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数据湾：您的数据管理堡垒，保护和释放您的数据资产 (您的数据有问题,请重新申报)
数据湾，数据管理的最佳选择
数据湾是一个全面的数据管理平台，可帮助您保护和释放数据资产的全部潜力。我们提供一系列解决方案，涵盖数据保护、数据治理和数据分析，帮助您应对当今不断变化的数据环境带来的挑战。
我们的解决方案
- 数据保护：保护您的数据免遭数据泄露、勒索软件和其他威胁的侵害。我们的解决方案包括备份、恢复和灾难恢复。
- 数据治理：管理您的数据，确保其准确、可靠和一致。我们的解决方案包括数据分类、元数据管理和数据质量。
- 数据分析：从您的数据中提取有价值的见解。我们的解决方案包括数据仓库、数据挖掘和机器学习。
我们的优势
我们与其他数据管理提供商相比具有以下优势：
- 全面的平台：我们提供一系列解决方案，涵盖数据管理的所有方面，您无需从多个供应商处采购。
- 易于使用：我们的解决方案易于使用和部署。您无需成为数据专家即可从我们的平台中获益。
- 可扩展性：我们的解决方案可扩展，可以根据您的业务需求进行调整。我们支持从小型企业到大型企业的所有组织。
- 安全可靠：我们的平台是安全的可靠的。我们遵守所有行业标准，并拥有多层安全措施来保护您的数据。
客户案例
我们的解决方案得到了世界各地的许多组织的信赖。以下是我们的一些客户案例：
- 公司 A：一家大型跨国公司实施了我们的数据保护解决方案，以保护其敏感数据免受网络攻击。
- 公司 B：一家中型制造公司使用我们的数据治理解决方案来改善其数据的准确性和可靠性，从而降低了运营成本。
- 公司 C：一家初创公司借助我们的数据分析解决方案从其客户数据中提取了有价值的见解，从而提高了其营销活动的效果。
为什么要选择数据湾？
如果您正在寻找一种数据管理解决方案，可以保护和释放您的数据资产的全部潜力，那么数据湾就是您的最佳选择。我们提供全面的平台、易于使用的解决方案、可扩展性和安全性，让您能够自信地管理您的数据。
联系我们
立即联系我们，了解更多信息并了解我们的解决方案如何帮助您释放数据资产的全部潜力。
联系方式：
- 电话：123-456-7890
- 电子邮件：info@databay.com
- 网站：www.databay.com
如何理解数据资产目录和数据资产标签
《数据资产管理实践白皮书》中对数据资产管理的定义、重要性、管理范围以及项目落地实施的步骤作了全面的指导性说明，白皮书中汇集了国内各行业数据资产管理专家的智慧结晶，对完善国内数据资产管理相关理论体系起到了非常大的促进作用。 白皮书中也明确说明了数据资产管理是为了解决企业在释放数据价值过程中面临的诸多问题，通过系统化的管理方式实现数据的可得、可用、好用的目的，从而实现数据资产价值的最大化。 而在实施落地过程中，要实现数据资产“可得”这个目标，首先就需要明确如何实现数据资产管理的全面性，也就是要优先解决企业中有哪些数据资产，以及这些数据资产在哪里的问题。 同时，数据资产管理系统的用户涵盖了企业中对数据资产进行管理和使用在内的多种多样的角色，而不同的角色，关心的内容也不同，因此，数据资产管理系统中需要从不同的角度来描述数据资产，并对数据资产从类型、用途等多种角度进行分类，以满足不同工作岗位的不同角色对企业数据资产进行查找和使用的问题。 为了满足用户对数据资产分类管理和便捷查询的目的，数据资产管理系统中引入了资产目录和资产标签这两个概念。 虽然，资产目录和资产标签这两个概念的目的都是为了对数据资产进行归类，但是，在实践的过程中，会遇到对这两个概念定义不清，导致大家都知道这两个概念，又无法对两者的区别给出明确定义的问题。 并且，对于这两者的概念和区别，很少能在哪个资料中明确地给出一个标准统一的说明，也导致在数据资产系统建设的初期会出现一定程度概念不清晰，需求沟通过程中效率低下的问题。 那么，数据资产目录和数据资产标签的区别是什么呢？ 在说明这两个概念的差别之前，可以想一下目录和标签的区别，在生活中的很多场景中都使用了这两个概念。 例如，每一本书都会有目录，目录中描述了整本书的内容体系框架，也明确标注了不同章节内容的页码，方便读者快速定位。 那么，目录其实至少包含了两个方面的作用，第一个是为了让读者快速了解书中包含的内容，第二个是为了让读者根据内容的体系框架快速定位到页数，方便快速查找。 有很多专业书籍中，不仅会有目录，在书籍的最后还会有专业术语表或者是参考文献表等。 而这些，都是为了满足读者从某一个专业术语角度或是某一篇参考文献为出发点，找到书中相对应内容的需求。 再举一个例子，市面上有很多云笔记软件，国内比较著名的有印象笔记、有道云笔记和为知笔记等，在这些云笔记软件中也能够找到目录和标签的概念。 例如，云笔记软件中可以创建笔记本组、笔记本或是笔记的文件夹结构用于对用户记录的笔记进行归类，同时，又会有一个标签管理的功能，用户可以定义不同的标签组和标签，并且可以对笔记本中的笔记打上多个标签。 这样又实现了可以从目录中定位到笔记，又可以从某个标签找到与标签相关笔记的目的。 从这两个例子阐述的目录和标签的特征，比较之后可以归结出几个特点： 根据以上例子中所描述的场景，进而总结出的目录和标签的差别，再结合数据资产管理的业务场景，基本可以总结出数据资产目录和数据资产标签的特征和构建的方式。 数据资产目录和数据资产标签的概念是在建设数据资产管理系统中，必需要考虑和设计的前提条件，甚至是在整体规划和咨询的必需产出物。 目录和标签的构建，体现出的不仅仅是企业资产的种类和范围，还体现了对业务场景中数据资产的应用程度，同时也是赋能业务和数据资产价值最大化的体现。
