数据治理怎么做
当真正理清了这些关于信息化现状认知,企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做,通常有两种思路:要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理,要么以需求为导向,从数仓、中台等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了,老百姓要喝水,是从源头治理水质,还是在下游建个污水处理厂,每天喝多少就治理多少?足球要进世界杯,是从娃娃抓起搞青训,
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数据治理怎么做
当真正理清了这些关于信息化现状认知,企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做,通常有两种思路:要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理,要么以需求为导向,从数仓、中台等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了,老百姓要喝水,是从源头治理水质,还是在下游建个污水处理厂,每天喝多少就治理多少?足球要进世界杯,是从娃娃抓起搞青训,还是规划老外雇佣军?选择哪种思路,高层认知很关键,所以IT、数据、业务、安全、法务等各部门提供的信息一定要准确,但实际情况要糟的多(因为基层员工的认知不够和人员变动等不确定因素都会造成高层的信息缺失)。
数据治理数据使用角色
这属于数据安全管理的范畴。保障数据安全,不仅需要技术手段,还需要常态化的管理机制做支撑。其中的就是要梳理数据使用的角色、流程以及场景。数据使用角色通常包括数据管理者、数据所有者、数据生产者、数据使用者等,是数据访问或使用权限,以及数据泄露以后的问责主体;数据使用流程是否健全,是企业数据安全管理成熟度的体现。
数据治理数据安全保护策略
随着各行各业加速数字化转型风口下,数据安全厂商所提供的性的数据隐私保护产品和技术、方案等也各不相同。而数据脱敏技术和产品已然成为数据安全保护的常规防护手段之一。在开发、测试以及数据外发共享等环境下被广泛应用。但仅仅能够对敏感数据进行一系列的变形、遮蔽、加密等手段处理是远远不够的,想要真正意义上实现客户安全、便捷的使用数据,还要有完善的架构体系以及的技术做支撑。否则将会在实施过程中给客户带来一系列的问题与麻烦。
派客动力数据治理
派客动力敏感数据发现系统具备智能记忆功能,用户已经确认的敏感字段无需重复确认。系统按照用户的敏感数据或已进行预设的敏感数据特征去系统中筛查敏感数据,筛查出的结果会经人工干预进行确认,为了确认敏感数据,可利用系统中的批量设置功能,不再需要一个字段一个字段的查看,通过找到与该字段有关联的敏感数据进行批量确认即可。当表结构根据业务发生变化时,系统自动开启的智能记忆功能,将已确认好的敏感数据不再进行二次及多次发现。
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