数据安全不可或缺的基础工程:分级分类治理 数据安全的保护对象是数据。只有对数据具有基本认知后,才可以施加适当的数据保护方案。如果不知道数据在哪儿,数据安全显然是空谈。而当我们对数据的安全保护一概而论时,数据必然会面临保护过度或保护不足的问题,数据的使用也会受到很大的影响。 数据安全 2024年03月04日 212 点赞 0 评论 133 浏览
筛斗数据:深耕数据清洗,赋能数据价值挖掘之旅 在大数据时代,数据如同一座未经开垦的金矿,蕴藏着丰富的价值。然而,原始数据往往杂乱无章、包含大量冗余与错误信息,唯有经过精心的数据清洗,才能真正提炼出高质量的数据原料,服务于商业洞察、政策制定与科学研究。在此背景下,筛斗数据技术研发团队以其专业实力与先进理念,聚焦数据清洗技术的研发与应用,旨在破除“数据迷雾”,激活数据潜能。 数据清洗 2024年04月01日 431 点赞 0 评论 152 浏览
数据安全技术能力发展现状及挑战解析 近期数据泄露等安全事件频发,严重侵害个人信息主体权益,影响国家安全、经济发展和社会稳定。以欧盟、美国为代表的地区和国家纷纷出台个人信息保护、数据安全的法律法规和管理规范,进一步明确企业数据安全保障的责任和义务。我国也积极加强数据安全管理布局,出台《中华人民共和国网络安全法》,提高数据安全管理要求。 数据安全 2024年03月04日 215 点赞 0 评论 164 浏览
筛斗数据治理:大数据采集技术工具及应用场景 大数据采集可以细分为数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换等过程,将分散、零乱、不统一的数据整合到一起,以一种结构化、可分析的形态加载到数据仓库中,从而为后续的数据使用奠定坚实基础。 数据治理 2024年03月22日 2 点赞 0 评论 191 浏览
第四篇专家解读《数据安全法》40个要点|如何实现数据“可用不可见”的安全目标 随着经济数字化、政府数字化、企业数字化的建设,数据已经成为我国政府和企业最核心的资产。随着合资企业、跨境贸易、多厂商全球合作的模式变迁,数据开始在企业与企业之间、政府与企业之间以及国与国之间流转、融合、使用。 数据安全 2024年03月05日 215 点赞 0 评论 193 浏览