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,数据仓库,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。
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。
数据治理行业现状
目前各行业都在向数字化驱动做转型,中大型企业内部有海量的业务系统,同时系统内承载着海量的敏感数据信息。由于企业不断的拓展多种类新业务,仓库服务,导致新、老数据出现结构复杂、类型多样,难以管理的局面。正因如此,仓库方案,繁多复杂的数据中蕴藏着极具价值的敏感数据,而这样的局面对于敏感数据的保护也就极为艰难。各行业也认知到了这个问题,仓库平台,基本都已规划及实施建设了信息安全体系,能够的保障业务系统的安全,为何数据泄露事件依然频频发生呢?
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