什么是 Authing 自定義數據對象？
自定義數據對象，是描述數據的數據，相當于一個表格的「表頭」，能幫助使用者了解數據代表的意義、如何處理、分析、使用數據。
在 Authing 里，自定義數據對象也相當于企業身份數據與業務數據的表頭。企業將分散系統的身份數據及業務數據映射至自定義數據對象，設置好各數據的定義，便能更高效地遷移數據、構建唯一身份目錄、發揮更大的業務價值。
在 Authing 里，自定義數據對象也相當于企業身份數據與業務數據的表頭。企業將分散系統的身份數據及業務數據映射至自定義數據對象，設置好各數據的定義，便能更高效地遷移數據、構建唯一身份目錄、發揮更大的業務價值。
讓數據映射至 Authing
覆蓋多元的管理場景
高效構建唯一身份源，實現目錄數據的集中管控
企業使用多套系統時，若每個系統的身份目錄相互獨立，將造成極高的運維成本。此時，企業將身份管理所需字段統一映射至自定義數據對象，即可高效地在 Authing 中形成唯一身份目錄；結合身份自動化能力，企業若有任何組織架構變動、員工離職入職情況，數據將自動同步至下游業務系統，即可實現「一處維護目錄、處處數據同步」的集中管控。
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更敏捷、輕量地遷移數據，減少重構目錄的開發成本
試想一下，當你的企業因為數字化、政策趨勢等原因，希望將搭載在其他平臺上（如 AD、Okta）的身份目錄遷移至 Authing，需要經過哪些步驟，是否會有巨大的工作量？然而，結合 Authing 自定義數據對象和身份自動化，企業無需新建一套用戶目錄，直接映射數據即可完成目錄遷移。
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集中分析跨平臺行為數據，實現更安全的 MFA 策略
對于設備精密、數據安全級別高的企業，不僅需要對登錄行為進行風險判斷和阻斷，更需要結合用戶在各系統內的使用情況進行分析，持續評估，才能有效減低風險發生。通過 Authing 自定義數據對象，將用戶在各個系統內的操作行為集中上報，進行分析，并發布風險事件，再結合身份自動化編排二次驗證策略，即可實現基于全量行為數據的持續評估，預防風險。
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輕松搭建后臺管理服務，滿足個性化業務需求
當你的企業因為業務需求，想在身份管理后臺新增一塊「會員管理功能」、「工號管理功能」或數據統計看板，在傳統的開發流程下，將涉及大量研發資源的投入。相反地，使用 Authing 自定義數據對象，低代碼即可創建多場景下的管理功能、統計看板和對應的菜單，不到一天時間即可發布，快速配合業務迭代。
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