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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
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零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
时间:2018-11-26来源:数据治理浏览数:1450次
所有学院数据都被分类为敏感级别,为理解和管理大学数据提供基础。准确的分类为大学数据应用适当的安全级别提供了基础。这些分类考虑了法律保护(通过法规,法规或数据主体的选择),合同协议,道德考虑或战略或专有价值。他们还考虑采用“审慎管理”,除了减少个人或机构受到伤害或尴尬的可能性外,没有理由保护数据。
分配给数据的分类级别将指导数据受托者,数据管理员,数据管理员和数据用户参与适用于这些数据的安全保护和访问授权机制。这种分类鼓励讨论并随后充分理解所显示或操纵的数据的性质。
默认情况下,所有机构数据都将被指定为“内部”。学院员工可以访问用于开展大学业务的数据。
可以向任何请求者授予对“公共”机构数据的访问权。公共数据不被视为机密。必须保护公共数据的完整性,并且适当的所有者必须授权复制数据。例子包括:出版物中出现的机构统计数据,学术课程描述,通用数据集和贝茨事实。
*贝茨在线目录中包含的信息在技术上是FERPA下的“目录信息”(可以在未经许可的情况下发布),但某些信息受密码保护,不应被视为“公开”。
此分类适用于因专有,道德或隐私考虑而受到保护的信息,即使可能没有直接的法定,监管或普通法基础来要求这种保护。内部数据仅限于学院指定的人员,他们具有访问此类数据的合法商业目的。例子包括:机构调查数据和登记预测数据。
此分类适用于受法规,政策或法规保护的信息。此级别还表示默认情况下受法律法规保护但信息管理员已行使其权限限制访问权限的信息。例子包括:PII - 个人身份信息(SSN,驾驶执照,银行账号),工资数据,学业成绩数据(单位级别)和财务援助数据。
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