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数据治理包含
这里包括对业务、数据、应用、组织架构、法律法规等方方面面的认知。举个例子:你的业务战略目标是什么,业务域、业务线、业务项能不能说清楚;你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,数据体量有多大,都存哪,使用场景、使用角色都是什么,数据和业务之间的关系是什么;你建设了多少应用系统,应用和业务之间的
市数据安全治理方案
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视频作者:北京派客动力科技有限公司
数据治理包含
这里包括对业务、数据、应用、组织架构、法律法规等方方面面的认知。举个例子:你的业务战略目标是什么,业务域、业务线、业务项能不能说清楚;你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,数据体量有多大,都存哪,使用场景、使用角色都是什么,数据和业务之间的关系是什么;你建设了多少应用系统,应用和业务之间的关系是什么;你的组织架构长什么样,流程什么样,不同部门之间的关系是什么,权责利如何划分,信息化成熟度什么样,人员技能又如何;你的企业要遵守哪些法律法规,有没有跨境业务,行业有没有监管要求?
数据治理内容服务将是
数字化社会的建立,从技术上可以分为很多架构,从应用上也有众多分支,透过众多的表现形式,笔者通过比对各类数据建设方案,分析各种应用场景,可以看出数据化建设的本身越来越互联网化,其主要特征就是服务为王,如何从数字化浪潮中构筑新型的服务内容,提供高效的场景化解决方案将是未来的重中之重。
智慧型交通、城市大脑、新型农村、数字金融、远程、异地协同、AI教育等等,笔者不在此列举,这些平台的特点都是是数字驱动型,都是未来的发展的重点,但是这些平台提供的服务才是关键,才是数字化平台生命力所在。
与之相应的技术型企业,只有扎根企业,提供行业解决方案,提供场景化功能服务,才能在数字化浪潮中绽放光芒。
派客动力数据治理
用户可利用有效的数据分类方法,依据自身业务特点对内部数据进行归类处理,不仅能够清晰地梳理数据资产,更合理地使用、维护和扩充数据,还可以在业务层面加深数据的辨识度,无论是对数据实现规范化管理,还是在业务架构层面对应用系统进行“通拆并砍”,都能够做到有迹可循,有理可依。数据分级是指采用规范、明确的方法区分数据的重要性和敏感度差异,并确定数据级别。数据分级有助于用户根据数据不同级别,确定数据的对外开放程度,以及在其生命周期的各个环节应采取的安全防护策略和管控措施,进而提高数据管理和安全防护水平,确保数据的完整性、保密性和可用性。
数据治理的敏感数据发现
想要对敏感数据加以保护,首先要发现出存在企业系统中的敏感数据,并保障其性。例如:系统内的某一列字段为联系方式,由与座机号组成,这些信息由于存在于同一列中,若是从字段所设定的数据特征去发现,很容易将其中一个作为非敏感数据而无法形成的敏感数据发现。
派客动力敏感数据发现系统,能够从企业或组织内部海量业务系统及磁盘文件中自动识别、发现并定位敏感数据,可基于元数据、数据内容进行敏感数据识别,内置的敏感数据发现算法,且支持用户自定义敏感数据发现规则,构建企业全景敏感数据地图。
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