数据资产管理包括哪些内容
数据资产管理包含数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、数据共享管理等8个管理。
1、数据标准是指保障数据内外部使用和交换一致性和准确性、规范性的约束，数据标准管理关键活动的第一个是理解数据标准化的需求，即任何一个管理活动都要和企业的战略规划、企业的需求紧密地结合。
数据标准管理的第二个关键活动就是制定数据标准的体系与规范，第三个是制定相应的管理办法以及实施流程要求，第四个是建立一些数据标准的管理工具。
2、数据模型是现实世界数据特征的抽象。数据模型包括三个：
概念模型，概念模型是面向用户与客观实践的，构建概念模型的本身与数据库或者数据仓库的架构搭建没有特别多的关系。
在建立了概念模型的基础之上可以构建逻辑模型，逻辑模型是面向业务的，用于指导一些数据库系统的实现。
物理模型，物理模型是基于逻辑模型，面向计算机物理表示，考虑了操作系统、硬件模型等等，描述数据在存储介质上的结构。
3、元数据管理，以二维表为例，想描述一个二维表信息的话，可以描述它每一行、每一页，也可以提取这个表中的一些抽象化或者是更高层次的信息，比如说这些表的字段或者表的结构以及表的大小等等，这样就对这个表格进行了数据的描述。
可以帮助实现关键信息的追踪与记录，快速掌握元数据的变化可能带来的风险。
元数据非常关键的运用是进行血缘分析和影响分析，通过进行血缘分析和影响分析可以了解数据走向，知道数据是从哪里来到哪里去，也可以构建数据地图和数据目录自动提取元数据信息，了解这个企业目前拥有数据资产情况。
4、主数据管理，比如说供应商数据、物料数据、客户数据、员工数据。主数据管理可以使企业跨系统使用一致的和共享的数据，从而可以降低成本和复杂度，来支撑跨部门、跨系统数据融合的应用。
主数据的关键活动包括识别主数据、定义和维护主数据的架构以及实现数据库与主数据库的同步。
主数据管理在很多行业成为企业开展数据资产管理的切入点。通过对主数据的梳理和管理，将建立数据的一个参考，为数据标准后期的管理节约很多的人力和物力。
5、数据质量管理，可以帮助企业获得一些干净以及结构清晰的数据，进而可以提高数据应用和服务的水平。数据质量好坏的衡量指标一般包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、时效性。
在定义数据质量管理时应该将管理过程中成本考虑进去。同样还需要和企业的业务需求紧密结合找到平衡点。数据质量管理其他的关键活动包括持续的测量、监控数据的质量、分析数据质量产生问题的根本原因，以及制定数据质量的改善方案，监控数据质量管理操作和绩效等等。
6、数据安全管理，主要是对数据设定一些安全等级来评估数据的安全风险，来完善数据安全管理相关的技术规范，通过对数据进行全生命周期的安全管控，包括数据的生成、存储、使用、共享、销毁等实现事中前可管、事中可控、事后可查。
7、数据价值管理，通过从数据的成本和数据的应用价值两个方面的度量，使企业能够最优化、最大化释放数据的价值。成本价值计量可以从采集、存储、计算成本进行评估，也可以从运维成本评估，还可以从数据的活性以及数据质量应用场景的经济性等角度进行评估。
数据的成本和数据价值的评估维度主要和自己的应用场景和业务需求挂钩即可。数据成本与数据价值典型评价方法包括成本法、收益法和市场化。
8、数据共享管理，包括数据内部共享、外部流通、对外开放。数据共享管理的关键活动就是包括定义数据资产运营指标、设计管理方案等。
《DAMA-DMBOK2》读书笔记-第3章 数据治理
数据治理和数据管理的关系： 数据治理:保证数据中被管理的。数据管理:管理数据以达到既定目标。见下图3-1
以数据为中心的组织对待数据的原则：1)数据应该作为 
。2)应该在整个组织内
做正确的事(立法/司法)与正确的做事(执法)。P48
典型数据治理委员会：数据治理指导委员会;数据治理委员会;数据治理办公室;数据管理团队; 本地数据治理委员会。P49
数据治理运营模型类型：集中式治理;分布式治理;联邦式治理。在 集中式管理模式 中，数据治理组织监督所有业务领域中的活动。在 分布式管理模式 中，每个业务单元中采用相同的数据治理运营模型和标准。在 联邦式管理模式 中，数据治理组织与多个业务单元协同，以维护一致的定义和标准。 P49
数据管理职责(Data Stewardship)：描述了数据管理岗位的责任,以确保数据资产得到有效控制和使用。P49
数据管理活动集中于：1.创建和管理核心元数据;业务术语/有效数据值/关键元数据的定义和字 处理。2.记录规则和标准;业务规则/数据标准/数据质量规则的定义和记录。3.管理数据质量问 题;4.执行数据治理运营活动。P49
