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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,公用事业数据安全治理,企业都用到了哪些种数据库,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,公用事业数据安全治理方案,都需要梳理了解。





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、快速、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年底中国只有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

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,公用事业数据安全治理系统,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,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,公用事业数据安全治理咨询,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,因此GDPR的出现无疑会削弱我国法律的约束力。




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