Загружаем изображение…
🔒  А вы точно знаете, кто в компании видит зарплаты?

А ещё персональные данные клиентов? Продажи других регионов? Финансовые показатели?

Когда таблиц сто, пользователей триста, а доступы годами выдавались «на всякий случай», ответить на этот вопрос становится неожиданно сложно. А параллельно маркетинг, финансы и продажи могут считать одну и ту же выручку тремя разными способами.

Это как раз задача Data Governance — и семантический слой здесь нужен не только для единой логики метрик.

Он может стать единой точкой, где определяется:
— кто отвечает за конкретную метрику и как она считается;
— какие строки доступны пользователю — RLS;
— какие колонки он вообще может видеть — CLS;
— какие правила доступа применяются ко всем отчётам и запросам.

В новой статье разбираем всё это на практических примерах с Cube и в конце даём план внедрения — от инвентаризации метрик до матрицы доступов.

👉 Читать про семантический слой и Governance: порядок и права доступа
👈
Потому что «кажется, у него не должно быть доступа» — не лучшая политика безопасн
ости 😅
Просмотры: 14
Открыть в MAX Сообщить о неточности

Сообщить о неточности

Опишите, что нужно исправить. Если есть источник, добавьте ссылку.

Вы покидаете datool.ru

Ссылка ведёт на внешний сайт. datool.ru не отвечает за его содержимое — проверьте адрес, прежде чем вводить пароли или платёжные данные.

Переход через 10 с

Перейти