数据安全的隐患

具体到以银行业为首的金融机构在数据使用方面一直在不断探索，而基于CDM技术的敏捷数据管理方案，在针对银行内部生产数据经过共享交换区域实现闭环式数据发布与共享的场景有较好的效果，且在多家大型金融客户现场部署并长时间稳定运行，比较适用于金融行业的数据使用管理。数据资产在未来金融科技创新发展中处于重要地位，金融数据全生命周期管理体系需要更加完备，数据安全和个人隐私需要具备有效的隐私保护手段，综合以上要求，针对外部组织提供数据或进行数据交换时，可采用数据管理与敏感数据处理的联合方案，贯穿组织内部到外部的数据安全发布与使用。什么产品能用于数据的备份与恢复？数据安全的隐患

在开发测试环境中的工作效率，包括像备份应急恢复和分钟级的数据交付，数据环境准备时间至少缩短了5-6倍，获得的客户收益包括：首先，基于ADM分钟级的数据回滚，回归测试等工作效率得到提高。以回归测试为例，过去，每次都需要先手工从备份系统恢复数据，恢复的时间较长，一次回归测试的数据准备需要耗费的时间可能是一整天甚至几天时间。而利用ADM快速的数据回滚，同样环境下，一天时间可以完成5，6次回归测试。第二，备份恢复实现分钟级。此前，如果测试环境需要备份，需要所有的系统逐个去做备份，非常麻烦；另外，测试数据库的数据损坏以后，数据恢复也需要很长时间。基于CDM的备份恢复更加容易，通过预先在一些时间点打快照，恢复是分钟级的。第三，实现了测试环境的快速搭建。在数据库运行环境就绪的前提下，利用ADM可以分钟级的交付数据，在时间上至少缩短到原来的十分之一。开发测试场景能提供面向企业上中下游数据的高效使用与安全管控的综合数据管理解决方案有什么？

敏感数据管理是ADM功能模块之一，主要针对敏感数据的变形处理使用，提供集敏感数据自动识别、仿真处理与数据交付为一体的敏感数据管理功能，覆盖了敏感数据使用与管理的全部场景。针对敏感数据识别提供通用数据特征库覆盖个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融、医疗等行业信息，包括数据内容、字段类型、约束关系均可以实现自动识别，并依据类型特征加以分类；针对敏感数据的仿真处理，ADM内置大量数据算法对敏感数据进行随机化、模糊化、仿真度高的替换，保证处理后数据的完整性、仿真性以及数据间的关联关系保持不变，具备灵活的数据抽取组合与自助式向导敏感数据处理流程，有效降低敏感数据处理工作的复杂度。

ADM内置独有的高效压缩存储池，压缩比高达3:1，存储即压缩，降低了基础数据源获取的存储成本与持续增长的副本数据存储成本，ADM的数据库虚拟化**技术，能够做到只需一份基础数据源，即可快速拉起多份虚拟数据库作为数据副本，拉起时不占用物理存储空间，节约了存储成本10倍以上，通常情况下，ADM将TB量级数据库拉起时间控制在分钟级，响应速度快，可满足开发测试、查询分析、合规审计、应急恢复等场景对数据交付效率的要求。因此，ADM同时具备快速交付副本数据和节约副本数据存储的目标，相对于传统的副本数据交付，1份10TB的数据库交付10个应用场景，则需要100TB的存储空间，大约需要花费1个星期的时间，通过应用ADM产品，只需分钟级即可同时在线交付10份10TB的副本数据，而且在未产生新数据写入的情况下，存储空间相较于耗费的100TB几乎是0占用，具体占用级别为GB级别。对接备份系统进行备份数据的自动化恢复校验有什么方案？

Gartner对CDM的解释是：它从生产环境通过快照技术获取有应用一致性保证的数据，在非生产存储上生成“黄金副本”（Golden Image），这个“黄金副本”数据格式是原始的磁盘格式，可再虚拟化成多个副本直接挂载给服务器，分别用于备份恢复、容灾或开发测试。Gartner《Hype Cycle for Storage and Data Protection Technologies, 2020》报告指出，CDM技术已经度过了早期的技术讨论期，目前处于“泡沫化的低谷期”（trough of disillusionment），这从侧面说明一些客户开始在非关键性业务场景集中部署这项技术，而且Gartner也预测CDM技术将在未来5-10年内进入“实质生产的高峰期”（plateau of productivity）。海量数据供数于众多场景的数据使用需求如何满足？金融客户CDM案例

有人知道IT领域的CDM是指什么吗？数据安全的隐患

ADM敏感数据管理功能的价值优势在于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。数据安全的隐患