数据治理安全实施框架

  • 安策数据加密保护-(CPI)² 框架的数据治理安全实施

          (CPI)²是霍因科技联合数世咨询,为100多家企业咨询CIO研究咨询发布的数据安全框架,结合霍因科技在数据安全和数据治理方面的沉淀技术,以及对行业数据的深入理解,符合数据安全相关法律法规和地方政府和行业安全要求,是合规驱动数据安全建设的最佳实践。框架的具体施工分为以下三个阶段,供参考:

    第一阶段是数据资产化:Consulting代表行业咨询,Capitalization代表数据资产化,通过行业知识库,辅以咨询服务,通过人工智能为企业实现数据分类和资产化;

    第二阶段是数据安全:Policy代表安全策略,Protection代表安全保护,为数据资产制定全面的安全策略,符合法律、法规和政策要求的安全控制能力;

    数据能力迭代的第三阶段:Iteration代表迭代调优,Improvement代表不断跟进法律法规和政策变化,不断学习业务逻辑的特点和管理操作流程,不断调整分类结果,使数据资产更加准确、清晰,反复循环积极迭代过程,实现可持续数据治理的安全。

          由于企业组织之间的业务差异和复杂性,要从组织层面考虑,既不能对当前业务的发展产生严重影响,也不能考虑业务长期发展的需要(CPI)²框架促进企业组织实现业务和数据治理的合理平衡,建立数据安全合规文化和有效的合规风险预防、预警和监督机制,避免违反国内外相关法律、行业监督指导、制度、规范等风险,确定实际业务数据处理是否符合规定管理要求,是否存在数据错误伪造,合规管理的实际覆盖范围是否全面,业务人员是否改变数据安全策略,根据具体业务场景和生命周期环节,识别和解决数据安全问题,防范数据安全风险,实现数据安全能力迭代,确保企业组织保持长期稳定运行。

    CPI)²框架实现数据资产化

           “让数据更有价值,让数据产生价值,让价值量化”,产生更丰富的数据应用场景,促进数据资产建立生态,实现数据资产的可持续经营,促进企业组织数据资产的业务价值、经济价值和社会价值,使数据真正成为企业资产的一部分,促进业务发展,进一步促进企业数字化转型。

           数据资产是能够为企业组织产生价值的数据资源。数据资产的形成需要积极管理数据资源,形成有效的控制。通过对数据资产的分析,可以更好地细分用户群体,制定销售策略,服务客户,清晰了解当前客户的需求信息,从而更有针对性地介绍产品,提高企业组织的销售水平。

          在企业组织数字化转型过程中,应根据业务发展阶段提供匹配业务需求的数据安全能力,并根据业务运营的逻辑和流程进行设计,更多地利用通用安全控制来匹配现有的业务流程和管理环节。数据治理安全理论是面向业务数据治理维度,从系统流程层面,根据企业组织整体数据安全策略,根据实际业务需要进行相应的合规管理、管理规划和人员建设,梳理当前数据安全风险现状,控制企业组织整体治理流程,巩固数据安全能力,结合流通、隐私安全等安全工具实现数据安全共享开放。

           数据安全合规管理是企业组织保持长期稳定运行的前提,也是数据安全能力的最低要求,数据治理安全理论根据重要数据保护要求的法律法规和相关标准,建立统一的安全管理规范,包括但不限于个人信息保护、重要数据保护安全合规要求,确保组织数据安全合规。

    由于数据治理安全理论来自数据,以数据为中心,确保数据安全,促进开发利用为原则,围绕整个数据生命周期构建相应的安全体系,需要组织内部多利益相关者统一共识、协调工作,平衡数据安全和业务发展,必须依靠多个部门合作实施一系列活动,因此,在数据治理安全理论的指导下,企业组织也需要(CPI)²框架可以更好地落地。

     

     

    来源:安策信息、SafePloy安策数据治理 | 关键词:数据加密  敏感数据加密  数据治理  数据安全框架   | 受欢迎指数(

与我们一起实践安全的客户代表