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- 发布时间
- 2022-12-17 10:56:13
数据治理数据安全现状
随着大数据的发展性、集中性和开放性的不断提高,数据安全的薄弱性开始凸显。国内外的数据泄露事件频频发生,用户的个人隐私和企业的数据安全受到极大的威胁和挑战。在数字化驱动的环境下,数据泄露已不再是单一式的外部攻击,逐渐转为内部人员对信息化系统的敏感信息进行倒卖或,公用事业数据分类分级标准,数据安全防护岌岌可危,也是影响大数据发展的问题。
数据治理过程
从范围来讲,数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析,从到终端再回到形成一个闭环负反馈系统(控制理论中趋稳的系统)。从目的来讲,数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管(监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈),公用事业数据分类分级,而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合。
数据治理怎么做
当真正理清了这些关于信息化现状认知,公用事业数据分类分级结构,企业通常都会决定开展数据治理和数据安全治理工作。至于这两项工作怎么做,通常有两种思路:要么循序渐进地从数据资产化的角度做治理,要么以需求为导向,公用事业数据分类分级价格,从数仓、中台等数据服务的角度做。这就好比一条河被污染了,老百姓要喝水,是从治理水质,还是在下游建个污水处理厂,每天喝多少就治理多少?中国足球要进世界杯,是从娃娃抓起搞青训,还是规划老外雇佣军?选择哪种思路,高层认知很关键,所以IT、数据、业务、安全、法务等各部门提供的信息一定要准确,但实际情况要糟的多(因为基层员工的认知不够和人员变动等不确定因素都会造成高层的信息缺失)。