数据治理数字标准
数字化社会的体现标志是什么,笔者认为数字化社会的标志不是数字应用场景的具体化,也不是数据应用的多样化,而是全社会对数字有一个共同的标准、共同的规范,所有的数字化活动应遵循相关的要求,比如分类分级标准、数据安全规范、数据保护条例等等。
全社会将从行业归属角度,逐步建立数据分类分级标准,其中离不开的引导,分类分级的标准将是未来数据大融合、一个数据标准的数据基石,如何做好分类分级,凝聚社会共识,该类工作将会以咨询的方式完成规划,以公示的方式完成补充,形成数据分类分级标准。
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。
数据治理数据安全现状
随着大数据的发展性、集中性和开放性的不断提高,数据安全的薄弱性开始凸显。国内外的数据泄露事件频频发生,用户的个人隐私和企业的数据安全受到极大的威胁和挑战。在数字化驱动的环境下,数据泄露已不再是单一式的外部攻击,逐渐转为内部人员对信息化系统的敏感信息进行倒卖或,数据安全防护岌岌可危,也是影响大数据发展的问题。
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