數據分類分級落地面臨的挑戰，傳統的數據分類分級技術無法滿足快速增長的大規模數據的需求。詞法分析的局限性導致數據分類分級的準確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規則可復制性比較差，數據分類分級規則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數據雷達，基于AI的智能數據分類分級工具。基于數據字段內容的模型訓練，保證了數據分類分級模型的可復制性基于AI大模型，通過針對數據字段的內容進行訓練，在不依靠數據字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度，所以保證了訓練后的數據分類分級模型的可復制性，可以應用在***的數據環境下。數據網關DG支持自定義敏感數據級別和類別，以滿足特定業務和合規需求。數據網關

數據雷達DR提供了強大的數據分類分級模板支持功能，旨在幫助用戶快速、靈活地創建和管理數據分類分級模板，以滿足不同行業和業務領域的需求。以下是該功能的關鍵特點：自定義模板創建：用戶可以根據自身業務需求和數據特點，自定義創建數據分類分級模板。平臺提供了豐富的模板配置選項，用戶可以靈活選擇類別名稱、級別名稱以及級別數量等參數，定制符合自己業務需求的模板。內置模板資源：平臺內置了多個常見行業領域的內置模板資源，包括金融行業、汽車行業等，用戶可以基于這些內置模板資源快速創建模板，節省了模板創建的時間和成本。算法關聯支持：用戶可以在模板中手動關聯類別和算法，也可以利用平臺提供的數據目錄提取算法并自動關聯，實現數據分類分級模板與算法的智能關聯和匹配。模板部門內共享：數據分類分級模板支持部門內共享，即在同一部門下的所有用戶均可共享和編輯模板資源，提高了模板的可用性和靈活性。國際上訊數據網關單價上訊數據網關DG操作日志及審計功能可提供完整的、可追溯的操作記錄，以加強對數據訪問和平臺活動的監控.

隨著人工智能和自動化技術的應用，數據網管的工作方式也在發生變革。通過使用自動化工具和腳本，數據網管可以實現一些日常任務的自動化處理，如設備配置備份、網絡性能監測和報警等。人工智能技術可以幫助數據網管預測潛在的網絡問題，提前進行防范和優化。例如，通過分析歷史數據和網絡行為模式，預測可能出現的故障，并提前采取措施。然而，盡管技術帶來了便利，數據網管仍然需要具備深厚的技術知識和經驗，以便在復雜的網絡環境中做出準確的判斷和決策。例如，當自動化系統發出錯誤的報警或無法處理某些特殊情況時，數據網管需要憑借自己的專業能力進行干預和解決。

在云計算時代，數據網管需要適應新的技術架構和服務模式。云服務提供商為企業提供了靈活的計算、存儲和網絡資源。數據網管要負責與云服務提供商進行有效的溝通和協調，確保云資源的配置和管理符合企業的需求。他們需要監控云服務的性能和可用性，確保在云端運行的業務能夠穩定運行。同時，要處理云服務與企業內部網絡的集成和安全問題。例如，當企業將關鍵業務遷移到云端時，數據網管要確保數據在傳輸過程中的安全性和完整性，以及在云環境中的訪問控制和權限管理得到有效實施此外，數據網管還要考慮云服務的成本效益，合理選擇云服務的類型和配置，避免不必要的費用支出!上訊數據網關DG支持自定義敏感數據識別任務的并發數、采樣次數、采樣范圍等參數的配置，適應不同場景.

數據庫操作的合規風險是當前企業面臨的一個重要挑戰，尤其在信息化時代和數據法律法規逐步完善的背景下，合規性已成為企業必須面對和解決的問題之一。數據安全法和個人信息保護法等相關法律法規，對數據處理活動提出了明確的規定和要求，旨在保護用戶的個人信息和數據安全。上海上訊信息技術股份有限公司自主研發的數據網關DG通過對數據庫操作人員的細顆粒度權限管控、敏感數據動態脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實現運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計，為數據庫管理者提供簡單高效的數據管控解決方案，滿足內部數據安全保護需求和外部監管要求。

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根據個人信息保護法第五十一條的規定，個人信息處理者應根據個人信息的處理目的、方式、種類以及可能存在的安全風險等，防止未經授權的訪問以及個人信息的泄露、篡改、丟失。如果企業在數據庫操作中未能合理確定個人信息處理的操作權限，或者沒有采取有效的措施來防止未經授權的訪問和個人信息的泄露、篡改、丟失，就存在嚴重的合規風險。個人信息的泄露或丟失不僅可能對用戶的權益造成損害，也可能導致企業面臨法律訴訟和信任危機。

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