数据管理岗位的类型：首席数据管理专员;高级数据管理专员;企业数据管理专员;业务数据管 理专员;数据所有者;技术数据管理专员;协调数据管理专员。通常最好的数据管理专员都是在 工作中被发现的，而不是靠培养的。大多数组织中,即使没有数据治理项目,也有人负责数据管理。P50
数据制度:包括对数据治理管理初衷的简要说明和相关基本规则，贯穿数据和信息的全过程，是全 局性的。不同组织制度差异大，描述了数据治理的==“什么“==，标准和规程描述了数据治理的==”如何“==。P51
数据资产评估:理解和计算数据对组织的经济价值的过程。数据具有不可互换性，只有在使用时才有价值，使用会伴随风险。P51
数据生命周期的大多数阶段涉及成本:包括获取数据、存储、管理和处置。P51
其他度量价值的方式：1 替换成本;2 市场价值;3 发现商机;4 售卖数据;5 风险成本。P51-52
风险成本有：1.缺少必要的数据。2.存在不应留存的数据。3.除上述成本外，包括数据不正确造成 客户、公司财务和声誉受到伤害。4.风险下降或风险成本的下降，其实是与提升和验证数据等操作干预成本的抵消之后的溢出部分。P52
数据资产会计准则：问责原则;资产原则;审计原则;尽职调查原则;持续经营原则;估值级别 原则;责任原则;质量原则; 见下表3-6
数据治理(Data Governance，DG)：对数据资产管理行使权力、控制和共享决策(规划/监测 和执行)的系列活动。P43
数据治理职能：是指导所有其他数据管理领域的活动。P43
数据治理的目的：是确保根据数据管理制度和最佳实践正确地管理数据。P43
数据管理的整体驱动力：是确保组织可以从其数据中获得价值；数据治理聚焦于如何制定有关数据的决策,以及人员和流程在数据方面的行为方式。P43
数据治理项目的范围和焦点依赖于组织需求，常见有：1)战略。2)制度。3)标准和质量。4)监督。 5)合规。6)问题管理。7)数据管理项目。8)数据资产估值。P43
对于多数企业,采用正式的数据治理需要进行组织变革管理(参见第17章),以及得到来自最高层管理者(C级别)的支持,如CRO、CFO或者CDO。 P44
为了实现这些目标，数据治理时将制定制度和实施细则，在组织内多个层次上实践数据管理，并 参与组织变革管理工作，积极向组织传达改进数据治理的好处以及成功地将数据作为资产管理 所必需的行为。P44
数据治理目标:1 提升管理数据资产的能力;2 定义、批准、沟通和实施数据管理的原则、政策、 程序、指标、工具和责任;3 监控和指导政策合规性、数据使用和管理活动。P44
有效的数据治理应具有以下特征：1 可持续发展;2 嵌入式的，而不是附加的管理流程;3 可度量。P46
数据治理基础原则：(1)领导力和战略;成功的数据治理始于远见卓识和坚定的领导。数据战略指导数据管理活动，同时由企业业务战略所驱动。(2)业务驱动(Business-driven)，数据治理是一项业务管理计划，因此必须管理与数据相关的 IT 决策，就像管理与数据有关的业务活动一样。 (3)共担责任(Shared Responsibility)，在所有数据管理的知识领域中，业务数据管理专员和数据管理专业人员共担责任。(4)多层面(Multi-layered)，数据治理活动发生在企业层面和各地基层，但通常发生在中间各层面。(5)基于框架(Framework-based)，由于治理活动需进行跨组织职能的协调，因此对数据治理项目必须建立一个运营框架来定义各自职责和工作内容。(6)原则导向(Principle-based)，指导原则是数据治理活动、特别是数据治理策略的基础。 P46
业务驱动因素:常见是法规遵从性；高级分析师、数据科学家的迅猛发展也成为新增的驱动力；很多组织的数据治理是通过其他业务信息化管理需求所驱动的；聚焦减少风险和改进流程。P45
减少风险： 1.一般性风险管理;2.数据安全;3.隐私;P45
改进流程： 1.法规遵从性;2.数据质量提升;3.元数据管理;4.项目开发效率;5.供应商管理;P45
数据治理 不是一次性 的行为。治理数据是一个持续性的项目集,以保证组织一直聚焦于能够从数据获得价值和降低有关数据的风险。可以由一个虚拟组织或者有特定职责的实体组织承担数据治理的责任。P45
要考虑组织和文化的独特性问题，还有内部要面对的具体挑战和机遇。数据治理要与 IT 治理分开。P45
==(A 执行就绪评估。B 探索与业务保持一致。C 制定组织触点。)(触点:突破口、价值点、抓手、切入点·)==
1. 执行就绪评估：典型的评估包括:1) 数据管理成熟度 。了解 组织对数据的处理方式;衡量其当前的数据管理能力和容量。重点是业务人员对公司管理数据和 利用数据的优势以及客观标准(如工具的使用、报告级别等)的印象 2) 变革能力(识别阻力点) 。 数据治理需要行为上的改变，因此测量组织为适应数据治理所需而改变行为的能力非常重要。3) 协作准备度 。体现了组织在管理和使用数据方面的协作能力。如果某个组织对于如何协作无从下手，那么这样的企业文化将成为管理的障碍。4) 与业务保持一致 。通过业务一致性能力评估可以 检查组织如何调整数据的使用来支持满足业务战略要求。 P53
