数据治理步骤
共享数据准备阶段
共享数据提供方根据共享业务需求完成共享数据归集、数据分类分级，并对共享数据进行持续性的维护，保证共享数据的准确、完整、可用和真实。
共享数据交换阶段
需对交换服务的资源方和使用方之间提供审核及授权等权限，共享数据交换服务方采用身份鉴别、访问控制、安全传输、过程追溯等技术手段，保证信息共享交换过程中交换实体可信、数据传输安全、交换行为记录可追查。
数据治理多种异构数据源支持
具有多种异构数据源支持，一个脱敏规则可应用于不同的数据源，可对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行脱敏处理。例如：可在excel、TXT、Oracle、Hadoop等数据源上直接引用。脱敏后的数据完全不落地分发，提供库到库、文件到库、库到文件、文件到文件等方式，无需在生产系统或本地安装任何客户端。
数据治理行业现状
目前各行业都在向数字化驱动做转型，中大型企业内部有海量的业务系统，同时系统内承载着海量的敏感数据信息。由于企业不断的拓展多种类新业务，导致新、老数据出现结构复杂、类型多样，难以管理的局面。正因如此，繁多复杂的数据中蕴藏着极具价值的敏感数据，而这样的局面对于敏感数据的保护也就极为艰难。各行业也认知到了这个问题，基本都已规划及实施建设了信息安全体系，能够的保障业务系统的安全，为何数据泄露事件依然频频发生呢？