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揭秘|讓企業55%的潛藏數據「分類」呈現,需幾步?

2019-10-18 10:50 推薦: 瀏覽: 11 views 字號:

摘要: 數據已滲透到每一個行業和業務職能領域,成為關鍵的生產要素之一。但是目前來看,絕大多數企業由于缺少對多樣化數據進行敏捷持續捕捉和整合的能力,導致大量數據沉積,并逐步演變成不可被直接認知的暗數據。 Gartner 將暗數據定義為“組織在常規業務活動中收集、處理和...

數據已滲透到每一個行業和業務職能領域,成為關鍵的生產要素之一。但是目前來看,絕大多數企業由于缺少對多樣化數據進行敏捷持續捕捉和整合的能力,導致大量數據沉積,并逐步演變成不可被直接認知的暗數據。

Gartner 將暗數據定義為“組織在常規業務活動中收集、處理和存儲,但通常無法用于其他用途的信息資產。

換句話說,暗數據就是那些需要資金來存儲、保護和管理,但又沒有得到高效的利用,不能提升商業價值的數據。這些數據若處理不好,往往會給企業造成不可回避的風險,比如:

1、由于企業對自身數據不能全局的駕馭和掌控,超過半數(55%)未經甄別數據因此無法進行分類或標記,在安全問題日益嚴峻,數據合規條例越發嚴苛的當下,這些被忽視的數據已成為黑客攻擊的主要目標 。

2、企業在大量的潛在關鍵業務數據上,由于數據孤島、標準不一等原因,一個組織會很難獲得總體數據的全貌,從而成為生成良好的數據分析結果的主要限制因素,并帶來大量的成本和資源浪費。

暗數據因業務而異,不同的行業和公司有不同類型的暗數據,歸納起來包括尚未應用于業務、形成有競爭力的情報或對商業決策產生幫助的所有數據對象與類型。比如我們所常見的:

1、電子表單

2、多個舊版本的文檔

3、Email附件和下載完的壓縮文件

4、閑置的數據庫和未被利用的客戶信息

5、前員工的檔案和其他內容(例如項目說明)

6、分析報告和調查數據

7、日志文件、賬戶信息和交易記錄

挖掘暗數據存在的難點

暗數據具有極大的潛在價值。有效的推動暗數據資產化,不僅可以提高數據利用率,增加企業收益;還可幫助企業實現敏感數據梳理,實現應有合規保護,同時減小數據存儲占用空間和數據維護成本。

然而,如何將企業大量雜亂無章的數據轉換成數據資產,發揮數據特別是暗數據的價值,卻因為人、工具和技術的限制步步維艱:

比如,企業想要通過發掘暗數據,了解數據的第一步也是最基礎的步驟是需要知道數據庫里每張表描述哪些業務,表里的每個字段表示什么意思。但是現階段大多數企業由于內部數據字典不完善,以及存在的數據管理混亂的現狀,導致企業在了解數據之初就遇到阻礙,往往花費了大量的時間來建立數據倉庫但是并不能獲得有效的和高質量的數據。

如何發現暗數據,并實行數據資產盤點?

針對“隱藏”在企業內部、未被有效利用的“暗數據”,美創暗數據發現和分類系統通過引入自然語言處理、統計模型、特征分析、機器學習等方法,支持全面捕獲元數據信息、智能解析數據類型與含義、自動發現數據內部關系,并以可視化報告的方式將最終成果展示給用戶,從而實現將不可理解的數據轉換成一份分類有序的數據,幫助用戶認識和發現數據。


(產品優勢)

基于暗數據發現進行數據資產盤點的步驟:

1、按照行業/企業特征,選擇合適的模板

基于多年行業積累,同時通過對政策文件和標準文件的解讀,美創科技在暗數據發現和分類系統中內置了醫療、港口、金融、社保、交通等行業的業務模板,并按照標準對各行業數據字典進行了梳理,統一了數據口徑。

企業可以根據所屬行業和內部特征,選擇合適的行業模板進行梳理和盤點。

2、企業內部數據存儲位置的探查和發現

數據資產盤點的前提是知道數據存儲在哪里。隨著時間的積累企業的數據會散布在各個角落,依靠人工的力量可能無法理清全部數據的存儲位置。

企業的數據資產主要分布在數據庫、云、大數據平臺、文件服務器、電腦等終端,暗數據發現和分類系統提供了數據源自動掃描功能,可以自動探查數據存儲位置。

3、數據含義的自動識別和解析

通過內置的業務模板和數據標準,暗數據發現和分類系統可以自動識別數據格式,在此基礎之上,通過自然語言處理和特征分析等方法,對數據進行語義內容識別;另外還實現了表格分類和關聯關系的分析,使得數據內部關系透明化。

4、分類展示數據,劃分敏感等級

采用規范的數據分類方案對數據進行分類管理,并根據敏感程度劃分敏感等級,幫助企業全面清晰地厘清數據資產、確定數據重要性以及敏感程度,對數據資產實現規范化管理,更好的完成對數據的維護和擴充。

5、生成可視化數據報告

系統最終將會生成完整、全面、直觀的可視化發現報告,包括:數據分級分類報告、數據質量報告、數據資產報告等,并提供導出功能,幫助用戶清晰地了解企業內部數據情況,掌握數據資產狀況,快速完成對數據資產的盤點。

6、數據結果合理應用,實現規范化管理

一方面,根據數據資產盤點的結果可以運用于企業內部經營管理和決策分析,發揮數據價值;

另一方面,根據分級分類的結果,針對性地采取適當、合理的管理措施和安全防護措施,在保證數據安全的基礎上完成數據的共享;

此外還可以根據數據質量的分析針對性地進行數據治理提高整體數據質量,在企業內部形成安全可靠、高質量的數據環境,最終實現對數據資產的規范化管理。

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