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天津能源数据安全治理报价「北京派客动力」

发布单位:北京派客动力科技有限公司  发布时间:2022-7-19

企业视频展播,请---播放视频作者:北京派客动力科技有限公司










数据治理数据赋能 近越来越多的朋友关注到“数据赋能”这样一个话题,所谓数据赋能,可简单理解为挖掘数据价值,利用数据提供服务。举例来说,营销、人物画像、经营分析、数据地图这些都属于数据服务的范畴。究竟利用数据赋什么能,这需要取决于你的业务背景和发展方向,我们今天讨论的重点不是赋什么能,而是数据如何赋能。

我喜欢把数据赋能和---放在一起讲,因为---的目标之一就是数据赋能。众所周知,我们从93年开始逐步发展信息化,从为了解决业务上0和1问题,为了解决无纸化办公,到现在的大数据时代,近30年的时间总结起来,数据领域一共就三件事:解决数据孤岛问题、---数据保护以及提供数据服务。翻译过来就是数据治理、数据安全治理以及数据赋能。





数据治理数据适用、加工活动

数据处理活动需要具备明确的目的,并被用户授权;

处理生物识别、健康、金融账户、行踪轨迹等敏感---,应取得个人的单独同意;

通过自动化决策方式向个人进行信息推送、商业营销,应提供不针对其个人特征的选项或提供便捷的---方式。

数据传输、提供、公开活动

未经用户授权,数据信息不得向第三方传输和提供;

数据信息特定目的适用,未经授权不得不公开;数据信息不得泄露的原则。




数据治理数据形态

作为数据安全---,了解企业自身数据的步就是数据形态的认知。数据体量有多大,是tb、pb还是zb级?哪些是结构化数据、哪些是半结构化数据、哪些是非结构化数据?这些数据都存储在哪里,企业都用到了哪些种数据库,是传统的关系型数据库、mpp数据库、k-v数据库还是基于hadoop的数据库?这些数据的增量情况如何等等,都属于数据形态的范畴,都需要梳理了解。






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