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BI軟件是商業(yè)智能（Business Intelligence）軟件的英文縮寫。商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉化為知識，例如銷售數(shù)據(jù)分析、商品數(shù)據(jù)分析、人員數(shù)據(jù)分析等，從而幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務經營決策的工具。用于分析的數(shù)據(jù)可能來自企業(yè)的CRM、SCM等業(yè)務系統(tǒng)，這些用于分析的數(shù)據(jù)全部都是企業(yè)的核心數(shù)據(jù)資產。

通常BI軟件分析使用的數(shù)據(jù)，在獲取方式上有兩種形式，一種是BI軟件直接連接生產數(shù)據(jù)；一種是將生產數(shù)據(jù)傳輸?shù)紹I軟件建立的數(shù)據(jù)存儲平臺。無論是哪種獲取方式都會使BI軟件的管理和使用人員能夠直接接觸到企業(yè)的敏感數(shù)據(jù)資產，這就給數(shù)據(jù)安全帶來了一定的安全風險。

在數(shù)據(jù)安全治理中，面向BI分析場景，可以提供經過脫敏的數(shù)據(jù)，遮蔽或者替換掉數(shù)據(jù)中的敏感部分。但在脫敏的同時要保證分析數(shù)據(jù)的可用性和分析結果的準確性。如果BI分析分析完成后，還需要對分析后的數(shù)據(jù)進行挖掘利用，則需將脫敏后的數(shù)據(jù)進行還原，否則無法了解BI分析后的數(shù)據(jù)結果的對應關系。

與此同時，在分析師訪問業(yè)務系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)時，由于不同的分析師按照自己的職責范圍，應該獲取自己份內的數(shù)據(jù)，但由于系統(tǒng)在數(shù)據(jù)訪問過程中無法精確進行數(shù)據(jù)訪問控制，存在越權訪問數(shù)據(jù)行為。

? 由此，在BI分析場景下，可逆脫敏技術是必不可少的，它即可以保障順利將數(shù)據(jù)脫敏，又可以保障完成BI 分析后，脫敏數(shù)據(jù)可以還原成原始數(shù)據(jù)。

? 在分析師進行數(shù)據(jù)訪問的同時，判斷分析師的身份，根據(jù)分析師的身份返回不同程度遮蓋的數(shù)據(jù)。

 BI分析數(shù)據(jù)安全管控

在數(shù)據(jù)安全治理技術中，“禁止”和“防護”固然重要，但是如果背離了數(shù)據(jù)共享和合理使用的前提，那么數(shù)據(jù)的價值將大幅度下降，尤其是在BI分析中，需要的是通過挖掘數(shù)據(jù)價值從而指導商業(yè)行為，這就需要高度的仿真數(shù)據(jù)，并可對分析后的數(shù)據(jù)進行可逆操作。數(shù)據(jù)脫敏技術，正是兼顧數(shù)據(jù)“用”、“護”之道的有效手段。無論動態(tài)脫敏還是靜態(tài)脫敏，在BI分析過程中，將越發(fā)不可替代，真正為用戶鑄造安全、可靠、高效的數(shù)據(jù)使用環(huán)境。