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数据是组织可能拥有的最重要的资源之一。通过有效和有洞察力地使用数据，组织可以利用他们的数据资产获得竞争优势，确定承诺最佳结果的营销策略，以及目标市场。
然而，由于它作为一种资源的重要性，组织必须确保他们有相关的机制和流程来保证它的可用性、安全性、可访问性和完整性。这只能通过在整个组织中采用强大的数据治理和数据安全流程来实现。
公司必须明白，绝不能是数据治理 或 数据安全。它必须始终是数据治理 和 数据安全。两者对于任何组织的整体数据战略都同样重要，因为它们相互补充和增强，并帮助组织确保数据的安全性和可用性。
话虽这么说，了解什么是治理和数据安全的基础知识、它们的重叠以及各自为组织提供的好处至关重要。
数据治理的定义
数据治理是指组织收集各种政策、实践、角色和指标，以监督组织内数据的有效和负责任的使用。数据治理针对任何潜在的不当处理或数据管理不善制定政策和保障措施。
数据治理试图建立一个“单一事实来源”，以确保所有相关的组织利益相关者能够一致地理解存在的数据、数据的含义、数据的位置以及数据的新鲜度。这些见解使团队能够发现和理解数据，从而得出有意义的分析和更好的决策。数据治理通过数据目录实现这一点，该目录通过帮助用户快速轻松地找到所需数据来带来最重要的价值。
数据沿袭是数据治理的另一个重要方面。数据沿袭是跟踪整个组织的数据来源和传输的能力。了解数据沿袭对于确保正确使用数据并遵守不断发展的法规至关重要。
随着越来越多的组织采用多云基础架构来满足其数据需求，对有效数据治理的需求也相应增加。例如，迁移到云端会带来一系列挑战，例如数据主权。有效的数据治理对于解决处理数据主权时出现的问题非常重要，例如识别数据类型、数据归属、位于何处、谁在访问它以及适用的法规。
数据治理可以通过为组织提供对其敏感数据的更深入的上下文洞察来帮助应对这一挑战。它可以帮助根据监管要求和义务映射数据资产，同时支持围绕数据的使用、访问和存储建立清晰、明确且合规的策略。
数据治理用例
一个强大的数据治理基础设施可以为任何组织提供很多东西。一个关键组件是一个集中的、可搜索的存储库，它支持数据发现、读写和协作分析。它可以帮助内部各个团队之间更好地沟通和协作。此外，它还为公司提供以下能力：
维护数据沿袭
数据治理对于维护稳健的数据沿袭至关重要。
如前所述，数据沿袭有助于跟踪数据的来源和移动及其随时间的转换。还需要确保数据可信、可靠和准确。对数据沿袭的清晰洞察不仅对于满足合规性而且对于降低风险和决策制定都是必要的。
通过有效的数据治理，数据团队可以清楚地了解数据的来源、转换方式和去向。通过全面了解整个数据流，可以更轻松地识别数据处理过程中可能出现的任何问题或错误。此外，数据沿袭洞察进一步使数据团队能够对数据访问和使用保持适当的控制。
优化决策
对于大多数组织而言，数据的主要目的之一是决定业务决策。从表面上看，这是一个合理的策略，但它依赖于适当的机制来保证数据易于发现、访问和高质量。强大的数据治理基础架构可确保所有授权用户都可以访问相同的高质量数据，从而消除组织内数据孤岛的需要。这有助于消除与重复数据和不同数据视图导致的决策相关的错误。强大的数据治理实践还可以促进不同团队之间更好的协调，从而做出更好的决策。
简化合规性
虽然数据治理确保了更好的数据质量，但它也使合规性变得更容易。强大的数据治理解决方案允许组织根据管理组织如何确保数据安全的法律法规存储、维护和使用其数据资产。
更重要的是，随着新的数据隐私法规比以往任何时候都更频繁地生效，可靠的数据治理解决方案为组织提供了一个主动框架，以确保他们的数据实践始终符合任何新的要求和义务。
