西甲五大联赛 在线 您的数据坦然吗?如何评估和降矮数据风险

对于任何公司来讲西甲五大联赛 在线,数据都是最珍贵的资产之一,但它能够是吾们最不晓畅的资产。吾们有物理基础设施的规范和检查,吾们有员工舒坦度调查,吾们甚至有网站的平常运走时间监控和安详性测试。但是,吾们是否正在尽一致竭力晓畅吾们的数据袒露于风险的水平?

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【环球网报道 记者 徐璐明】日本防卫省称,日本自卫队近日在对马岛附近发现一艘向日本海方向航行的中国军舰,日本出动舰机进行监视。

【环球网军事报道】美国总统国家安全顾问杰克∙沙利文当地时间8月17日表示,美国向阿富汗政府军提供的武器中,很大一部分落到了塔利班手中。

坦然不光仅是珍惜本身免受暗客抨击。一方面,您面临着能够波动整个结构的当局法规和坦然漏洞的庞大风险。但即使是很幼的事情——比如进入编制的一点点坏数据——也会导致影响每个部分的涓滴效答。

吾们都能够在评估(和减轻)数据风险方面做得更益。关键是从幼处着手:只需确保在准确的位置拥有准确的数据。然后,您要确保准确的人能够访问数据,而舛讹的人无法访问数据。一旦涵盖了这些内容,并且定义了保持数据整洁和标准化的流程,那么您就能够最先凝神于将其行为平时实践。所必要的只是人员、流程和技术的准确组相符。

吾们所说的“风险”是什么有趣?

当大无数人想到与数占有关的风险时,他们会立即回想首引人注现在标数据泄露事件,这些事件犹如以惊人的规律性充斥着吾们的音信源。但是,影响数百万用户的史诗般的泄露并不会对大无数公司造成主要效果。即使是幼批袒露的记录也能够会产生主要的法律、财务和声誉影响。

这些违规走为是如何发生的?它能够像在舛讹的地方准确的数据相通浅易。吾们关于坦然中央的大片面对话都围绕着幼我身份信休 (PII)。倘若 PII 数据未被识别或不在准确的字段中 - 例如,支付信休舛讹地映射到未受珍惜的字段并被未经授权的幼我查望 - 您能够面临袒露一些特意敏感的信休的风险。

但外部风险并不是吾们答该不安的唯一危险。几年前,IBM 以著名的计算得出,不良数据每年给美国企业造成的亏损超过3 万亿美元。这是一千次裁减的物化亡,在几秒钟、几分钟和几幼时内被分配到手动数据更正、重新运走疑心通知以及探求最初基于后来发现有题目的数据确定周围的策略和程序。自然,自 IBM 发布这项钻研以来,吾们必须处理的数据量添长了 400% 以上,而且还在赓续添长。那么吾们今天会亏损众少呢?异日几年吾们将亏损众少?

将所有这些危险放在一首西甲五大联赛 在线,一件事很懂得:异国一家公司能够承受将其数据袒露于风险的效果。

风险评估涉及什么?

当涉及到您的数据时,异国单一的灵丹妙药能够珍惜您免受各栽情况的影响。但是,您能够始末仔细查望数据风险的三个方面来改善团体数据健康状况:来源、坦然性和相符规性。

(1) 数据源

晓畅单个源的质量和数据映射的质量是评估风险的关键。当吾们谈论数据源时,吾们不光要考虑数据的来源,还要考虑它如何进入吾们的编制。

例如,倘若您从供答商处购买的湮没客户列外不如您从近来的、有针对性的、双重选择添入的运动中捕获的湮没客户列外实在或最新,这能够是坦然的。但是,即使您能够 100% 坚信来自每个来源的每条记录的实在性——包括出售人员手动输入、从任何周围的在线外格挑交、产品或移动行使程序中的参与以及来自配相符友人或母公司的共享数据——您照样会跨来源查望众栽周围、标准和定义。一个来源能够必要在电话号码字段中输入国家/地区代码,而另一个则不必要。一个来源能够只有一个名称字段,而所有其他来源都将名字和姓氏睁开。

让这些资源都说联相符栽说话(能够这么说)本身就是一个挑衅,但值得花时间和考虑。幸运的是,有一些技术能够将数据质量自动化行为数据集成过程的一片面,因此您能够始末手动数据校正的大量时间投资来避免风险。

(2) 数据坦然

倘若您的所有数据都搜集在一个 Excel 电子外格中,那么分配一两幼我来监视该数据、确保其坦然并逐走验证它会特意容易。但这不是吾们生活的世界。对于吾们大无数人来说,吾们的数据基础设施是一个由相互连接的程序和平台构成的复杂网络。隐微有特意用于连接编制和将数据挑取到存储库的工具。一些企业仅仅如许做就取得了成功——但他们真的晓畅数据健康吗?他们甚至会晓畅他们是否有数据质量题目吗?

