数据治理必要性
企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划,确保董事会和股东可以方便、安全、、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。
数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式,将价值回馈于业务,并终体现为增加收入和利润。
国际上此方面的研究协会比较多,但截止2014年
银行数据安全治理咨询
数据治理必要性
企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划,确保董事会和股东可以方便、安全、、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。
数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式,将价值回馈于业务,并终体现为增加收入和利润。
国际上此方面的研究协会比较多,但截止2014年底只有ITSS WG1国际化小组展开了正式研究,并向ISO正式提交和发布了数据治理的研究白皮书。
数据治理应对型治理
应对型数据治理是指通过客户关系管理 (CRM) 等“前台”应用程序和诸如 企业资源规划 (ERP) 等“后台”应用程序授权主数据,例如客户、产品、供应商、员工等。然后,数据移动工具将新的或更新的主数据移动到多领域 MDM 系统中。它整理、匹配和合并数据,以创建或更新“黄金记录”,然后同步回原始系统、其它企业应用程序以及数据仓库或商业智能分析系统。
数据治理数据使用场景
场景决定数据安全工具的选择,例如呼叫中心、测试开发、对内数据流通、对外共享交换等,每种场景都有适用于自己的数据安全工具。当然,场景的梳理还有助于特定安全工具的安全策略制定,例如数据脱敏,同一数据域在不同场景下的脱敏规则等。
真正的数据安全项目,耗时耗力的就是咨询梳理阶段,企业大部分精力和节奏也都消耗于此,技术方案的落地只是工具的选型和实施,其实反而不是那么重要。正如前文所说,只要前序工作做的好,一切便都是水到渠成的。
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