什么是 Authing 自定义数据对象？
让数据映射至 Authing
覆盖多元的管理场景
高效构建唯一身份源，实现目录数据的集中管控
企业使用多套系统时，若每个系统的身份目录相互独立，将造成极高的运维成本。
此时，企业将身份管理所需字段统一映射至自定义数据对象，即可高效地在 Authing 中形成唯一身份目录；结合身份自动化能力，企业若有任何组织架构变动、 员工离职入职情况，数据将自动同步至下游业务系统，即可实现「一处维护目录、处处数据同步」的集中管控。
此时，企业将身份管理所需字段统一映射至自定义数据对象，即可高效地在 Authing 中形成唯一身份目录；结合身份自动化能力，企业若有任何组织架构变动、 员工离职入职情况，数据将自动同步至下游业务系统，即可实现「一处维护目录、处处数据同步」的集中管控。
更敏捷、轻量地迁移数据，减少重构目录的开发成本
试想一下，当你的企业因为数字化、政策趋势等原因，希望将搭载在其他平台上（如 AD、Okta）的身份目录迁移至 Authing， 需要经过哪些步骤，是否会有巨大的工作量？
然而，结合 Authing 自定义数据对象和身份自动化，企业无需新建一套用户目录，直接映射数据即可完成目录迁移。
然而，结合 Authing 自定义数据对象和身份自动化，企业无需新建一套用户目录，直接映射数据即可完成目录迁移。
集中分析跨平台行为数据，实现更安全的 MFA 策略
对于设备精密、数据安全级别高的企业，不仅需要对登录行为进行风险判断和阻断，更需要结合用户在各系统内的使用情况进行分析， 持续评估，才能有效减低风险发生。
通过 Authing 自定义数据对象，将用户在各个系统内的操作行为集中上报，进行分析，并发布风险事件，再结合身份自动化编排二次验证策略， 即可实现基于全量行为数据的持续评估，预防风险。
通过 Authing 自定义数据对象，将用户在各个系统内的操作行为集中上报，进行分析，并发布风险事件，再结合身份自动化编排二次验证策略， 即可实现基于全量行为数据的持续评估，预防风险。
轻松搭建后台管理服务，满足个性化业务需求
当你的企业因为业务需求，想在身份管理后台新增一块「会员管理功能」、「工号管理功能」或数据统计看板， 在传统的开发流程下，将涉及大量研发资源的投入。
相反地，使用 Authing 自定义数据对象，低代码即可创建多场景下的管理功能、统计看板和对应的菜单，不到一天时间即可发布，快速配合业务迭代。
相反地，使用 Authing 自定义数据对象，低代码即可创建多场景下的管理功能、统计看板和对应的菜单，不到一天时间即可发布，快速配合业务迭代。
