
数据仓库必须保障可访问性和可用性
大多数人都理解企业数据破坏造成的负面效果。在解决数据仓库的安全性方面,有两个特别重要的问题。第一是,数据仓库必须能够控制数据访问权限(数据权利)。第二是,提供业务持续性和灾难恢复(数据可用性)。
在数据访问权限方面,系统需要给一些用户分配权限,同时拒绝其他用户访问。在大型数据仓库中,有大量的数据需要保护,并且通常还有大量不同的用户组。系统需要支持端到端作业方式--从分段表到运营数据存储、分析和报表结构。
此外,敏感数据也存在问题,如个人身份信息(PII)、HR数据和企业敏感信息。相对于其他类型的信息而言,这些数据需要更严格的保护和更仔细的审核,并且会混合到数据仓库的数据结构中。它可能需要进行加密,才能实现足够的保护要求。
将所有这些重要数据保存在一个位置是非常危险的,因为攻击者可以轻松收集到所有数据。然而,安全性是不固定的活动目标。人们可以来,也可以走。他们会改变工作职责。保持安全性一直是一个挑战。要在多个系统上实现安全性难度就更大。
注:如果一个来源的信息都很难保证安全,那么想要保证多个来源的信息安全性,难度就更大了。例如,用户可能能够查看人力报告系统的信息,但是无法查看HR系统记录的员工计时工资。尽管如此,这些信息都存储在数据仓库中,所以可以对人力成本进行分析。
如果一个数据仓库系统能够管理整个数据链,那么它就能够提供最容易管理的数据安全性。单个安全系统更容易维护和更新。保存唯一真实数据的大型数据仓库可以实现最安全的配置。PII可以进行加密或散列化,从而保护各个信息的保密性。此外,数据也可以进行汇总,使任意个体的信息都保持隐藏,且可以在分析过程中使用。
数据可用性变得越来越重要,因为一旦数据仓库成为企业报表数据的主要来源,那么它就成为企业中不可或缺的组件。这会对几个方面造成影响。首先,它会影响数据备份和恢复。大型数据仓库系统在为用户保证性能时,还必须同时运行备份过程。虽然单个大型系统的备份难度要大于一组小型系统的备份,但是它在备份操作管理和数据保护方面更简单一些。
注:如果可用时间较短,那么执行大型数据集合的备份和恢复是很困难的。在设计一个大型数据仓库系统时,这些操作所需要的时间必须仔细斟酌。
其次是可用性。单独的内聚系统可能会成为单一故障点。然而,在大多数情况中,系统可以设计消除这个故障点。这是一个必须认真考虑的问题。首先,数据仓库系统本身要具备应付内部故障的能力。其次,如果远程位置灾难恢复机制适合这种数据仓库,那么系统必须支持远程站点操作。远程站点数据的同步是一个严重的问题,它会随数据仓库的数据量增加而加剧。为了支持大型数据仓库,必须认真对待这些问题。
再次强调,单一系统的优点在于简化管理。如果一个系统设计良好,拥有清晰的可用性维护过程和流程,那么其24 × 7可用性保持难度会远远小于多个系统。从IT角度看,维护一个系统的难度通常会小于多个小型系统的维护。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29