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· 可以獨立部署,也可以與大數據平臺、數據隱私保護平臺集成
數據治理數據使用場景
場景決定數據安全工具的選擇,例如呼叫中心、測試開發、對內數據流通、對外共享交換等,每種場景都有適用于自己的數據安全工具。當然,場景的梳理還有助于特定安全工具的安全策略制定,例如數據脫敏,同一數據域在不同場景下的脫敏規則等。
真正的數據安全項目,耗時耗力的就是咨詢梳理階段,企業大部分精力和節奏也都消耗于此,技術方案的落地只是工具的選型和實施,其實反而不是那么重要。正如前文所說,只要前序工作做的好,一切便都是水到渠成的。
數據治理多種異構數據源支持
具有多種異構數據源支持,一個脫敏規則可應用于不同的數據源,可對結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據進行脫敏處理。例如:可在excel、TXT、Oracle、Hadoop等數據源上直接引用。脫敏后的數據完全不落地分發,提供庫到庫、文件到庫、庫到文件、文件到文件等方式,無需在生產系統或本地安裝任何客戶端。
數據治理過度采用GDPR對國內的影響
中國與歐盟國家的國情不同,法律也不同。與歐盟相比,目前我國尚未形成關于個人數據保護完善的法律法規體系,類似的相關條款基本都分散在不同部門的法律法規或標準中,邊界和懲處力度不如GPPR明確,因此我國的個人數據保護基本還是依靠數據數據服務商單方面自律性的承諾,缺乏強制力。在數字經濟大爆發,又缺乏明確約束力的背景下,許多企業制地采集使用個人信息,甚至會出現企業間數據共享、交換的情況出現。