数据质量参差不齐

数据来源多样，格式不统一，数据整合困难

数据中存在大量的错误、重复和无效信息，影响决策的准确性

数据孤岛现象严重

不同部门或系统之间的数据无法有效共享

缺乏统一的数据标准和规范，数据难以整合利用

数据安全风险高

缺乏有效的数据安全防护措施和应急预案

数据泄露、篡改和非法访问的风险日益增加

数据合规性挑战

数据保护法规的日益严格，企业面临合规性挑战

缺乏对数据生命周期的合规性管理，可能导致法律风险和罚款

技术和人员能力不足

缺乏先进的数据治理和安全技术工具，难以应对复杂的数据环境

数据治理和安全团队的专业能力有限，无法有效应对各种挑战

数据治理体系不完善

数据治理责任不明确，无法确保数据质量和安全

缺乏清晰的数据治理框架和流程，数据管理混乱

数据访问监控与控制

建立严格的数据访问控制机制，包括身份验证、权限管理、访问审计等，确保数据只能被授权人员访问和使用

建立数据安全审计和监控机制，对数据的访问、使用、传输等行为进行实时监控和审计，及时发现和应对安全威胁

全面与合规性管理

检查模板多样性全面数据扫描

高度合规对标国家法律法规政策标准，全面满足监管合规要求

完善的数据治理框架

评估客户的数据治理现状，根据评估结果，制定适合客户的数据治理战略和目标，明确数据治理的范围和重点

建立数据治理组织架构，明确各部门在数据治理中的职责和权限，制定数据治理制度和流程

数据标准化与标签化

根据数据的业务价值和安全风险，对数据进行分类分级

通过规定和定义数据的格式、命名、编码等要素，确保数据在不同系统和应用中的一致性和可比性

数据质量管控

从采集源头对数据质量实施监控，识别异常值、脏数据等

定期开展数据质量评估，衡量指标包括完整性、一致性、准确性、唯一性等

一键同步技术检测结果

技术检测结果人工核对后，无须人工再次整理技术检测结果，支持一键同步核对技术检测结果，直接生成导出报告，提高检测评估效率