[VIP第1年] 指数:3
应用敏捷数据管理平台ADM产品的客户收益包括：节省了存储资源的利用。单个数据副本即可满足开发、测试、备份、恢复，耗时较长、敏感数据处理、统计分析等多种工作负载需求，同时利用高效的数据压缩技术，进一步节省了存储空间，减少不必要的存储开支，耗时较长。提升了数据的集中管控能力。银行数据经常包含了用户的敏感信息，而数据在每一个环节都有可能遭遇泄露。本方案实现了从数据获取，数据存储，数据构建，数据使用，耗时较长，数据归档到数据销毁的数据全生命周期管理，以集中的数据管控，实现测试数据的集中管理，提高效率的同时也保证了数据的安全性。哪个产品支持数据抽取组合？耗时较长
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，ADM的数据库虚拟化**技术，能够做到只需一份基础数据源，即可快速拉起多份虚拟数据库作为数据副本，拉起时不占用物理存储空间，节约了存储成本10倍以上，通常情况下，ADM将TB量级数据库拉起时间控制在分钟级，响应速度快，可满足开发测试、查询分析、合规审计、应急恢复等场景对数据交付效率的要求。因此，ADM同时具备快速交付副本数据和节约副本数据存储的目标，相对于传统的副本数据交付，1份10TB的数据库交付10个应用场景，则需要100TB的存储空间，大约需要花费1个星期的时间，通过应用ADM产品，只需分钟级即可同时在线交付10份10TB的副本数据，而且在未产生新数据写入的情况下，存储空间相较于耗费的100TB几乎是0占用，具体占用级别为GB级别。索引自动发现上讯信息敏捷数据管理平台ADM获评“产品奖”。
上讯信息新一代数据备份恢复与管理解决方案凭借快速的数据恢复能力，完成了备份数据使用与管理的业务增值，这是传统备份方式无法达到的目标。首先，通过对备份数据进行即时的虚拟副本挂载，快速恢复一份副本数据，通过预设的验证脚本进行备份数据的有效性与可用性验证，保证数据备份即可用，实现了备份数据有效性的自动化验证，增加了数据恢复演练的频率；其次，在生产域创建一份虚拟副本，自动调用敏感数据变形工具，完成每日变形数据的自动准备，通过虚拟副本的快照机制将变形后的数据传输至测试域，再次利用虚拟副本的分钟级挂载能力，实现一份数据同时在线交付到多个测试场景，充分发挥备份数据的利用价值。
ADM产品对数据全生命周期的管理主要基于数据虚拟化**技术，在数据收集和使用上，通过获取一份具有应用一致性保证的“黄金副本”，分钟级虚拟化为多个副本直接挂载使用，数据使用效率明显得到提升；在数据存储和传输上，这些虚拟数据副本相对原始存储几乎不占用存储空间（约为0），且ADM产品将全部数据集中存放在统一的存储池中，既保证了数据传输流转的闭环管控，又降低了数据的存储成本；在数据加工上，数据脱离生产环境之前增设了敏感数据处理环节，保障数据公开后的隐私安全，防止核心数据泄露；在数据的提供和公开上，虚拟数据副本可用于准生产、测试环境等场景的数据交付，每一份虚拟数据都是互不影响的，并且可读可写，数据在经过变更后可标记快照，多个快照之间可以任意切换实现数据版本的管理。上讯ADM产品的合规性体现在数据申请审批流程控制数据外流，每一次数据申请有迹可循。
《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ADM产品能解决数据备份恢复、备份数据恢复验证、敏感数据处理、测试数据多副本快速交付等问题吗？索引自动发现
CDM主要应用于金融、运营商、能源、交通、医疗、事业单位等行业。耗时较长
敏捷数据管理平台ADM产品的敏感数据管理功能可实现敏感数据定义识别与仿真处理，保障数据流转环节的安全性。通过智能定义敏感数据类型，自动发现和识别敏感数据，包括数据类型、内容、约束关系，灵活排序减少人为筛选，准确定位敏感数据源。丰富的变形算法与仿真的字典库相结合，保证变形后数据仍具有业务属性，数据表间关系仍具有业务一致性，不影响数据挖掘分析数据价值。对涉及企业、个人信息的隐私数据，包括资金财产、个人、企业隐私的对照关系进行敏感数据识别，通过内置的变形规则进行处理，将数据敏感部分去隐私化，但并不失去数据挖掘的价值特征，减少数据隐私泄露带来的风险和损失，甚至降低可能发生的人身伤害和违法犯罪事件。耗时较长
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