极少的存储空间占用

数据流程管理是ADM功能模块之一，主要通过灵活配置数据流转环节实现数据管理流程的自动化作业编排，ADM采用基于画布的方式默认作业流程的起止节点，根据实际需求将数据的获取、恢复、传输、共享、交付、销毁等各个环节对应的任务组件灵活拖动到作业画布，组成一个完整的任务流程，各任务之间支持依赖关系、延时机制以及断点处理机制，实现数据管理流程任务的串联组建和并行执行，达到数据管理流程的自动化执行，协助用户将数据交付流程的各个工作环节灵活地组合起来，实现数据交付的自动化，从而摆脱人工值守，达到缩减时间成本和人力成本的目标。上讯ADM产品的可管理性体现在数据从上游到下游获取、传输、流转的集中式管理，同时可进行版本管理。极少的存储空间占用

《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.虚拟快照上讯信息敏捷数据管理平台ADM产品的数据备份模块通过虚拟挂载恢复可快速检验备份数据的可用性和有效性。

数字化时代，企业进行数据保护，不仅希望能够实现本地数据保护，也要有灾备中心进行异地数据保护。如此，即便本地数据中心遭遇地震、火灾等重大自然灾害或人为操作失误等事故，导致本地备份数据或生产数据发生损坏或丢失时，能够通过异地数据灾备，确保数据可恢复。ADM支持通过远程复制技术，将本地数据同步到异地灾备中心，实现异地数据容灾。基于备份任务，将生产数据备份到本地的存储池，基于远程复制任务，将本地存储池中的备份数据同步到异地存储池中，从而为生产数据提供双重保护，当本地生产数据、或备份数据丢失、损坏时，通过预先设置的容灾策略，在容灾端进行应急接管。

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。上讯信息敏捷数据管理平台ADM产品的数据存储池采用压缩存储、加密传输。

ADM兼容物理服务器、虚拟化、云平台的备份源，降低因混合IT环境而需要多套数据保护方案带来的成本压力和管理复杂性。支持国产化操作系统，支持主流平台下的数据库、文件数据保护，支持主流虚拟化平台的保护，支持国产云平台的保护。通过数据库虚拟化技术快速创建副本实现对备份数据的即时挂载恢复，提供业务应急响应能力和数据快速恢复能力，挂载恢复缩短了备份数据恢复的时间，可用于验证备份数据的有效性，直接提升了数据恢复验证的频率。同时，ADM可与第三方备份系统对接，改变传统手动编写脚本恢复数据的方式，通过设置定时策略，自动化实现备份数据恢复的有效性验证，协助企业建立高效的数据保护平台。上讯信息敏捷数据管理平台ADM产品支持全域重删技术，从而减少需要备份的数据量、缩短备份窗口。专精特新小巨人企业

数据管理领域的CDM产品哪个厂商做得好？极少的存储空间占用

敏感数据处理是上讯敏捷数据管理平台（ADM）产品功能模块之一，主要针对敏感数据的处理使用，提供集敏感数据自动识别、仿真处理与数据交付为一体的敏感数据管理功能，覆盖了敏感数据使用与管理的全部场景。针对敏感数据识别提供通用数据特征库，敏感数据类型包括但不限于个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融数据信息、医疗数据信息、车辆数据信息等众多类别，支持全库与子集自动扫描识别，包括数据内容、字段类型、约束关系均可以实现自动识别，并依据类型特征加以分类；针对敏感数据的仿真处理，ADM内置大量数据算法对敏感数据进行随机化、模糊化替换，保证处理后数据的完整性、仿真性以及数据间的关联关系保持不变，支持处理结果的校验。极少的存储空间占用