上海敏感数据仓库价格服务至上「在线咨询」贝多芬的悲伤 歌词

数据治理让数据更安全

这是一个很现实也很棘手的问题。大家都知道数据安全的重要性，都要做数据安全，也知道数据安全的几种思路方法，然而真正要做的时候，却发现根本无从下手，只能参考其它同类企业，人家采购了什么，自己就采购什么，或者监管机构要求做什么，就采购什么。至于数据安全软件买来怎么用，或者究竟能派上多大用场，没人能说得清。其实，造成这种局面的本质原因就是企业对自身的数据缺乏认知，解决了数据认知问题，数据安全的落地便是水到渠成的了。所以，与其谈论该如何做数据安全，不如谈谈该如何提升数据认知能力。

数据治理服务模式

直通模式通过申请、授权处理从共享数据提供方直接传递到共享数据使用方。代理模式共享数据在完成授权后，共享数据提供方将申请所需的数据传递到共享交换平台的信息交换系统再进一步传递给共享数据使用方。服务模式通过审核后，共享数据使用方通过授权的访问方式从共享交换平台获得。

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数据治理

GDPR对中国的影响也是显而易见的，《网络安全法》以及我国各行业法规规定了数据的存储、处理、访问等必须在境内进行，这与GDPR的监管要求存在冲突，GDPR赋予了欧盟各监管机构调查数据的权利，欧盟以外的企业为欧盟境内的数据主体提供服务或监控其行为，则纳入GDPR的长臂管辖范围。受限于中国与欧盟间不同的政策法规以及相关标准限制，GDPR的出现无疑给我国的和企业抛出了一道难题，是修改自己的合规要求同GDPR保持一致，还是舍弃庞大的欧盟市场？相对于GDPR更为明确的惩处力度，相信会有企业选择遵守GDPR，从而漠视中国的法律法规，因此GDPR的出现无疑会削弱我国法律的约束力。

数据治理敏感数据分布

随着信息化时代的不断推进，企业数据不仅在数量上呈现式递增的趋势，同时数据还具有类别多样化、环境复杂化等特点。由于企业数据大多分散存放于企业内部的业务系统和数据仓库中，所以管理者对于敏感数据数据分布情况难以进行把控，给敏感数据、数据的规范化管理造成很大难度。难度。现在市面上有很多识别敏感数据的工具和技术，能够对结构化的敏感数据进行识别并发现，而半结构化数据和非结构化数据识别起来较为困难，程度较低。