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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公司官网: | bjpkdl.tz1288.com |
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:2022-04-27 10:22:00 作者:北京派客动力
国家单位是本轮数字化浪潮的主要推动者
既然国家将数字化建设提升到全社会的角度,提升到促经济保增长的高度,那么数字化建设涉及的数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等内容,离不开的主导,其基础制度和标准规范的设立也是的主要职责。所以说,将是数字化建设的当但,在此过程中,头部企业将协助完成标准和规范的编制,中小技术企业将更着眼于数字化服务内容。
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。
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,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。
数据治理现有系统中的敏感数据梳理
该银行没有明确的数据价值定义标准,致使工作人员无法对辖区内掌握和拥有的数据进行很好的估值,随之对于操作稍有不慎所产生的后果也就无从评估。对此,派客动力***平台内置了大量的敏感数据发现算法,能够通过对该银行现有系统中的数据进行采样分析,自动发现系统中包含敏感信息的敏感数据,包括姓名、证件号、银行账户、金额、日期、住址、电话号码、 Email 地址、车牌号、车架号、企业名称、工商注册号、组织机构代码、纳税人识别号等;对所有敏感数据进行梳理、收集。
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