2.探索与业务保持一致： 数据治理项目必须能够被找到并提供 特定的价值来为组织作出贡献。例如，减少监管机构的罚款。通过评估识别和评价现有制度/方 针的有效性，找到特定的价值。关键评估:数据质量分析。数据管理实践的评估。P54
3.制定组织触点 (治理介入点)： 1.采购和合同。2.预算和资金。3.法规遵从性。/开发框架。==(触点: 突破口、价值点、抓手、切入点·)== 首席数据官影响组织触点，支持企业在管理其数据时的凝聚 力，也会增加企业使用数据的敏捷性。从本质上来讲，这是组织如何理解和看待数据治理的一个态度。P55
数据治理战略定义治理工作的范围和方法。 交付物：章程。运营框架和职责。实施路线图。为成 功运营制订计划。
1.定义数据治理运营框架：需要考虑:1 数据对组织的价值。2 业务模式(分散/集中、本地化与国际化)。3 文化因素。4 监管影响。P55
2.制定目标、原则和制度： 由【数据管理专业人员】、【业务策 略人员】，在【数据治理组织】的支持下共同起草数据治理的目标、原则和制度，然后由【数据管理专员】和【管理人员】审查并完善，最后由【数据管理委员会】终审、修订和发布。
【数据治理办公室 DGO】认证确认组织用到的数据，批准成为业务拥有者。 【业务拥有者】在其业务领域委派【数据管理专员】。 【数据管理专员】的日常职责是协调数据治理活动。 P56
3.推动数据管理项目： 数据治理委员会负责定义数据管理项目的 商业案例，监督项目状态和进度。数据管理项目可视为整个IT项目组合的一部分。数据治理委员会还可以与企业范围内的大型项目集配合开展数据管理改进工作。
关键：阐明数据管理提高效率和降低风险的方法。P57
4.参与变革管理： 组织经常面临管理项目上的变迁，而不是管理组织体系进化。成熟的组织在变革管理中建立清晰的组织愿景，从高层积极引导和监督变革，设计和管理较小的变革尝试，再根据整个组织的反馈和协同情况调整变革计划方案。P57
组织需要组建一个团队来负责：1)规划。2)培训。3)影响系统开发。在 SDLC 中增加数据治理步骤。4)制度实施。5)沟通。P58
沟通重点放在： 1)提升数据资产价值。教育和告知员工数据在实现组织目标中所起的作用。2)监控治理活动的反馈并采取行动。除了共享信息外，通过沟通计划还应引导出相关方反馈，以指导数据 治理方案和变更管理过程。3)实施数据管理培训。4)在 5 个关键域衡量。1==意识==到需要改变。2 希望==参与==并支持变革。3==知道==如何改变。4==具备==实施新技能和行为的能力。5保持==持续==变革。5) 实施新的指标和 KPI。 P58
5.参与问题管理： 问题管理是识别、量化、划分优先级和解决与 数据治理有关问题的过程：1)授权。2)变更管理升级。3)合规性。4)冲突。5)一致性。6) 合同。7)数据安全和身份识别。8)数据质量。P58
开展数据治理需要在以下方面建立控制机制和流程：1)识别、收集、记录和更新的问题。2)各 项活动的评估和跟踪。3)记录利益相关方的观点和可选解决方案。4)确定、记录和传达问题解 决方案。5)促进客观、中立的讨论，听取各方观点。6)将问题升级到更高权限级别。P58-59
80%-85%的问题在业务单元数据治理、数据管理团队中解决。20%在数据治理委员会解决。5%升 级到数据治理指导委员会解决。P59 见下图3-7
6.评估法规遵从性要求： 合规性通常是实施数据管理的初始原因。 对管理信息资产有重大影响的部分全球性法规：1)会计准则。==2)BCBS 239(巴塞尔银行监管委 员会)和巴塞尔 II。==3)CPG 235。==4)支付卡行业数据安全标准 PCI-DSS==。5)偿付能力标准 II。 6)隐私法。数据治理监控组织要对涉及数据和数据实践的监管要求或审计承诺作出响应，如在 监管报告中证明数据质量合格。P59
最佳方式是创建一个实施路线图。有些数据治理工作是基础性，可分为初始阶段和持续阶段。高优先级的前期工作有：1)定义可满足高优先级目标的数据治理流程。 2)建立业务术语表，记录术语和标准。3)协调企业架构师和数据架构师，帮助理解数据和系统。 4)为数据资产分配财务价值，以实现更好的决策，并提高对数据在组织成功中所起作用的理解。 【流程。术语。人。赋值。】P60
1.发起数据标准和规程： 数据标准通常由【数据管理专业人员】起草， 应由【数据治理办公室或授权工作组】(如数据标准指导委员会)审查、批准和采用。数据标准必须得到有效沟通、监控，并被定期审查和更新。最重要的是，必须有强制手段，对数据可以根据标准进行测量。数据管理活动可由【数据治理委员会】或【数据标准指导委员会】按照规定的时间表或作为 SDLC 批准流程的一部分进行审核，以确保符合标准。通常由【数据管理专业人员】 来起草数据流程文档。P61
标准被定义为“用来判断其他事物质量的好东西”或“由权威建立和确定,作为衡量数量、重量、范围、价值或质量的规则”。通过采用标准,组织只需做一次决定,并将其编成一组实施细则(标准),而不再需要为每个项目重新做出相同的决定。P61
“标准”在组织内部和跨组织变化很大,对一致性的期望也是如此。数据治理的标准应该具有强制性。P61
数据标准应由数据治理办公室或授权工作组(如数据标准指导委员会)审查、批准和采用。P61
