企业等级: | 普通会员 |
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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:2022-06-27 11:42:00
我喜欢把数据赋能和数字化转型放在一起讲,因为数字化转型的目标之一就是数据赋能。众所周知,我们从93年开始逐步发展信息化,从为了解决业务上0和1问题,为了解决无纸化办公,到现在的大数据时代,近30年的时间总结起来,数据领域一共就三件事:解决数据孤岛问题、隐私数据保护以及提供数据服务。翻译过来就是数据治理、数据安全治理以及数据赋能。
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?
数据治理数据分类
大家都知道我们擅长做数据分类分级,对于我们来说,这确实是一个老生常谈的问题,但在整个数据安全领域中,它却又是般的存在,不得不提。散落在企业各个存储角落的那些数据,在业务维度上,都属于哪个业务域、哪条业务线、哪个业务系统、哪个业务项、哪个业务分类,这些被贴上了业务标签的数据,将更容易从业务视角进行解读,为数据分级打下根基。从数据资产化的角度来看,数据分类可以***存在,然而数据分级在某种程度上来说,需要依赖于数据分类的结果,因为数据分类令数据有了明确的业务属性。
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,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,繁多复杂的数据中蕴藏着***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,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***事件依然频频发生呢?
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