数据治理
敏感数据一旦泄露会给个人及社会带来严重危害,甚至对企业及组织带来不可估量的损失,那敏感数据到底有哪些呢?除法律、法规内界定的敏感数据(号、姓名、住址、银行帐号等)外,还有企业或组织机构不适合公开的数据,隐私数据仓库结构,如企业的营业数据、网络结构等。但如何鉴别和分类敏感数据却存在诸多矛盾,由于不同地域、不同法律或部门也可能对同一类的数据归类不尽相同,这也给识别敏感数据带来一定的难度。
数据治理数据使用角色
这属于数据*管理的范畴。**数据*,不仅需要技术手段,还需要常态化的管理机制做支撑。其中的就是要梳理数据使用的角色、流程以及场景。数据使用角色通常包括数据管理者、数据所有者、数据生产者、数据使用者等,是数据访问或使用权限,以及数据泄露以后的问责主体;数据使用流程是否健全,是企业数据*管理成熟度的体现。
数据治理包含
这里包括对业务、数据、应用、组织架构、法律法规等方方面面的认知。举个例子:你的业务战略目标是什么,数据仓库结构,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,市数据仓库结构,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;你的组织架构长什么样,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,大数据仓库结构,人员技能又如何;你的企业要遵守哪些法律法规,有没有跨境业务,行业有没有监管要求?