2.制定业务术语表： 数据管理专员通常负责整理业务术语表的内容。P61
业务术语表具有如下目标：1)对核心业务概念和术语有共同的理解。2)降低由于对业务概念理 解不一致而导致数据误用风险。3)改进技术资产(包括技术命名规范)与业务组织之间的一致性。4)最大限度地提高搜索能力，并能够获得记录在案的组织知识。【共同理解。降低风险。 一致性。可搜索能力】 P61
3.协调架构团队协作： 【数据治理委员会】支持并批准数据架构。应由数据架构师和数据管理专员在业务领域团队中共同开发和维护企业数据模型。根据组织情况的不同,可以由企业数据架构师或数据管理专员协调这项工作。P62
企业级数据模型应经【数据治理委员会】评审、批准并正式采用，与关键业务战略、流程、组织和系统保持一致性。数据战略和数据架构是在“做正确的事”和“正确的做事”之间协调的核心。P62
4.发起数据资产估值：【数据治理委员会】应组织开展数据资产估值工作，并为此设置标准。P62
信息缺口——所需信息和可用信息之间的差异——代表业务负债。弥补或防止差距的成本可用于估算数据丢失的业务价值。参考这个思路,组织可以开发模型来评估实际存在信息的价值。P62
将治理活动嵌入到数据作为资产管理相关的一系列流程中。可持续性意味着采取行动，保证流程和资金到位，以确保可持续地执行数据治理组织框架。通常为了加深组织对数据治理的理解，可通过其本地应用创建一个感兴趣的数据治理社区来加强相互学习。P62
数据治理的工具和方法：数据治理流程必须有效管理自己的工作和数据。线上应用/网站。业务术语表(业务术语表是数据治理的核心工具)。工作流工具。文档管理工具。数据治理计分卡。 P63
数据治理成功与否的度量指标： (1) 价值： 1.对业务目标的贡献。2.风险的降低。3.运营效率的提高。 (2) 有效性：1.目标的实现。2.扩展数据管理专员正在使用的相关工具。3.沟通的有效性。4.培训的有效性。5.采纳变革的速度。 (3) 可持续性：1.制度和流程的执行情况(即它们是否正常工作)。2.标准和规程的遵从情况(即员工是否在必要时遵守指导和改变行为) P65-66
数据治理实施指南：定义规程/运营计划——>实施路线图——>启动治理。一般始于重大项目、 试点、渐进式。 P64-65
有效而持久的数据治理：需要组织文化的转变和持续的变革管理，文化包括组织思维和数据行为， 变革包括为实现未来预期的行为状态而支持的新思维、行为、策略和流程。P65
管理和沟通变更工具：业务战略/数据治理治理蓝图。数据治理路线图。数据治理的持续业务案例。数据治理指标。P65
云计算为数据资产提供了技术支持手段而数据才是真正有价值的资产
云计算作为一种新兴的计算模式，为数据资产的存储、处理和分析提供了更加高效、灵活和安全的技术支持手段，数据才是真正有价值的资产，云计算只是数据资产的一种技术支持手段。 数据资产包括企业的客户数据、销售数据、财务数据等，这些数据可以帮助企业进行市场分析、业务决策和风险控制，具有重要的商业价值，企业需要重视数据资产的管理和保护，采用科学的数据管理策略和技术手段，确保数据的安全、可靠和高效使用。 云计算可以为数据资产的管理和保护提供技术支持，但是企业需要根据自身的需求和实际情况，选择合适的云计算方案和服务提供商。
网贷说我大数据有问题，要怎么查？
一、正面回答要查询网贷大数据的话，通常都是在一些民间查询系统、第三方平台处查询。 二、具体分析民间查询系统有不少，在选择的时候就要多留意，要选择那些正规大型的机构，行内一般都在贝尖速查、小七信查、同盾数据这几个平台去做贷前审核。 因为小机构一般不太可靠，万一个人信息遭到泄露，还会造成安全隐患。 而若是要查询央行征信的话，那直接带上身份证去当地央行征信中心查询就行了；还可以去当地有授权的商业银行网点查询；或者直接在电脑上登录央行官网进行查询也可以。 央行征信和网贷大数据基本不关联。 申请网贷的话，主要以大数据、平台风控为主；而申请银行贷款和那些接入有央行征信系统的贷款机构、平台的贷款，就是以借款人的央行征信报告为主。 只需要搜索：贝尖速查。 点击查询，输入信息即可查询到自己的百行征信数据，该数据源自全国2000多家网贷平台和银联中心，用户可以查询到自身的大数据与信用情况，可以获取各类指标，查询到自己的个人信用情况，网黑指数分，黑名单情况，网贷申请记录，申请平台类型，是否逾期，逾期金额，信用卡与网贷授信预估额度等重要数据信息等。 三、借贷综合评分不足是什么原因？综合评分不足的原因有还款存在逾期、负债水平过高、征信查询过多、信息不够真实、资产水平不足，具体说明如下。 1、还款存在逾期。 大多数银行或其他金融机构在审核用户的征信报告时，会着重查看贷款还款记录和信用卡还款记录，2年内是否存在连续3次，或者累计6次的逾期记录，是考量用户贷款综合评分的依据，如果用户还款习惯较差，贷款和信用卡存在逾期的话，就会导致综合贷款评分不足。 2、负债水平过高。 用户的征信报告中的贷款记录一栏中记录了每笔贷款的贷款金额、贷款期限、剩余本金等信息，信用卡账户一栏中记录了每个信用卡账户的发卡机构、授信额度、已使用额度等信息。 如果用户的贷款记录和信用卡记录中，存在较高负债，或者信用卡账户中已使用额度占授信额度的比例过高，则证明用户资金比较紧缺，贷款机构的评估系统会将贷款综合评分调低。 