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发布时间:2022-06-09 18:23:22
数据治理包含
这里包括对业务、数据、应用、***架构、******等方方面面的认知。举个例子:你的业务战略目标是什么,业务域、业务线、业务项能不能说清楚;你有多少结构化数据、半结构化数据、非结构化数据,数据体量有多大,都存哪,使用场景、使用角色都是什么,数据和业务之间的关系是什么;你建设了多少应用系统,应用和业务之间的关系是什么;你的***架构长什么样,流程什么样,不同部门之间的关系是什么,权责利如何划分,信息化成熟度什么样,人员技能又如何;你的企业要遵守哪些******,有没有跨境业务,行业有没有监管要求?
数据治理成为未来发展主流
面对新经济发展模式,新的机遇和挑战,很显然引导和参与下,社会将投入更多的资源,形成新一轮的数字化建设的浪潮。那么,数据化建设的方向、数据化建设的内容,在此期间将会有哪些特点,本文从多方面给予论述,为企业发展提供简明的思路。
作为未来的发展前沿,离不开数字化基础。数字化浪潮虽然可以促进企业的快速发展,推动信息的流动,但是离不开企业信息化发展的规律。企业仍会从业务系统开始,逐步构筑数据融合的信息平台再构筑跨管辖权的数据交换平台。这个发展规律,决定了企业未来的数字项目内容,这些内容将是未来的发展主流。
· 可以***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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