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- 2022-10-12 11:58:53
数据治理
GDPR对中国的影响也是显而易见的,《网络安全法》以及我国各行业法规规定了数据的存储、处理、访问等必须在境内进行,这与GDPR的监管要求存在冲突,GDPR赋予了欧盟各监管机构调查数据的权利,欧盟以外的企业为欧盟境内的数据主体提供服务或监控其行为,则纳入GDPR的长臂管辖范围。受限于中国与欧盟间不同的政策法规以及相关标准限制,数据安全方案,GDPR的出现无疑给我国的和企业抛出了一道难题,是修改自己的合规要求同GDPR保持一致,还是舍弃庞大的欧盟市场?相对于GDPR更为明确的惩处力度,相信会有企业选择遵守GDPR,从而漠视中国的法律法规,市数据安全方案,因此GDPR的出现无疑会削弱我国法律的约束力。
数据治理数据形态
作为数据安全工作者,了解企业自身数据的步就是数据形态的认知。数据体量有多大,是TB、PB还是ZB级?哪些是结构化数据、哪些是半结构化数据、哪些是非结构化数据?这些数据都存储在哪里,企业都用到了哪些种数据库,证券数据安全方案,是传统的关系型数据库、Mpp数据库、K-V数据库还是基于Hadoop的数据库?这些数据的增量情况如何等等,都属于数据形态的范畴,都需要梳理了解。
数据治理多种异构数据源支持
具有多种异构数据源支持,一个脱敏规则可应用于不同的数据源,可对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据进行脱敏处理。例如:可在excel、TXT、Oracle、Hadoop等数据源上直接引用。脱敏后的数据完全不落地分发,提供库到库、文件到库、库到文件、文件到文件等方式,无需在生产系统或本地安装任何客户端。