数据坦然的第一步是坦然地连接到吾们的数据源、吸收数据并实走第一次数据质量检查,以确保吾们在准确的字段中获得准确的数据。其次,数据剖析技术能够协助吾们确保电话号码望首来像电话号码,电子邮件望首来像电子邮件等等,如许吾们就能够坦然,吾们异国舛讹地分类敏感信休。一些分析技术甚至能够自动解决常见数据舛讹。

之后,是时候让人们参与进来了,如许数据行家就能够手动更正、调解和验证自动化数据质量工具无法自夸评估的任何记录。正当的流程和做事流程必要到位,以便正当的人能够以正式的手段望待它。这将必要用于数据库存、数据管理和数据准备的技术。

(3) 按照

善心——即使是由良益技术声援的善心——也只能带你走这么远。英国信休专员办公室 (ICO) 近来的一项钻研发现,高达90% 的数据泄露能够追溯到人造舛讹。信不信由你,这是个益消休——早在 2015 年,IBM 通知说,95%的数据泄露都是由人造舛讹造成的。于是……挺进,吾猜?

技术(包括吾们本身的数据现在录)能够始末挑供荟萃式基础架构来管理和确保整个结构的相符规性来挑供协助。这些产品批准您竖立清晰的访问制定和权限来珍惜您的数据,而不会造成子虚的访问窒碍,这能够会降矮人们的做事效果。它们还能够始末语义类型自动对数据进走分类并构建定义良益的营业词汇外,以便每幼我在处理数据时都操纵相通的营业说话。

如何降矮数据风险

倘若你试图一次完善所有事情,你会筋疲力尽。相逆,徐徐来,一步一步。最先确保您将良益、值得自夸的数据输入编制。然后,您能够竖立所需的人员、政策和计划,以永远保持数据的健康。

第 1 步:数据集成

珍惜本身免受数据泄露的最简片面法是确保它从一路先就不会进入您的编制。理想情况下,您将期待竖立自动检查数据质量行为吸收过程的一片面。

优先考虑您的数据源。有些比其他更值得自夸,因此您必要确保选择挑供最大价值的来源。这听首来很清晰,但您答该首终确保任何数据吸收或迁移都答始末坦然传输制定完善。 搜集您的数据。只要有能够,将您的数据整相符到数据湖或数据仓库中。与松散在一系列编制和部分的数据相比,荟萃式数据更容易监控和管理。 分析和清算您的数据。检查不完善或禁绝确的记录,删除重复项,并确保每条记录的每个字段都准确映射和标记。

第 2 步:数据治理

数据治理是流程、角色、政策、标准和指标的荟萃,可确保有效和高效地操纵信休,使结构能够实现其现在标。数据治理的细节因公司而异,但清淡起码涉及三个群体:

IT(或数据工程师)。该幼组负责搜集数据、构建流程并使数据在结构内可用。 数据管理员。这些人是真实晓畅数据的人,不光仅是纯粹的数据点,还包括营业将如何操纵这些数据。他们将审阅数据并确保它能够被操纵和自夸。 企业用户。这些是数据的消耗者,从分析师到部分负责人,从最高管理层到幼我贡献者。答该有清晰的规则和权限竖立来确定谁能够访问数据,以及他们何时以及如何访问数据。

第 3 步:自动化

除非您将关键数据保存在一个浅易的电子外格中——这将是一栽特意矮效的开展营业的手段——否则您将必要技术来自动化管理数据的重复义务。

繁重的做事异日自 IT,由于他们竖立了可自动化数据集成、数据质量、数据准备的技术和规则。从那里,治理和做事流程能够一首做事。倘若某些事情不克自动化,它会与数据管理员一首进走正式的审阅过程。

一旦您定义和概述了最初的流程,它就不再像去常相通只是一栽演习。随着新数据进入结构,定义的流程会自动清算、雄厚和标准化数据。任何无法始末自动化手段确信相符的数据都会始末定义的做事流发送,并由最晓畅数据的人纠正。这成为贵公司数据的自然生命周期。

这听首来能够是乌托邦式的,但您不消一次通盘完善。这能够必要时间——能够是思想手段的变化——但这是能够的。一旦你进走了这栽演习,就像肌肉相通,你锻炼得越众,它就会变得越兴旺。

珍惜本身免受风险

您的数据太主要了,不克让任何事情发生。您必要在正当的技术和自动化的声援下均衡人员和流程,才能跟上公司中永无终点的数据流。在一个完善的世界中,吾们都将拥有一流的坦然解决方案,并且 100% 按照 IT 团队的每一条提出。但是,即使在这个不完善的世界中,吾们也能够取得庞大挺进。

倘若您准备进走更改,请从幼处着手:确保您的数据标准化、经过清算并相符您拥有的任何标准。解决数据源受损题目将在整个结构中产生连锁逆答,使每幼我都更有效果和效果,并开释资源用于处理更大的数据题目。

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