ADM平臺具備根據管理人員、測試需求等內容的不同進行分組劃分的功能，將處理過的數據進行分組管理，從下游測試數據管理的源頭管控數據資源的類別，做到從源頭劃分類別，使下游測試數據管理形成上游數據源-中游數據中轉-下游數據目標的閉環(huán)式數據使用流程，規(guī)范化的數據流程使數據管理者成為數據的負責人，自動化的資源管理也更有效地為金融行業(yè)用戶提供安全的數據管理方案。同時，ADM提供對數據流轉的樹狀拓撲結構圖，可詳細了解數據的來源、所屬存儲池、掛載的測試服務器，以及數據快照的層級關系，方便對系統(tǒng)全局的數據使用結構進行預覽，通過可視化的結構拓撲圖，幫助用戶了解下游測試網中測試數據的歸屬關系，完善數據流轉路徑，優(yōu)化數據資源的合理分配，可視化功能的動態(tài)展示將助力企業(yè)向著智能化數據安全治理的方向轉型。上訊信息的自主產品敏捷數據管理平臺ADM是國內副本數據管理CDM領域的重要產品。醫(yī)療病案信息變形

組織內部應建立一套完善的數據備份恢復體系，部署相應的數據備份恢復平臺，實現對生產數據的定期備份和恢復驗證。該平臺應包括對備份數據進行定期的恢復驗證，周期間隔跨越日、月、季度、半年、年等，恢復驗證策略設置完畢可自動執(zhí)行，確保數據的可恢復性和可用性；該平臺應能對長期存儲的備份數據進行時效性管理，針對數據的分享、存儲、使用和刪除設定有效期，過期存儲數據可進行刪除或再次授權使用；該平臺應能對備份數據進行壓縮或加密存儲，保證存儲空間的有效利用.業(yè)務的關聯性國內較早發(fā)布CDM領域的平臺型產品是上訊敏捷數據管理平臺ADM產品。

企業(yè)開發(fā)需求更新頻繁，對測試環(huán)境和測試數據提出了同步變更的要求，ADM的虛擬數據庫快照功能解決了測試數據版本迭代的問題，通過對數據庫狀態(tài)進行定時或即時的記錄，保留當前虛擬數據庫的狀態(tài)作為測試數據版本，一旦需要調用某個版本時，只需切換到不同時間點的虛擬庫快照即可，靈活實現測試數據版本的任意切換，ADM還支持創(chuàng)建和維護虛擬庫級聯快照，滿足回歸測試等具體應用場景，通過這一功能明顯提升了開發(fā)測試效率、升級迭代效率。

上訊敏捷數據管理平臺適用場景：數據交付速度慢的開發(fā)測試部門企業(yè)通過交付生產數據輔助第三方業(yè)務決策，如開發(fā)/測試環(huán)境、統(tǒng)計分析、準業(yè)務系統(tǒng)環(huán)境搭建等，交付生產數據的方式是通過生成業(yè)務系統(tǒng)數據副本，而副本的準備通常需要幾小時，甚至幾天不等，嚴重拖延了項目進度。

備份數據的有效性驗證效率低的運維部門，大部分企業(yè)對其**業(yè)務系統(tǒng)進行了數據備份，為了檢驗備份數據的有效性，以及滿足相關法律法規(guī)的要求，企業(yè)對備份數據采取周期性的恢復驗證；由于企業(yè)的業(yè)務系統(tǒng)繁多，而人員相對緊缺，驗證工作需要大量重復性動作，成為企業(yè)當前面臨的一大挑戰(zhàn)。

數據副本分散存放難以管理的數據中心數據副本一旦被交付使用，就**存在于使用環(huán)境中，隨著數據使用場景的日益增多，數據副本在非生產環(huán)境中逐漸累積，**分散的存放方式導致副本的辨識度不高，后續(xù)使用與銷毀難度明顯增大。同時，重復存放現象嚴重造成了存儲資源的浪費。u隱私數據泄露風險高的用戶無論是通過生產數據庫導出，還是通過備份系統(tǒng)恢復，都能夠直接獲取到企業(yè)的**生產數據，其中包含企業(yè)內部機密數據和客戶個人隱私信息，一旦發(fā)生泄露將帶來嚴重后果，不僅影響企業(yè)的名譽，也會造成一定的經濟損失。 副本數據管理CDM產品能針對開發(fā)測試場景快速提供測試數據。

ADM兼容物理服務器、虛擬化、云平臺的備份源，降低因混合IT環(huán)境而需要多套數據保護方案帶來的成本壓力和管理復雜性。支持國產化操作系統(tǒng)，支持主流平臺下的數據庫、文件數據保護，支持主流虛擬化平臺的保護，支持國產云平臺的保護。通過數據庫虛擬化技術快速創(chuàng)建副本實現對備份數據的即時掛載恢復，提供業(yè)務應急響應能力和數據快速恢復能力，掛載恢復縮短了備份數據恢復的時間，可用于驗證備份數據的有效性，直接提升了數據恢復驗證的頻率。同時，ADM可與第三方備份系統(tǒng)對接，改變傳統(tǒng)手動編寫腳本恢復數據的方式，通過設置定時策略，自動化實現備份數據恢復的有效性驗證，協(xié)助企業(yè)建立高效的數據保護平臺。上訊ADM產品能解決數據備份恢復、備份數據恢復驗證、敏感數據處理、測試數據多副本快速交付等問題嗎？不同表多字段合并抽取

上訊ADM產品的公開報價是多少？醫(yī)療病案信息變形

通過智能定義敏感數據類型，自動發(fā)現和識別敏感數據，包括數據類型、內容、約束關系，靈活排序減少人為篩選，定位敏感數據源。豐富的算法與仿真的字典庫相結合，保證處理后數據仍具有業(yè)務屬性，數據表間關系仍具有業(yè)務一致性，不影響數據挖掘分析數據價值。對涉及企業(yè)、個人信息的隱私數據，包括資金財產、個人、企業(yè)隱私的對照關系進行敏感數據識別，通過內置的規(guī)則進行處理，將數據敏感部分去隱私化，但并不失去數據挖掘的價值特征，減少數據隱私泄露帶來的風險和損失，甚至降低可能發(fā)生的人身傷害和違法犯罪事件。醫(yī)療病案信息變形