数据治理

数据治理之数据标准管理

根据全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组制定的大数据标准体系,大数据的标准体系框架共由七个类别的标准组成,分别为:基础标准、数据标准、技术标准、平台和工具标准、管理标准、安全和隐私标准、行业应用标准。

数据主要有哪三大来源?

1、数据主要有哪三大来源(1)大量人群产生的海量数据(2)企业应用产生的数据(3)巨量机器产生的数据。

数据治理的前世今生

在大数据领域,数据治理可以说是高频次的出现,那么为什么需要数据治理?应该怎么来实施数据治理。

数据治理:将数据从源头进行清洗

数据一切都与技术的集中化有关。数据安全地存储在企业大型机上,只有具备导航预处理数据库技能的程序员才能访问它。差不多四十年后,所有这些都与数据民主化和强大的数据治理战略的需求有关。

加强数据治理 守护数据安全

为数字经济持续健康发展筑牢安全屏障,既要探索监管与市场服务相结合的安全治理体系,增强数据安全立法的操作性;也要积极推进数据要素市场化配置,在加强数据安全治理的同时,努力促进中小企业创新,让全社会共享数字经济发展成果。

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。

数据治理就是数据建模?

数据治理是对数据管理权力的执行和落实。数据建模可以被认为是对数据定义权力的执行和实施。数据建模这门学问涉及到在'正确'的时间,由'正确'的人,为组织定义'正确'的数据,这就是数据治理的本质。