数据治理与数据安全咨询

来 源:本站/ 发布时间: 2020-03-16 点击次数:508

我们需要了解的是,数据安全治理绝不仅仅是一套用工具组合的产品级解决方案,而是从决策层到技术层,从管理制度到工具支撑,自上而下贯穿整个组织架构的完整链条。组织内的各个层级之间需要对数据安全治理的目标和宗旨取得共识,确保采取合理和适当的措施,以最有效的方式保护信息资源,这也是Gartner对“安全和风险管理”的基本定义。

所以,我们要明确:

如何建立管理问责制和决策权。其中包含了企业安全宪章建立、政策框架与组织保障,这决定了数据安全治理对于企业的重要性和地位,将此作为后续数据安全治理;

如何决定可接受的安全风险。组织架构建立后,评估企业自身面临的安全风险,对不同等级的风险设定不同的管理政策,如有疑义,则启动内部仲裁;

如何进行安全风险控制。针对安全风险控制,制定相应策略,内部进行资源匹配,这里面将涉及具体的技术工具;

如何确定风险控制有效性。数据安全治理必须是一个完整的闭环,通过安全评估及具体指标衡量,以确保风险得到了有效管理,否则,需要回到第一个步骤重新纠偏。

如何明确治理的对象和内容。对企业数据进行统一梳理和识别,确定出哪些是保密数据,哪些是敏感数据,哪些是边缘数据,哪些是非密数据,明确数据安全治理的对象

如何明确数据战略要达成的目标。首先要做的就是数据治理战略的宣贯,让企业全员都能清楚和理解企业的数据战略,从而建立全员的数据质量意识、数据安全意识,并将这种意识转化为行动力,在潜移默化中提升企业数据的质量和安全防护。

如何建立数据安全治理流程。包括数据梳理与识别。、数据安全认责、数据分类和分级、数据的访问授权、数据安全的全生命周期管理。

如何运用数据安全治理的技术手段。包括身份认证与访问控制、数据申请及审核、数据的分级与授权、数据脱敏技术、数据加密技术、数据安全审计等。

如何在数据安全和工作效率之间寻找到平衡。安全与效率始终不是一个非黑即白的问题,企业应当在安全、效率之间找到平衡点。做好数据安全治理,就是要建立数据安全标准,释放数据应用空间,提升数据的应用效率。而基于此角度考虑问题,我们再去对哪些影响效率的安全措施进行重新审视,从而帮助找到更高效的解决方案,让数据安全和工作效率协同发展。


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