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非结构化数据的数据安全治理实践
2023/04/17
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我国大中型企业在日常经营过程中，同样面临着严重的数据安全管理风险，具体体现在：数据敏感性级别未定义以至于很难抓住核心敏感性数据进行优先治理、人员对法律法规相关要求在日常行为中的映射并不明确、缺乏具体的数据安全企业标准、数据安全管理平台策略制定路径不明等典型问题。
非结构化数据的数据安全治理是企业必须面对的一个重要问题。由于非结构化数据的数量庞大，且数据形式多样，数据来源不确定，因此其安全性难以保证。以下是一些非结构化数据的数据安全治理实践：
- 数据分类：将非结构化数据进行分类，根据不同的安全级别设置不同的访问权限，确保敏感数据的安全性。
- 数据加密：对于重要的非结构化数据，可以采用加密技术保证数据的机密性和完整性。
- 数据备份：建立完善的数据备份和恢复机制，及时备份重要数据，避免数据丢失。
- 数据访问控制：对非结构化数据进行访问控制，只允许授权用户访问数据，减少数据泄露的风险。
- 数据监控：建立数据监控系统，及时发现非结构化数据异常，防止数据被篡改或损坏。
- 安全培训：加强员工安全意识教育，提高员工对数据安全的重视程度，减少因员工疏忽导致的数据安全问题。
随着非结构化数据的不断增长和应用领域的扩大，对于非结构化数据的管理和治理已经成为企业和组织必须面对的问题。有效地管理非结构化数据可以帮助企业更好地利用数据价值，提升业务效率和竞争力，同时也需要注意非结构化数据的安全和隐私保护。在未来，随着技术的不断发展和数据应用的深入，非结构化数据管理的重要性将会更加凸显。
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非结构化数据管理
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