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Tempo可视化分析平台数据权限详解与示例

2023-12-06 10:46:00 次

Tempo可视化分析平台提供全面的数据权限体系，支持源级、表级、行级、列级（数据脱敏）权限控制。
1、源级、表级权限：
支持按照组织机构、角色、组、人员，对数据源、数据模型进行授权，既可以允许访问整个数据源，表示该数据源中后续添加进来的数据表也授权给对应用户，也可以只允许对应人员访问指定的授权模型。
2、行级、列级权限：
针对指定的数据模型，可以设定模型的行级、或列级权限控制，行列级权限配置主要分为以下几个步骤：

定义权限控制方案，每个模型可自定义多个方案；
指定适应该方案的人员；
指定该方案的具体数据控制规则。

（1）行级数据控制规则分为静态控制、动态控制。
静态控制规则主要是针对该模型的固定的过滤条件，如：产品类型=‘金融类产品’，则表示指定人员仅可以看到金融类产品。
动态规则主要是针对该模型的动态的过滤条件，如：产品所属部门=‘当前用户所属部门’。则表示用户所属部门与所选业务字段值匹配时，可以看到对应的数据。
TempoBI支持的动态权限参数及含义如下：

参数名称	参数含义	意义
用户编码	登录用户的编码，通常为用户账号	xxx列 = 登录用户的用户账号
用户名称	登录用户的名称，通常为用户的姓名	xxx列 = 登录用户的用户名称
部门名称	登录用户所属的部门的名称	xxx列 = 登录用户的部门名称
部门编码	登录用户所属的部门的编码ID，	xxx列 =登录用户的部门编码ID
部门编码含下级	登录用户所属的部门，及该部门以下的部门的ID	xxx列 in 登录用户的所在部门的所有子部门的编码ID
机构编码	登录用户所属的机构的编码	xxx列 =登录用户的机构编码
机构名称	登录用户所属的机构的名称	xxx列 =登录用户的机构名称
机构编码含下级	登录用户所属的机构编码、部门编码	xxx列 in 登录用户的机构名称、部门编码
人员密级	登录用户所属的涉密等级	xxx列大于、小于、大于等于、小于等于、等于用户密级

注：使用动态权限，需要预先在数据库中，在对应的业务数据表中增加相关动态权限信息。目标数据源中的字段，与Tempo大数据分析平台中用户数据、组织机构的编码等需要一致，通常需要进行Tempo大数据分析平台与第三方用户中心的用户数据、组织机构数据进行同步。
（2）列级数据规则分为禁止查看和数据脱敏。
数据脱敏规则包括：脱敏全部字符、脱敏头尾字符、脱敏中间字符、自定义脱敏规则（保留前n后m，保留n至m，特定字符前脱敏、特定字符后脱敏、保留特定字符），字段被脱敏后，在列表、交叉表、自由式报表、数据填报中按照脱敏后规则显示，禁止查看则会显示为“--”，按照特地脱敏规则脱敏则会按规则显示，在其他分析图形中则会显示为无字段权限。
列权限规则含义及示例说明如下表：

规则名称	规则含义	示例
禁止查看	表示该字段在BI应用中不允许被查看，字段值使用“--”代替。	对应字段值显示为“--”
脱敏全部字符	表示将字段值展现为6个*	脱敏前：TempoBI，赋能企业数字化运营脱敏后：******
脱敏头尾字符	表示保留头尾3个字符，其余字符使用3个*表示	脱敏前：TempoBI，赋能企业数字化运营 *，赋能*
脱敏中间字符	表示保留中间3个字符，头尾字符分别使用3个*表示	脱敏前：TempoBI，赋能企业数字化运营脱敏后：Tem***化运营
保留前n后m	保留前n后m，其余字符使用3个*表示	保留前1后3，其余字符使用3个表示脱敏前：TempoBI，赋能企业数字化运营脱敏后：T**化运营
保留n至m	保留n至m，头尾字符分别使用3个*表示	保留2至后14，头尾字符分别使用3个表示。脱敏前：TempoBI，赋能企业数字化运营脱敏后：empoBI，赋能企业数字*
特定字符前脱敏	特定字符前脱敏，使用3个*表示	特定字符“，”前脱敏，其余字符使用3个表示。脱敏前：TempoBI，赋能企业数字化运营脱敏后：**，赋能企业数字化运营
特定字符后脱敏	特定字符后脱敏，使用3个*表示	特定字符“，”后脱敏，其余字符使用3个表示。脱敏前：TempoBI，赋能企业数字化运营脱敏后：TempoBI，**
保留特定字符	保留特定字符，其余字符分别使用3个*表示	保留特定字符“，”，其余字符分别使用3个表示。脱敏前：TempoBI，赋能企业数字化运营脱敏后：，*

设置了脱敏的字段在图形中展示：

设置了脱敏的字段在列表、交叉表、自由式报表、数据填报：

在数据规划阶段需要注意的是，在进行数据权限方案设计时，如果需要使用动态权限，则需要预先在数据库中，在对应的业务数据表中增加相关动态权限信息。目标数据源中的字段，与Tempo中用户数据、组织机构的编码等需要一致，通常需要进行Tempo大数据分析平台与第三方用户中心的用户数据、组织机构数据进行同步。

上一篇：数据可视化项目落地，如何梳理指标体系？下一篇：数据挖掘过程中数据质量常见处理方法

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