3、征信查询过多。 用户征信报告的查询记录一栏中，记录着用户2年内因为申请贷款或者信用卡而查询征信报告的记录，如果1个月内贷款审批和信用卡审批次数之和超过5次，3个月内超过10次，系统就会认为用户短期内存在资金短缺的情况，进而影响系统对于贷款综合评分的判定。 4、信息不够真实。 用户在申请贷款时提交的信息真实水平也会影响贷款综合评分的认定，如果用户提交了虚假的个人信息，或者是失效的个人信息，比如过期的身份证、非本人实名办理的手机号码和银行卡等，系统就会调低贷款综合评分，影响贷款的正常审批和发放。 5、资产水平不足。 用户在申请贷款时提交的个人收入和资产证明信息也是贷款综合评分的判定依据，在申请贷款时，如果用户提交的个人工资流水和资产证明不够充分，无法满足贷款平台最低还本付息的资产水平要求，那么就会导致综合评分不足。
数据安全怎么做有保障？
保持网络安全，保障资产不受网络攻击的影响。 没有智能卡或没有通过生物识别身份验证扫描，任何人都无法进入数据中心。 对进出数据中心的审计跟踪。 对警告进行编程，可以通知团队是否存在安全漏洞。 数据中心的安全性取决于保护层面，大多数数据中心在应用防御层保护虚拟访问和物理边界方面做得非常出色。 但是数据中心内运行的设备物理安全性如何呢?驻留在机柜中的服务器是否受到物理访问保护?如果机柜没有上锁，那么就像于在家里将贵重财物随意放置而没有锁入保险柜一样。 如何保障数据安全如何保障数据安全数据中心的物理安全曾几何时，只需在机房入口处通过采用安全、可审核的访问控制来管理对数据中心的访问就足够了。 只要能够确保没有未经授权的人员不能访问组织敏感数字基础设施，并且只要能够向审核人员提供这些合理安全措施的证据就可以了。 数据中心需要满足不断升级的监管要求，例如HIPAA、SOX、PCI DSS 3.2和SSAE 16等法规要求数据中心敏感系统和数据受其自身特定保护。 然后是应对组织内部的风险。 内部威胁(包括人为错误)仍然是造成数据中心停机的主要原因之一。 为了帮助消除内部威胁，需要受信任的用户只能访问有权使用的特定机柜。 现在数据中心大部分的安全措施都只是关注人员的出入，但不一定关注和跟踪人员在进入数据中心内部初始安全层之后发生的事情。 因此，只是确保授权人员进入数据中心已经不够了。 组织必须跟踪和监控他们对特定敏感系统的访问权限，并确保他们对特定区域拥有正确的权限。 并且，组织必须能够提供广泛的审计跟踪，了解谁在何时这些系统，以及每次都做了什么事情。 作为回应，数据中心正在采用多种方法来提升机架级物理安全性和合规性：可以远程管理电子机柜锁，以便使用企业安全策略和/或临时管理在适当的人员和正确的系统之间映射适当的权限。 近距离卡片身份验证，使授权人员可以轻松快速访问获得授权的机柜或机架。 机架内部署可捕获实时视频和照片摄像头，并自动标记相关数据(时间、日期、用户ID、系统数据、操作等)，以便进行审计文档和取证。 与DCIM和/或其他出入系统和楼宇控制系统集成，以促进单点控制，并轻松整合所有与安全/合规相关的审计跟踪。 加密和检测安全措施，以确保获得机架级安全保护和审计系统的完整性。 实时警告/警报，通知适当的当事人需要立即关注的事件。 同样重要的是，工作人员需要认识到其机架级控件的重要性，它们是数据中心基础设施管理工作流程的一部分。 提供SIEM分析和取证，支持向组织的内部和外部审计人员提供合规性文档。 它们甚至可以在其他过程中发挥作用，例如捕获和分析基于活动的数据中心成本。 机架级工具应与各种相关硬件和软件很好地集成。 机架级管理中的各种利益相关者(从一线技术人员到外部监管机构)必须对通过这些集成提供的数据和控制保持高度的信心。 因此，除了从技术角度上有效地将机架级工具集成到更广泛的安全性和合规性流程之外，组织还必须确保技术和非技术利益相关者了解这些集成如何帮助他们完成各自的工作。 在理想情况下，新机柜控件的安装应该很容易地用现有机柜锁进行改进，并与现有机架基础设施(如PDU)即插即用，以便可以利用现有数据中心基础设施，这将消除安装单独安全系统的成本、电缆和网络布线。 当然，组织需要的软件可与其现有的DCIM应用程序、资产跟踪系统、LDAP/AD目录服务等配合使用，以便共享数据。 例如，用于构建访问的感应卡系统使用的ID徽章凭证可用于建立直至机柜级别的访问权限。 企业无需对数据中心机柜或机架进行全面改造，即可进行更好的机架级控制和审计。 选择附件的良好试验计划可以为组织提供所需的实际操作，以确保在准备执行更完整的部署时取得成功。
网络安全解决方案（保护您的数字资产）
在当今数字化时代，网络安全问题日益突出，给个人和企业带来了巨大的风险。黑客攻击、数据泄露、恶意软件等威胁不断涌现，导致巨额财产损失和个人信息泄露。因此，保护数字资产的网络安全解决方案变得至关重要。本文将介绍一些有效的网络安全措施，帮助您保护个人和企业的数字资产。
1.使用强密码
强密码是保护个人和企业账户安全的基础。一个强密码应包含至少8个字符，包括大写字母、小写字母、数字和特殊字符。避免使用常见的密码，如“”或“password”。为了方便记忆，可以使用密码管理工具来管理和生成强密码。
2.定期更新软件和系统
