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发布时间:2022-04-08 12:43:17
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,从源头到终端再回到源头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),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。
数据治理让数据更安全
这是一个很现实也很棘手的问题。大家都知道数据安全的重要性,都要做数据安全,也知道数据安全的几种思路方法,然而真正要做的时候,却发现根本无从下手,只能参考其它同类企业,人家采购了什么,自己就采购什么,或者监管机构要求做什么,就采购什么。至于数据安全软件买来怎么用,或者究竟能派上多大用场,没人能说得清。其实,造成这种局面的本质原因就是企业对自身的数据缺乏认知,解决了数据认知问题,数据安全的落地便是水到渠成的了。所以,与其谈论该如何做数据安全,不如谈谈该如何提升数据认知能力。
数据治理数据***
数据***不仅仅是代名词,同样也蕴含着复杂且多样的***技术能力。在不同环境下,企业对于敏感数据***的要求也不尽相同。例如:***后的数据要求性、可用性、完整性等。通常来说,市面上多数的***产品中可通过内置的规则对、姓名、等常用的敏感数据实现***,并满足后续的测试、使用等需求,而更多真实环境中,往往需要***的
敏感数据实际在***操作中更为复杂化。
数据治理GDPR带来的影响
不过关于GDPR带来的影响,我们也不该盲目悲观,还是有可借鉴之处。首先应该认识到,个人信息保护和数字经济之间,永远不可能找到的平衡点,根据形势进行动态平衡才是途径。短期内,我们在大方向上应该坚持经济发展以造福于国民,毕竟数字经济在我国已经成为重要的经济增长点;但长远考虑,国民的自我隐私保护意识是逐渐加强的,提升企业的公信力势在必行,单纯依靠企业的自觉很难赢得公民的信任,因此需要***在小化影响经济发展的情况下从立法层面不断完善,方能达成目标。
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