以数据为中心

《数据安全法》第七条提出了国家鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动的权益，即在高度重视数据安全的前提下，也要获取数据合理利用带来的价值，充分发挥数据作为关键要素的作用机制。数据的依法有序自由流动涉及数据处理的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等，各个阶段构成了数据活动的全生命周期，维护数据安全就是要维护数据从产生到销毁的全生命周期各项处理活动的安全性.维护数据安全与促进数据开发利用是相辅相成、互相促进的关系，通过开展数据安全治理能够为数据开发利用提供安全基础保障，进而保障公民个人信息、组织的合法权益以及国家的安全，助力我国数字经济发展。ADM的敏感数据处理灵活性体现在异构引擎可以将大数据平台数据抽取至多类型数据库，满足输出格式多样化。以数据为中心

ADM平台具备根据管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分的功能，将处理过的数据进行分组管理，从下游测试数据管理的源头管控数据资源的类别，做到从源头划分类别，使下游测试数据管理形成上游数据源-中游数据中转-下游数据目标的闭环式数据使用流程，规范化的数据流程使数据管理者成为数据的负责人，自动化的资源管理也更有效地为金融行业用户提供安全的数据管理方案。同时，ADM提供对数据流转的树状拓扑结构图，可详细了解数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器，以及数据快照的层级关系，方便对系统全局的数据使用结构进行预览，通过可视化的结构拓扑图，帮助用户了解下游测试网中测试数据的归属关系，完善数据流转路径，优化数据资源的合理分配，可视化功能的动态展示将助力企业向着智能化数据安全治理的方向转型。以数据为中心市面上的敏感数据管理产品有哪些？

数据闭环式流转与安全管控，保证全生命周期数据资产管理ADM贯穿数据收集、数据存储、数据加工、数据传输、数据使用、数据提供、数据回收的各个环节，集中管理存储资源、服务器资源，实现闭环式自动化管理流程，统一授权和全程监控，节省大量人力资源开销，减少了数据恢复的重复性工作，自动化流程任务编排降低了人为因素导致的数据泄露风险。基于数据库虚拟化技术，ADM实现了对数据库、文件、虚拟机等副本的分钟级创建，通过存储级快照快速保留数据副本的状态，实现数据版本的保留，跟踪数据流向。同时，数据副本支持时效性设置，当数据副本超出使用期限，ADM平台会自动停止使用或回收资源，实现对数据资产的全生命周期统一管理。

《中华人民共和国数据安全法》中明确指出数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。当前，有效的保障数据安全的方式仍然是数据备份，即企业针对生产业务的数据、文件制定备份策略生成备份数据，一旦业务数据发生丢失或损坏，则恢复备份数据提供业务访问，传统的数据备份方案并未提供数据的恢复验证手段，因此企业在发生数据丢失时，启用备份数据恢复失败的案例屡见不鲜，这也给各行业客户造成了巨大的经济损失和不良的社会影响，为满足法律的合规性要求，备份数据的恢复验证成为备份恢复解决方案的必要需求，但由于备份数据量巨大、涉及业务系统繁多、专业人员数量有限，定期的备份数据恢复验证仍然是一道难题，上讯敏捷数据备份恢复验证解决方案为备份数据的恢复验证提供了创新的技术手段，包括备份数据的分钟级快速恢复、秒级可用性验证、按计划周期性定时自动恢复验证，保障了备份数据的可恢复性与可用性.上讯敏捷数据管理平台ADM产品能实现敏感数据的自动化扫描发现。

上讯敏捷数据管理平台（ADM）数据异地容灾主要解决本地数据同步到异地，实现异地数据保护的目标。通过制定容灾策略将本地ADM中的数据同步到异地ADM中，容灾的数据类型包括存储池中的全部备份数据和虚拟副本数据，容灾类型支持实时容灾和定时容灾，根据生产数据的容灾需求制定合理的容灾策略，保证为生产数据提供双重保护。当本地生产数据或备份数据丢失、损坏时，立即启用容灾端接管业务，备份策略自动注册到容灾端管理控制中心（Master），自动接管备份任务，保证备份任务的持续不间断运行。上讯信息敏捷数据管理平台ADM产品的数据备份模块通过数据重删可节省传输占用的网络带宽和数据存储空间。敏感数据处理任务作业进度

上讯信息敏捷数据管理平台ADM产品的数据备份模块通过创建虚拟副本实现了本机、异机的即时挂载恢复。以数据为中心

l核心专利技术—数据库虚拟化（1）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。（2）ADM的数据库虚拟化技术，是通过获取一份基础数据源，快速拉起多份虚拟数据库挂载给目标业务使用，虚拟数据库拉起时几乎不占用物理存储空间，在实验室测试环境下拉起一个10TB数据量的虚拟数据库，*占用1GB左右的存储空间，明显节约了存储成本和时间周期，因此针对开发测试场景，需要对同一份数据创建N份副本数据时，存储成本节约近乎N倍。以数据为中心