进行适当的***处理，可能会导致敏感数据被非法获取和传播，带来严重的安全和法律风险。审计不全，追溯困难，如果数据库SQL审计不***，那么在发生数据泄露、数据篡改等安全事件时，将难以追溯事件的来源和过程，且无法满足合规性要求，增加企业的合规性风险。 信息化上讯数据网关介绍上讯数据网关DG，为数据库管理者提供简单高效的数据管控解决方案。

数据网管在保障网络合规性方面承担着重要责任。随着法律法规对数据保护和网络安全的要求日益严格，企业必须确保其网络运营符合相关规定。数据网管需要了解并遵守诸如数据隐私法、网络安全法等法律法规的要求。他们要确保企业收集、存储和处理数据的方式合法合规，保护用户的个人信息。在网络设备的配置和管理方面，也要符合相关的技术标准和规范。例如，设置合适的访问控制策略、进行安全审计等。如果企业面临监管机构的检查或审计，数据网管需要提供相关的网络数据和报告，证明企业的网络运营符合合规要求。违反网络合规性规定可能会导致企业面临巨额罚款和声誉损失，因此数据网管的工作对于企业的合法运营和可持续发展至关重要!

大多企业数据环境中存在着多样化的数据库类型和数据存储平台。为了有效管理这些数据库，数据雷达DR提供了***的数据库管理功能，涵盖了以下关键方面：***的数据库类型支持：支持不低于40种数据库类型，包括常见的主流数据库（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、国产数据库（如DM、GaussDB、Oscar等）以及大数据平台下的数据库（如Elasticsearch、MongoDB、Hbase等）。平台通过支持常见的jdbc协议，实现对各种数据库的连接和管理。数据网关DG提供方便的批量配置高危操作访问用户的功能，以应对大规模权限管理的需求，提高管理效率。

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。

为提高操作效率，数据网关DG支持根据模板批量导入脱敏策略，简化大量配置脱敏策略的流程。国际上讯数据网关单价

上讯数据网关 DG 的实时监控功能，让企业随时掌握数据流动状态，便于及时做出决策。创新上讯数据网关五星服务

上讯信息数据雷达DR基于AI大模型进行分类分级：自动化的数据特征提取和数据模型训练，消除了规则的编写和维护成本：借助AI大模型，我们实现了对数据特征的自动提取和数据模型的自动训练，从而消除了传统方法中需要编写和维护大量规则的问题。使用人员只需准备一定量的训练数据，而不必针对不同的数据类型进行规则编写和维护，从而**降低了相关成本。这种自动化的特征提取和模型训练方式为数据分类分级技术的发展带来了新的可能性。创新上讯数据网关五星服务