企业等级: | 普通会员 |
经营模式: | 生产加工 |
所在地区: | 北京 通州区 |
联系卖家: | 辛敏珺 女士 |
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公司地址: | 北京市通州区北皇木厂街1号院1号楼12层1201 |
发布时间:2022-04-14 00:49:00 作者:北京派客动力
数据治理数字标准
数字化社会的体现标志是什么,笔者认为数字化社会的标志不是数字应用场景的具体化,也不是数据应用的多样化,而是全社会对数字有一个共同的标准、共同的规范,所有的数字化活动应遵循相关的要求,比如分类分级标准、数据安全规范、数据保护条例等等。
全社会将从行业归属角度,逐步建立数据分类分级标准,其中离不开的引导,分类分级的标准将是未来数据大融合、一个数据标准的数据基石,如何做好分类分级,凝聚社会共识,该类工作将会以咨询的方式完成规划,以公示的方式完成补充,形成数据分类分级标准。
· 可以独立部署,也可以与大数据平台、数据隐私保护平台集成
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。
数据治理敏感数据分布
随着信息化时代的不断推进,企业数据不仅在数量上呈现式递增的趋势,同时数据还具有类别多样化、环境复杂化等特点。由于企业数据大多分散存放于企业内部的业务系统和数据仓库中,所以管理者对于敏感数据数据分布情况难以进行把控,给敏感数据、数据的规范化管理造成很大难度。难度。现在市面上有很多识别敏感数据的工具和技术,能够对结构化的敏感数据进行识别并发现,而半结构化数据和非结构化数据识别起来较为困难,程度较低。
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