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,从到终端再回到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。
数据治理数据管理流程
数据管理流程、数据申请流程、数据创建流程、数据生产流程、数据修改流程、数据销毁流程、数据共享交换流程等,基本贯穿整个数据生命周期。企业究竟有没有统一的数据使用流程,数据使用流程是什么样的,是数据认知的重要组成部分,作为数据安全的工作者,必须清楚地了解内部数据使用的全流程,方能制定出合理合规的管理方案。
数据治理数据安全
近年来,关于数据安全问题已然成为世界性的热门话题。对此,各国对网络安全、敏感数据保护、个人隐私保护等出台了一系列的法律、法规和行业政策,并不断的加以完善,有效对其不轨行为进行了法律层面的约束。
同时,随着信息技术时代的不断发展,大量的信息、数据贯穿整个企业多个环节,为保护企业内部数据资产安全,如何解决数据流通时所带来的安全威胁成为重中之重。
派客动力数据治理
派客动力敏感数据发现系统具备智能记忆功能,用户已经确认的敏感字段无需重复确认。系统按照用户的敏感数据或已进行预设的敏感数据特征去系统中筛查敏感数据,筛查出的结果会经人工干预进行确认,为了快速确认敏感数据,可利用系统中的批量设置功能,不再需要一个字段一个字段的查看,通过找到与该字段有关联的敏感数据进行批量确认即可。当表结构根据业务发生变化时,系统自动开启的智能记忆功能,将已确认好的敏感数据不再进行二次及多次发现。