数据治理主动型治理
主动数据治理的个优势是可在根源获得主数据。具有严格的“搜索后再创建”功能和强大的业务规则，确保关键字段填充经过批准的值列表或依据第三方数据验证过，新记录的初始质量级别将非常高。
主数据管理工作通常着重于数据质量的“使它干净”或“保持它干净”方面。
如果 MDM 系统中的数据质量初始级别非常高，并且如果您不会通过从 CRM 或 ERP 源系统中传入不、不完整或不一致的数据来连续污染系统，则主数据管理的“保持它干净”方面非常容易。
主动数据治理还可有效消除新主记录的初始录入和其认证以及通过中间件发布到企业其余领域之间的所有时间延迟。由用户友好的前端支持的主动数据治理可将数据直接录入到多领域 MDM 系统中，可应用所有典型的业务规则，以整理、匹配和合并数据。当初始数据录入经过整理、匹配和合并流程后，此方法还允许数据管理员通过企业总线将更新发布到组织的其它领域。
数据治理现有系统中的敏感数据梳理
该银行没有明确的数据价值定义标准，致使工作人员无法对辖区内掌握和拥有的数据进行很好的估值，随之对于操作稍有不慎所产生的后果也就无从评估。对此，派客动力脱敏平台内置了大量的敏感数据发现算法，能够通过对该银行现有系统中的数据进行采样分析，自动发现系统中包含敏感信息的敏感数据，包括姓名、证件号、银行账户、金额、日期、住址、电话号码、 Email 地址、车牌号、车架号、企业名称、工商注册号、组织机构代码、纳税人识别号等；对所有敏感数据进行梳理、收集。
数据治理数据脱敏后数据依然具备业务规则关联性
派客动力脱敏平台根据该银行需求，保障脱敏后的数据依然具备供企业使用、分析的能力，具备能让业务可靠运行的能力。因此，脱敏后的数据能够保有原始数据的业务属性和数据分布特征，例如：原始数据中的姓名、地址等信息，需要在脱敏后依然具有可读性，脱敏后的数据满足业务系统的数据规则，能够正确的通过业务系统的数据有效性验证，如号、号的校验位，生日的区间等。