企业等级: | 普通会员 |
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发布时间:2022-06-26 10:47:00 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。
派客动力数据治理
用户可利用有效的数据分类方法,依据自身业务特点对内部数据进行归类处理,不仅能够清晰地梳理数据资产,更合理地使用、维护和扩充数据,还可以在业务层面加深数据的辨识度,无论是对数据实现规范化管理,还是在业务架构层面对应用系统进行“通拆并砍”,都能够做到有迹可循,有理可依。数据分级是指采用规范、明确的方法区分数据的重要性和敏感度差异,并确定数据级别。数据分级有助于用户根据数据不同级别,确定数据的对外开放程度,以及在其生命周期的各个环节应采取的安全防护策略和管控措施,进而提高数据管理和安全防护水平,确保数据的完整性、保密性和可用性。
数据治理数据使用场景
场景决定数据安全工具的选择,例如呼叫中心、测试开发、对内数据流通、对外共享交换等,每种场景都有适用于自己的数据安全工具。当然,场景的梳理还有助于特定安全工具的安全策略制定,例如数据***,同一数据域在不同场景下的***规则等。
真正的数据安全项目,耗时耗力的就是咨询梳理阶段,企业大部分精力和节奏也都消耗于此,技术方案的落地只是工具的选型和实施,其实反而不是那么重要。正如前文所说,只要前序工作做的好,一切便都是水到渠成的。
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