京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
三要点告诉你如何降低大数据合规风险?
由于大数据众所周知,数据的数量和复杂性已大大增加,这与事务记录系统(SOR)的时代已不可同日而语。来自新数据源的这些新型数据,加上企业组织将数据变成其他信息的种种方式,给隐私、安全和妥善保管方面的合规实践带来了独特的挑战。
一位专家在《CSO》杂志上的一篇文章中写道:“大数据合规方面的挑战,加上这越来越多的一堆乱糟糟的法律、监管、标准和合同义务,让人不知所措。”这是一位主管技术交易及外包、隐私、安全和信息管理等业务的工作者。
即便没有任何个人身份信息岌岌可危,企业还是有义务要落实适当的安全措施,保护其他高度敏感的信息,比如与其商业机密、营销活动、业务合作伙伴关系等方面有关的信息。许多公司常常只关注法律、监管、标准和指引这片森林中的某一颗树或树枝,而没有认识到或者甚至没有看到其他附近的树及其关系,当然很少拉开适当的后退距离,冷静地分析一下,以便全面了解合规这片森林。
这片大数据合规森林涉及多个物种,驻留在其中的数据来自视频、照片、音频记录、机器和第三方厂商。数据分析员执行数据清理和混合,以便获得业务领导人需要的基本分析结果。在这个过程中,数据开始转换成新的数据形式。数据不断演变成新的数据形式时,全部这些活动让公司很难执行合规工作。
公司想要应对大数据合规挑战,唯一的办法就是制定一套企业框架,以应对大数据合规。这套框架要处理好诸多方面,除了数据外,还要兼顾数据驻留在其中的系统,谁可以访问这些系统,以及是否可以信赖这些数据是准确的数据。
大数据合规方面要考虑的另外问题包括:评估各种类型的大数据风险,评估知识产权的保护情况,以及向利益相关方和客户做出适当的法律透露和承诺。企业在评估这些方面、制定政策时,应该向外面的法律顾问或审计人员寻求忠告,讨教最佳实践。
向IT管理员及领导大数据项目的其他人传达的讯息就是,现在考虑大数据合规,并为此采取措施不算太早。你应该围绕大数据制定一套可灵活扩展的合规框架,确保所有利益相关方都了解它。下面是大数据和分析管理员除保护系统和数据访问安全外还应该采取的三个步骤:
1、评估大数据合规工作
大多数公司很少开始制定大数据合规计划。它们使用之前用于事务记录系统的数据保管、隐私和安全方面的IT准则,它们向利益相关方和客户发布年度隐私和安全报告。遗憾的是,这其实并没有真正考虑到大数据和大数据转换的独特性。
如果公司决定销售数据,现在没有太多的政策针对这些数据的隐私、安全和所有权。在这一系列数据转换和改头换面中,企业组织必须确定在哪些点执行合规、如何执行以及为何执行。
2、评估贵企业如何保护文档的安全
在许多情况下,孤立的业务部门有纸张记录,但是它们也一直在实行数字化,增添这些记录。其中一些信息是高度敏感的,包括患者健康记录和财务记录,可能还包括公司商业机密和专利设计。
可能已落实了标准的安全措施(包括限制进入房间、访问系统),但是如果你的大数据策略认为这种数据与其他记录系统或第三方数据结合起来很重要,该如何是好?开始越过拥有自己的合规规则的传统数据库之间的界线时,就需要重新考虑合规。
3、制定管理大数据合规的新策略
在关系数据库使用结构化数据的早期日子,很容易识别和检索敏感数据,因为数据搜索简单又直观。大数据就不是这样,大数据是完全非结构化的,也不可预测,很难搜索按照监管准则需要保护的敏感数据。这就是为何制定管理大数据合规的新策略很重要。
跟上大数据合规方面的最新进展
大数据合规涉及另外许多方面,包括专门针对大数据新涌现出来的合规措施。IT决策者及其他负责大数据的人士应该密切关注这些新方面的动向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18