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数据集市的挑战是识别和处理数据安全

  1. 你怎样
    知道

    哪些数据需求
    维护
    ?有的人把一切
    数据都封锁起来,这限制了需求
    数据的用户获取数据,大幅降低数据的价值。有的人可能会定义他们“以为
    ”敏感的属性,这会使本应被维护
    的未知属性处于未被维护
    的险境。

  2. 有一些提供商在做PII探测,而且做得很好,堪为表率。你要找的提供商应该是曾经
    开发出了作为数据打通(data on-boarding)一部分

    的流程和技术,在字段层面上及早发现可能敏感的方式

  3. 大数据管理
    不是从物理上把沙盒和消费
    数据分割开来,而是在数据从“未经加工”到“准备就绪”的成熟过程中,从逻辑上控制数据的访问和运用
    。你怎样
    知道

    数据能否
    准备好用于消费
    ?看元数据。任何支持消费
    运用
    数据的大数据平台都必需
    具有
    元数据,追踪数据摄取、安全

    、考证
    、准备和运用
    的周期。

原文翻译:

由于企业数据可见性的增强

数据安全

团队的央求

数据集市团队面临的应战
是确保某些客户属性被辨认

和“处置
”。央求

技术提供商演示对潜在敏感数据的自动辨认

和操作,以此来处置

这个问题。

简而言之,测试包括摄取一个提供的样本数据集,然后演示该平台大幅简化和加快准备和托付
自助式业务就绪数据的才干

,包括潜在敏感数据的辨认

和管理

信息管理
涵盖多个方面,包括精确

性、完好
性、分歧
性、可访问性、隐私和信息安全

。在本文中,我们不讨论信息管理
的一切
方面,而是专注于数据安全

及其在这一背景下的意义。

聚焦PII:个人可辨认

信息

数据集市旨在向企业用户提供高质量的自助式数据,辅佐

他们更快地取得

洞见。更容易访问更多数据,这只会加剧央求

企业安全

团队为一切
这些可用新信息提供安全

保证
的重要性。

假定

你正在打造一个精心设计、有效执行的数据集市,你可能面临很多应战
,包括怎样
维护
你的数据。一切
的安全

措施都用上了:AD、ACL’s、Kerberos、加密等等。但是
,数据安全

的一个方面常常被忽视

:你怎样
知道

哪些数据需求
维护
?有的人把一切
数据都封锁起来,这限制了需求
数据的用户获取数据,大幅降低数据的价值。有的人可能会定义他们“以为
”敏感的属性,这会使本应被维护
的未知属性处于未被维护
的险境。

“到2018年,90%已部署的数据湖将失效,由于
以不肯定
的运用
案例为目的而搜集
的信息资产会让它们不堪重负。”

想要处置

这个问题,请明智地选择你的处置

计划

。有一些提供商在做PII探测,而且做得很好,堪为表率。你要找的提供商应该是曾经
开发出了作为数据打通(data on-boarding)一部分

的流程和技术,在字段层面上及早发现可能敏感的方式

。这不只
仅是出于安全

缘由
。从摄取时就管理一切
数据(包括管理数据访问权限),这曾经
处置

或缓和了干扰

数据湖企业的很多应战

各级数据专家:你需求
具有
数据集市管理

首席信息官、首席技术官、首席数据官和那些参与或担任
信息管理
理论
的人感遭到
了史无前例
的压力。为什么?由于
大多数的数据湖努力
于存储和处置
数据,而不是管理
数据。

统计结果显现
,假定

IT企业员工的管理
技艺
水平

划一

不齐,那么公司内部很可能存在数据孤岛,这会加剧整个企业的脆弱性微风
险。

“不到10%的数据湖企业正式肯定
了他们的管理
办法

。”

融合

:元数据、管理
战争

在过去两三年里,很多企业曾经
或者正在树立
数据湖。数据湖具有
庞大

吸收
力:自助式按需访问一切
数据,不论

数据存储在哪里。但IT管理人员常常
很快发现,由于不契合
内部数据安全

央求

,自助式数据管理方式

无法完成

这意味着,企图

良好的数据湖曾经
变成了一个担负

而不是共享库,只向一位或少数几位受权

用户按需提供安全

的数据。这违犯
了数据湖的初衷,对信息搜索者来说既耗费

了资源,又没有得到益处

大数据央求

我们从头深思
数据管理
大数据管理
不是从物理上把沙盒和消费
数据分割开来,而是在数据从“未经加工”到“准备就绪”的成熟过程中,从逻辑上控制数据的访问和运用
。你怎样
知道

数据能否
准备好用于消费
?看元数据。任何支持消费
运用
数据的大数据平台都必需
具有
元数据,追踪数据摄取、安全

、考证
、准备和运用
的周期。

元数据=更好的数据

元数据需求
管理数据访问权限、取得

数据概要结果,数据开发者和终端用户的反响

。元数据贮存

了定义消费
准备就绪的战略
,而且能够

执行这些战略
。没有元数据,数据湖就会无法运用
,并变成一个严重的安全

风险。

很少有人真正知道

怎样
把公司的内部安全

政策有效地应用于数据。让当今的商业技术取代以人力中止

的猜测

,由于
没人可能知道

一切
来源、一切
范畴
的内容。应用
丰厚
的元数据,再分别

方式

自动辨认

,这是在全公司上下推行大范围
战略计划

的基础

当你制定自助式数据战略时,由元数据驱动、经过
明白
流程管理的数据安全

不只
能够

降低风险,还能为你提供超越传统数据湖、完成
自助式数据集市的真正希望。

原文: Data Marketplace Governance Gets Personal

来源: http://www.dataversity.net/data-marketplace-governance-gets-personal/

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