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。
数据治理管理规范
数据化建设过程中的管理规范,更多体现在数据融合和交换的管理方法中,该类方法是以应用软件为载体的数据管理类规范,通常在不同应用行业、不同使用者中采用不同的管理规范,其相互之间既有共通之处,也有各企业的特点。
数据标准和数据规范的制定将是数字化社会的主要工程,也是国家建设别数据统一共享开放平台的基石。
数据治理数据安全保护策略
随着各行各业加速数字化转型风口下,数据安全厂商所提供的性的数据隐私保护产品和技术、方案等也各不相同。而数据脱敏技术和产品已然成为数据安全保护的常规防护手段之一。在开发、测试以及数据外发共享等环境下被广泛应用。但仅仅能够对敏感数据进行一系列的变形、遮蔽、加密等手段处理是远远不够的,想要真正意义上实现客户安全、便捷的使用数据,还要有完善的架构体系以及的技术做支撑。否则将会在实施过程中给客户带来一系列的问题与麻烦。
中小企业数据治理
然而中小企业却恰恰相反,由于缺乏足够的财力做支撑,如果不放弃欧洲市场而强行改造企业,恐怕将难以保证企业生存,因此这些企业要慎重评估GDPR带来的影响,适当取舍,方为生存之道。如果用力过猛,过度采用GDPR,可能会适得其反。很多技术的革新都离不开这些中小型高科技企业,这些企业的消亡势必会影响我国高新技术的发展。
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