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数据治理数据拥有者
经个人同意后直接获得数据的结构为数据的拥有者,数据拥有者在用户知晓数据用途并得到用户同意的情况下,可以做特定用途的数据处理。
数据的拥有者具有数据的使用权,更重要的是具有保护数据信息的职责,应保证数据不被泄露、不被用作其他用途、应接受合规性审核。
数据的拥有者需要设定数据安全的
银行数据标准公司
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视频作者:北京派客动力科技有限公司
数据治理数据拥有者
经个人同意后直接获得数据的结构为数据的拥有者,数据拥有者在用户知晓数据用途并得到用户同意的情况下,可以做特定用途的数据处理。
数据的拥有者具有数据的使用权,更重要的是具有保护数据信息的职责,应保证数据不被泄露、不被用作其他用途、应接受合规性审核。
数据的拥有者需要设定数据安全的责任者、监督企业数据应用。
数据治理企业系统梳理
开展数据、信息梳理的步,先对企业中的所有系统进行梳理,了解不同系统下的业务需求、项目模块、业务组等,编制梳理计划。当系统间进行集成或对接时,无非是将系统下的数据进行交互对接、整合,此时常见的问题就是各系统间相同的数据无法保证数据格式的一致性、准确性和完整性。第二步便是要对数据制定统一性规则,确保数据的完整性和一致性。首先要建立公共信息类模型,保障数据梳理时有统一的信息规范。其次,设定特殊信息级模型,制定数据性等级,确定数据信息敏感级别,方便确立日后哪些数据、信息以何种形式进行交互流通。
数据治理数据分级
,需要依赖于数据分类的结果,因为数据分类令数据有了明确的业务属性。如何给数据定级,一个重要的依据就是要判断该数据泄露时所造成的影响,包括影响的对象、影响的范围和结果等,这些取决于业务分类的准确性。数据分级另一个前提就是合规的梳理,企业可以通过这项工作清楚地了解哪类数据是被要求必须受保护的,从而结合分类的结果更地对数据进行分级。
数据治理数据脱敏
派客动力脱敏系统采用的静态脱敏方式,可以从元数据、数据的角度在海量业务系统的数据中发现敏感数据,并定位敏感数据的存储与分布,统计敏感数据量级。并且支持用户自定义发现规则、通过设置敏感字段对企业系统中的表和列进行扫描定位,利用专门的脱敏算法对敏感数据进行变形、屏蔽、替换、随机化等处理,将敏感数据转化为虚构数据,隐藏了真正的隐私信息,为数据的安全使用提供了基础保障。同时脱敏后的数据可以保留原有的数据特征与分布,无需改变相应的业务逻辑,实现了企业低成本、、安全的使用生产的隐私数据。
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