数据治理

筛斗数据 :提高大数据安全和隐私保护的方法及措施

大数据时代的到来,为人们的生产和生活提供了更为广阔的发展空间和便捷性与此同时,大数据安全与隐私保护的重要性逐步凸现出来,成为社会普遍关注的重心。但是,由于大数据时代面临的挑战较大,我国对于大数据安全与保护措施力度不足,使得大数据安全与隐私保护技术有待提高。此外,还要为大数据安全与隐私保护提供良好的发展空间和法律保护,以提高大数据安全与隐私保护的全面性和针对性。​

跨越障碍:解决复杂网页数据提取的挑战

虽然复杂网页的数据提取面临诸多挑战,但通过合理选择工具和方法,我们仍然可以有效地获取所需信息。关键在于理解网页的结构和技术特点,制定相应的提取策略,并适时调整以适应网站的变化。随着技术的发展,数据提取的工具和方法也将不断进步,为我们在信息海洋中导航提供更强的支持。​

揭秘数据治理:七步工作法&十大准则全解析

数据治理的“七步工作法”与“十大准则”为企业构建科学、系统、高效的数据治理体系提供了重要的指导和借鉴。企业应结合自身实际情况,灵活运用这些方法和准则,充分挖掘数据潜能,赋能业务创新,实现数字化转型的稳健推进。

数据安全包括哪些方面?

数据安全CIA三要素/原则:机密性(Confidentiality)、完整性(Integrity)和可用性(Availability)是安全的三个原则、要素、方向。

加强数据治理 释放数据价值

数据治理将在不断应对挑战中迸发出新活力。陈肇雄强调,要转变观念,树立数据思维、形成数据治理文化;要机制引领,创新治理体系、健全数据治理生态;要融合创新,释放数据价值、拓展经济增长新空间。江明涛指出,要从三个方面发力做好数据治理工作,即加强标准引领,做好DCMM贯标工作;推进人才培养,深化首席数据官探索;强化资源汇聚,培育数据产业生态。

我国数据安全面临的七大挑战与治理建议

在数字信息技术日新月异的发展趋势下,数据已成为数字经济发展的核心生产要素,是国家重要资产和基础战略资源。随着数据价值的愈加凸显,数据安全风险与日俱增,数据泄露、数据贩卖等数据安全事件频发,为个人隐私、企业商业秘密、国家重要情报等带来了严重的安全隐患。

数据安全:为什么要做数据安全?

数据安全是指通过采取必要措施,确保数据处于有效保护和合法利用的状态,以及具备保障持续安全状态的能力。要保证数据处理的全过程安全,数据处理,包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。

数据洞察的起点:专业清洗技巧促进持续发展

专业的数据清洗不仅能够提高数据质量,还能够为数据分析提供可靠的基础,从而支持更加精准的业务决策和策略制定。这对于任何希望在竞争激烈的市场环境中保持持续发展潜力的组织来说,都是至关重要的。​