金融业存储了海量化的数据,还需要掌握敏感的需要保护的数据到底在哪些系统内分布,它们最终流向了何方?是否存在未授权的流转或者非法的流出?是否需要建立敏感数据资产的识别、标识、溯源系统,以便于随时跟踪敏感数据的流向和分布?是否需要建立对敏感数据的统一监控和审计措施,以便于对敏感数据的可疑使用进行跟踪?
这个大概是涉及到血缘分析、元数据管理和数据安全多个领域的重要一环了,分享下一些简单的思路和困难:
1、通过数据文件的供/求关系可以初步的分析到表-系统间的影响关系和血缘,但是管理如果比较粗糙,会导致部分关系与实际不符,现在应当有些专用的工具可以实现,人力维护成本很大。
2、通过批量依赖关系落地分析数据-表-接口之间的血缘流向,这个依赖于调度的实现模式,同时也依赖于调度管理的标准化,维护的信息越标准,该部分体现的血缘越清晰。
3、通过程序/函数/包进行分析,目前还未接触过效果非常理想的方案/产品,不知大家有无最佳实践可以推荐学习下?
识别并掌握海量数据的流向和分布是数据管理和分析的重要一环,可以通过以下几种方法实现:
在金融行业,数据安全是至关重要的。银行存储了大量的客户信息、交易记录等敏感数据,如果这些数据被泄露或滥用,将会给客户和银行带来巨大的损失。因此,银行需要采取一系列措施来确保数据的安全性。
首先,银行需要建立敏感数据资产的识别、标识、溯源系统,以便于随时跟踪敏感数据的流向和分布。这个系统可以帮助银行确定哪些数据是敏感的,以及这些数据在哪些系统内分布,最终流向了何方。这样,银行就可以更好地掌握敏感数据的安全情况,并及时发现和处理异常情况。
其次,银行需要建立对敏感数据的统一监控和审计措施,以便于对敏感数据的可疑使用进行跟踪。这个系统可以监控敏感数据的使用情况,包括谁、何时、在哪个系统中使用了这些数据。如果发现可疑情况,银行可以及时采取措施,防止数据泄露或滥用。
最后,银行需要采取一系列技术措施来保护数据的安全性,例如加密、访问控制、备份和灾备等。这些措施可以帮助银行防止数据被非法获取、篡改或破坏,确保数据的完整性和可用性。
总之,银行需要建立完善的数据安全管理体系,确保敏感数据的安全性。这需要从技术、管理和制度等多个方面入手,采取一系列措施来保护数据的安全性。