如何做好大数据时代的保密工作
众所周知，大数据技术提高了信息安全防护水平。大数据分析技术可更好地发现网络异常行为、找出风险点，觉察网络攻击行为的蛛丝马迹、找到攻击源，识别网络钓鱼攻击、防止欺诈入侵。例如，基于大数据的威胁发现技术，数据分析的范围更广、时间跨度更长，能够有效提升对未知威胁的检测和预防能力；基于大数据的认证技术，能够有效实现身份精确认定和高效鉴别，降低认证攻击安全隐患等。
数据治理
什么是数据治理策略？
数据治理策略是确保数据质量、提高数据利用率和保护数据安全的关键。它不仅有助于企业更好地理解和控制自己的数据资产，还能够帮助企业遵守相关法律法规，提高决策效率和准确性。
几种常见的数据治理框架
在企业数据中台体系建设过程中，数据治理，是避免不掉的课题，如果从数据治理的不同语境上看，数据治理可分为宏观语境下的数据治理与微观语境下数据治理。从宏观语境上看，企业级的数据治理，是一项持续的，系统性的工程，包括数据战略，数据治理架构，组织与保障体系，运营机制，技术与工具等。
筛斗数据：如何选择适合自己的数据治理工具
选择合适的数据治理工具需要综合考虑多个方面。通过明确需求、评估功能与特性、考虑集成性、评估性能与扩展性、考虑安全性与合规性、查看案例与口碑、考虑成本与预算以及进行试用与评估等步骤，您将能够找到最适合自己组织的数据治理工具。
大数据治理入门系列：数据质量
无论您是数据领域的专业人员，还是其他领域的非专业人士，也许都曾遇到过数据不完整、数据过时、数据不一致、数据不准确等问题。这些低质量的数据不仅没能解决最初的疑问，甚至还可能衍生出了其他问题。质量低劣的数据会影响数据分析结果，误导业务决策，造成经济或其他方面的损失，损害使用者的信心。因此，为了避免这类问题，组织机构有必要把控数据质量。数据质量也是数据治理的重要一环。
第五篇数据的"谎言" ——大数据环境安全防护技术之数据脱敏
数据爆炸式增长，大数据成为国家基础性战略资源。大数据中蕴藏的巨大商业价值被认可，但也带来了一个问题：“大数据对人们来说，真的只有好处吗？”
如何提高数据治理的效率和效果？
提高数据治理效率和效果需要综合考虑目标设定、计划制定、技术应用、人员培训、安全控制等多个方面，形成一个持续改进的闭环管理体系。通过这些措施，组织不仅能够提升数据治理的效率，还能够确保数据治理的成效，从而更好地支持业务决策和增强竞争力。
数据治理：解锁数字力量，塑造企业未来竞争优势
随着数字化浪潮的推进，数据已成为企业运营和决策的核心要素。在这一背景下，数据治理不仅是企业管理的关键一环，更是塑造企业新型数字能力、提升竞争力的核心手段。
筛斗数据：数据提取，连接现实与未来
“筛斗数据”以其数据提取技术为桥梁，不仅实现了现实世界的精准映射，更为未来的探索与发展注入了无限动力。在这个数据为王的时代里，“筛斗数据”正以其卓越的技术实力和前瞻性的发展视野，引领着数据技术的潮流方向。我们相信，在未来的日子里，“筛斗数据”将继续携手更多伙伴共同前行，在数据提取的征途上不断突破创新，为连接现实与未来贡献更大的力量。
筛斗数据如何通过数据治理技术推动企业数据价值的释放
筛斗数据通过其先进的数据治理技术，在数据提取、数据治理和数据清洗等方面为企业提供了全面的解决方案。这些解决方案不仅提高了企业数据的质量和价值，还推动了企业数据价值的释放和业务的创新发展。