软件和系统的漏洞是黑客攻击的入口之一。定期更新软件和系统可以修复已知漏洞，提高安全性。确保自动更新功能已启用，以便及时获得最新的安全补丁。
3.使用防火墙和安全软件
防火墙可以监控和控制网络流量，阻止未经授权的访问。安全软件如杀毒软件、防恶意软件等可以检测和清除恶意软件，保护系统免受病毒和恶意软件的侵害。
4.加密数据传输
加密是保护数据传输安全的重要手段。使用HTTPS协议来加密网站访问，确保敏感信息在传输过程中不被窃取。对于敏感数据的传输，可以使用加密协议如SSL或TLS来保护数据的机密性。
5.多因素身份验证
多因素身份验证可以提高账户的安全性。除了用户名和密码外，还需要提供其他验证因素，如指纹识别、短信验证码等。这样即使密码被猜测或泄露，黑客也无法轻易登录账户。
6.进行网络安全培训
7.定期备份数据
定期备份数据是防止数据丢失的重要措施。将重要数据备份到云存储或外部硬盘上，以防止硬件故障、恶意软件攻击或其他意外情况导致数据丢失。
综上所述，网络安全解决方案是保护数字资产的重要手段。通过使用强密码、定期更新软件和系统、使用防火墙和安全软件、加密数据传输、多因素身份验证、进行网络安全培训和定期备份数据，可以有效提高个人和企业的网络安全水平，保护数字资产免受威胁。
结尾
在当今数字化时代，网络安全问题日益严峻，个人和企业的数字资产面临着巨大的风险。然而，通过采取一些简单而有效的网络安全解决方案，我们可以保护自己的数字资产免受威胁。强密码、定期更新软件和系统、使用防火墙和安全软件、加密数据传输、多因素身份验证、进行网络安全培训和定期备份数据等措施都是保护数字资产安全的重要手段。让我们共同努力，加强网络安全意识，保护我们的数字资产。
保护敏感数据，让您的数据“可视”、“可控”、“可追溯”
2018年，某航空公司疑似940万乘客资料遭外泄；
紧接着，某快递行业超过3亿用户数据信息疑似外泄；
近年底，某酒店集团约5亿用户数据遭泄露。
种种事件让企业的核心业务数据外泄失去控制，让企业面临着严重的风险。针对数据泄露存在的问题，如何保障核心数据安全，如何对数据全生命周期进行有效监控，是需要重点考虑的问题。
随着信息技术不断进步，为了更加灵活全面的方式来保护数据， 世平信息以数据安全与数据治理融合并行的理念，自主研发了智能化的数据泄露防护系统，实现了对敏感数据的全生命周期管控。 使企业敏感数据最大程度上降低风险，通过智能化、精准化的全面安全防护体系建设，防止数据外泄。
数据泄露防护系统通过对数据内容深层次识别，对生产、存储、传输、使用、交换、销毁等环节的数据进行检测，依据定义的策略来执行特定的响应。 数据泄露防护的核心内容识别，包括关键字、正则表达式、文档指纹、数据库指纹、OCR、机器学习等技术手段精确的识别敏感数据。
通过系统的防护能力，对存储、网络和终端环境下敏感信息违规操作行为进行实时识别、分析、响应（阻断、警告、审计等），来保护企业的数据安全。 使得企业的核心业务数据可视、可控、可追溯，提升企业的业务数据安全保障和整体数据安全防护水平。
数据泄露防护系统——SimpDLP
实现用户信息系统中的数据资产及敏感信息的自动识别，及其在生产（采集）、存储、使用、共享、传输、销毁等生命周期各环节的发现、定位、监控、阻断、溯源、审计等数据泄露风险管控，针对各行业用户的具体业务场景及防护需求提供切实有效的基于数据内容识别的防护措施，提高用户单位的数据安全管控水平。
如何有效的进行数据治理和数据管控
大数据时代的到来，让政府、企业看到了数据资产的价值，并快速开始 探索 应用场景和商业模式、建设技术平台。但是，如果在大数据拼图中遗忘了数据治理，那么做再多的业务和技术投入也是徒劳的，因为很经典的一句话：Garbage in Garbage out。
当你处理或使用过大量数据，那么对“数据治理”这个词你一定不会陌生。你会思考数据治理是什么？数据治理是否适合你？如何实施。简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何收集、验证、存储、访问、保护和使用数据。数据治理也还包括谁来查看，使用，共享你的数据。
随着大数据时代的推进，以上这些问题日益突出，越来越多的企业依赖采集、治理、储存和分析数据，并实现他们的商业目标。数据变成了企业的盈利工具、业务媒介和商业机密。数据泄露会导致法律纠纷，还会令消费者对公司的核心业务失去信心。
如果抱着侥幸的心理，让各个业务部门自己管理数据，那么你会缺乏有效的数据管理，甚至各部门会自己做自己的。你无法想象各个部门按随心所欲地自己生产、储存、销售产品。数据使用不当就像库存使用不当一样，会给企业造成沉重的损失。因此必须制定一项测量用以保证所需数据的有效和安全，可用性，这就是我们要谈的“数据治理”。
数据治理策略必须包含完整的数据生命周期。策略必须包含从数据采集、清洗到管理，在这个生命周期内，数据治理必须要有关注以下内容：
数据从哪里来，数据怎么来
这是数据生命周期的起点。数据来源决定了数据治理策略的基础。例如数据集的大小就由数据来源所决定。是从目标市场、现存用户和社交媒体收集数据？还是使用第三方收集数据或者分析你收集的数据？输入数据流是什么？数据治理必须关注这些问题，并制定策略来管理数据的采集，引导第三方处理他们收集的数据或者分析你收集的数据，控制数据的路径和生命周期。
