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。
数据治理数据分级
,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。如何给数据定级,一个重要的依据就是要判断该数据泄露时所造成的影响,包括影响的对象、影响的范围和结果等,这些取决于业务分类的准确性。数据分级另一个前提就是合规的梳理,企业可以通过这项工作清楚地了解哪类数据是被要求必须受保护的,从而结合分类的结果更地对数据进行分级。
数据治理数据脱敏
派客动力脱敏系统采用的静态脱敏方式,可以从元数据、数据的角度在海量业务系统的数据中快速发现敏感数据,并定位敏感数据的存储与分布,统计敏感数据量级。并且支持用户自定义发现规则、通过设置敏感字段对企业系统中的表和列进行扫描定位,利用专门的脱敏算法对敏感数据进行变形、屏蔽、替换、随机化等处理,将敏感数据转化为虚构数据,隐藏了真正的隐私信息,为数据的安全使用提供了基础保障。同时脱敏后的数据可以保留原有的数据特征与分布,无需改变相应的业务逻辑,实现了企业低成本、、安全的使用生产的隐私数据。
以上信息由专业从事数据治理标准服务的北京派客动力于2024/3/24 12:11:05发布
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