数据安全治理问题:究竟是什么问题?

随着大数据技术的发展,数据安全成为企业战略资产。数据安全治理面临法规合规、业务保障、风险防范等问题。本文提出基于PDCA模型的解决体系,包括需求识别、组织策略建立、技术实现和运行维护四个阶段,旨在帮助新手有效应对数据安全挑战。

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小D最近的班上的真是比较烦

原来是他们公司正全力推进数字化转型

小D在领导的吩咐下将要负责

数据统计

数据备份

重要数据修复

数据排查

等等…

一系列数据安全治理问题

让小D摸不着头脑

…………

— 正文开始 —

随着大数据技术的快速发展,大数据应用的不断普及,数据已成为像小D公司一样的企事业单位的战略资产,这一点已经成为公认的事实。

 

但随着大数据应用给我们工作和生活带来方便快捷的同时也带来了诸多风险,人们也深度认识到数据安全的重要性(安排这项重大使命的小D领导很有思想觉悟啊)。

 

相信在以往企事业单位开展数据安全的建设过程中,肯定遇到了不少的难题或走了不少的弯路。

 

今天,我们就来帮助像小D这样的数据治理新手们,梳理一下关于数据安全治理所需要把握的基本点。

 

现阶段,大数据安全治理方面主要面临以下几个方面的问题:

 

 

基于以上问题,

我们接下来将介绍

一个体系化的思路来进行解决,

具体来说如下图所示:

该体系化的思路主要是结合PDCA的模型,

完成数据安全治理相关工作,

具体来说可以分为几个阶段:

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