数据安全的定义
数据安全是指组织为保护其数据免遭任何类型的未经授权的访问、盗窃、修改或复制而采取的做法、政策和程序。
更重要的是，就数据基础设施而言，现在大多数组织都采用多云策略，数据安全也必须考虑这一关键因素。虽然采用多云策略有很多好处，但它也使组织容易受到一些相当严重的安全风险的影响。由于多云环境带来的独特挑战，应对这些风险更加复杂。
这些挑战包括：
- 不同的云提供商有不同的安全设置、选项、工具、标准和限制。这可能会在获得组织数据面临的潜在威胁的完整可见性方面造成瓶颈。更重要的是，在多云环境中，这会使团队无法全面了解数据资产的整体安全状况，这可能导致配置错误以及内部政策与隐私法规和安全标准保持一致的问题。
- 组织的员工在理解多云环境方面没有接受足够的培训，导致安全配置错误。由于团队无法全面了解其敏感数据资产的存储位置、谁可以访问它、访问频率如何以及从何处访问，这些问题可能会进一步恶化。当涉及到适当的访问控制的开发和实施时，这种洞察力的缺乏带来了挑战。
多云环境中的数据安全需要动态策略。由于大多数云运营商不断发布更新并引入新功能和服务，因此组织必须主动识别这些变化带来的任何风险，并定期相应地调整所有数据安全措施。如果无法清楚地识别潜在风险，组织将难以消除其现有数据安全策略和实践中的潜在盲点。
数据安全用例
拥有强大的数据安全基础设施有几个好处，例如主动检测和防止任何内部威胁，监控数据集风险评分的任何突然变化，通过关联整个数据集的风险评分变化来消除任何可能的盲点，以及如果发生潜在的数据泄露，提供可操作的见解以防止未来发生任何此类攻击。此外，数据安全性使组织能够：
保护敏感数据
大多数组织收集大量数据。虽然期望组织确保其收集的所有数据都得到适当保护，但它必须对敏感数据采取额外的预防措施。使用正确的数据安全解决方案，组织不仅可以充分保护所有此类敏感数据，还可以避免因此类数据泄露而导致的声誉损害。
强大而有效的数据安全解决方案可为组织提供与其数据相关的可操作见解，例如每个数据资产、资产位置和个人数据类别的风险评分。使用这些见解，组织可以立即补救任何安全风险并调整其数据访问策略以根据类型、敏感性、系统、位置和法规控制对数据的访问。
实施最小权限访问模型
最小权限原则 (PoLP)是一个相当简单的安全概念，它要求用户被授予对完成其任务所需的组织数据和系统的最小访问权限。虽然简单，但从数据安全的角度来看，PoLP 对组织的好处可能是巨大的。如果黑客获得对内部帐户的未授权访问权限，它可以最大限度地降低组织数据基础架构的脆弱性。同样，它将限制恶意软件在组织网络中的传播仅限于受感染的工作站。
利用数据泄露洞察力
如果确实发生数据泄露，组织仍然可以采取多种措施来限制泄露的后果。紧接着，组织可以识别受违规和受损数据元素影响的个人。有了这些见解，组织可以根据相关数据法规的要求及时向受影响的个人发送通知，并启动相关的补救措施。
未来该何去何从？
多云和混合 IT 架构的快速采用给组织带来了新的数据安全风险和挑战。云服务提供商 (CSP) 拥有自己的处理架构，逐渐取代传统的组织数据安全边界。
然而，随着数据在不同地理区域的多个 CSP 架构中存储、访问、处理和共享，它产生了新的数据风险。
所有这些因素都表明自动化是解决组织数据治理和安全需求的最有效和高效的方式。更重要的是，如果组织要更有效地应对这些不同的挑战，数据治理和安全性必须更加积极地融合。
统一数据控制框架代表了一种范式转变，使组织能够在安全、隐私、合规性和治理方面履行其数据义务。
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