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大数据背景下数据治理面临的现状数据量大且类型多
在大数据背景下 , 各行各业大量运用信息化工具 , 如财务管理系统、办公系统、生产系统、业务系统、客户系统等 , 每天形成大量且类型复杂的数据 , 如图片、视频、数字、图文等 , 且大数据资源处于动态变化之中 。
传统的数据治理适应不了大数据的需求 , 应进行数据治理的改进与创新 , 迎合大数据时代数据资源发生的变化 , 实施数字战略 , 广泛全面收集数据 , 深度挖掘数据资源潜在价值 , 实现数据价值的最大化 。
数据治理策略差异大
以行业的视角来看 , 每个企业产生的数据类型有着较大的差异 , 而每个企业的不同部门产生的数据类型也不相同 , 增加了数据治理的难度 。
因此 , 在数据治理上企业各部门采用的策略也存在着差异 , 导致不同部门在数据收集、存储、处理等方面无法做到统一 , 影响到企业内部数据的共享性与安全性 , 并且企业内部数据处理的不统一 , 也会影响到数据真实性、可用性及精准度 , 需要通过数据治理及网络安全措施的有效实施 , 改变这一现状 。
数据治理要求提高
大数据时代赋予数据更多的特征 , 如数据量大、类型繁多、价值密度低 , 以及传播速度快、时效高等 , 从而对数据治理提出了更高的要求 , 数据治理也更加的复杂化 。
在企业数据治理中 , 各个部门虽然负责自身的数据收集 , 但各部门运行在一个企业的大环境下 , 相互之间存在业务交集 , 出现数据重复性收集的现象 , 或是每个部门按照自身数据治理的要求进行数据处理 , 形成数据之间的差异 , 影响到数据的可用性及价值 。
此外 , 数据治理面临着开放性的网络环境 , 系统内部数据、保密文件资料在网络中传递 , 数据安全风险增加 , 需要数据治理的积极介入 , 加大网络安全措施 , 以保护企业数据的安全 。
大数据背景下数据治理应采取的网络安全措施准确识别用户身份 , 避免非法登录
- 身份认证
一是共享密钥 , 在服务器中提前设置登录名与登录密码 , 用户在终端界面输入登录名与密码后 , 服务器比对确定无误后 , 才可进入系统操作界面 。
二是生物学特征认证 , 指纹与人脸识别应用较多 。
三是公开密钥加密算法 , 如SSL和数字签名 , 在公开密钥与用户私有密钥匹配成功后 , 系统通过身份验证 。
在数据治理网络安全防护中 , 可根据自身实际选择使用以上身份认证方式 , 使服务器准确识别访问者身份 , 并分配相应的操作权限 , 避免非法登录问题 。
- 消息认证
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