数据校验
通常数据源都是非常庞大且多样的，这是一个让数据管理者非常头疼的问题。将数据噪音和重要数据进行区分仅仅只是开始，如果你正从关联公司收集数据，你必须确保数据是可靠的，对于那些几万、几十万、甚至成百上千万的复杂关系数据，单靠人为的通过Excel对进行数据清洗已经不太现实，需要专业的数据清洗工具或系统对海量复杂关系数据进行批量查询、替换、纠正、丰富以及存储。将元数据、主数据、交易数据、参考数据以及数据标准内置固化到数据清洗工具或系统中，结合组织架构、内容管控、过程管控等管理机制、技术标准提高数据治理人员的工作效率。比如：需要手工编写程序收集的元数据，系统帮你自动获取；需要人工识别或编写代码实现的数据质量检查，系统帮你自动识别问题；用文档管理的数据字典，系统帮你在线管理；基于邮件和线下的流程，系统帮你线上自动化。当然，系统并不是万能的，数据治理的软件工具与其他软件工具一样，没有什么神奇之处，没有数据治理人员的参与和数据治理工作的推进，软件再完美也无法完成数据治理整个过程。这也是为什么数据治理咨询服务一直有其市场，以及为什么国内大部分单纯数据治理软件项目未能达到预期目标。
数据治理必须解决存储问题
而数据存储和数据集的大小有密切关系。大数据的存储必须是在安全的冗余系统之中。常常利用层次体系，根据使用频率来存储数据。这样一来，昂贵的在线系统提供的是被频繁请求的数据，而请求频率较低的数据则存储在便宜，可用率较低的系统上。当然，一些请求频率低但是敏感的数据如果存储于安全性较低的系统上，风险会大大提升。因此，在制定数据存储方案时，良好的数据治理策略必须考虑到方方面面的因素。
数据治理必须建立访问管理制度，在需求和安全性找到平衡点
明确访问者的权限，只能访问他们对应权限包含的数据。只有合法请求才能够访问数据，而敏感的数据需要更高的权限和更严密的验证才可以被访问。只向具有特定安全级别的用户开放。应该对用户和数据本身设置访问级别，管理账户时，应与人力资源部和采购部紧密互动，这一点非常重要，因为这样可以及时地使离职员工和停止合作的供应商不再拥有访问权限。处理好这些细节以及确保数据所有权和责任，这是构成完整的数据治理策略的一部分。
数据的使用/共享/分析
如何使用数据是数据治理之后一项重要的内容，数据可能会用于客户管理，提高客户体验，投放定向广告，用户应用系统初始化基础数据工作，辅助应用系统建设，提供市场分析和关联公司共享数据。必须仔细界定哪些数据可用于共享或者用于营销，并保护它们免遭攻击和泄露，因为数据本来就应该被用于纯粹的内部用途。让用户知悉采集数据的所有公司都会遵守数据安全和保证的规定。能够确保数据被合理合规的使用，也是数据治理重要的一项内容。
收集、验证、存储、访问和使用都是数据安全计划的必要组成部分
收集、验证、存储、访问和使用都是数据安全计划的必要组成部分，必须要有一个全面的策略来解决这些问题以及其他安全问题。数据安全计划必须是有效且可用性高，但是数据生命周期的所有部分都很容易受到攻击和由于粗心造成的破坏。你必须在数据治理中确定数据安全计划，包括访问控制，静态数据，数据加工，数据传输之后的加密等。
管理/元数据
没有管理的数据生命周期是不完整的。例如，将元数据应用于一段数据，用来进行识别检索。元数据包含数据的来源，采集或生成的日期，信息访问的级别，语义分类及其他企业所必须的信息。数据治理能建立一个元数据词汇表，界定数据的有效期。请注意数据也会过期，过期之后我们只能用于 历史 数据的分析。
数据治理创建的过程中可能会在企业内部遭到一些阻力，比如有的人会害怕失去访问数据的权限，而有些人也不愿意和竞争者共享数据。数据治理政策需要解决上述问题，让各方面的人都可接受。习惯了数据筒仓环境的公司，在适应新的数据治理策略上面会有困难，但如今对大型数据集的依赖以及随之而来的诸多安全问题，使创建和实施覆盖全公司的数据策略成为一种必然。
数据日益成为企业基础设施的一部分，在企业一步步处理各种特定情况的过程中形成决策。它以一次性的方式作出，常常是对某一特定问题的回应。因此，企业处理数据的方法会因为不同部门而改变，甚至会因为部门内部的不同情况而改变。即使每个部门已经有一套合理的数据处理方案，但这些方案可能彼此冲突，企业将不得不想办法协调。弄清数据存储的要求和需求是一件难事，如果做得不好，就无法发挥数据在营销和客户维系方面的潜力，而如果发生数据泄露，你还要承担法律责任。
另外在大企业内部，部门之间会展开对数据资源的争夺，各部门只关注自身的业务情况，缺乏全局观念，很难在没有调解的情况下达成妥协。
因此公司需要一个类似数据治理委员会的机构，他的职责是执行现有数据策略、挖掘未被满足的需求以及潜在安全问题等，创建数据治理策略，使数据的采集、管护、储存、访问以及使用策略均实现标准化，同时还会考虑各个部门和岗位的不同需求。平衡不同部门之间存在冲突的需求，在安全性与访问需求之间进行协调，确保最高效、最安全的数据管理策略。
建立数据治理委员会
负责评估各个数据用户的需求，建立覆盖全公司的数据管理策略，满足内部用户、外部用户甚至法律方面的各种需求。该委员会的成员应该囊括各个业务领域的利益相关者，确保各方需求都得到较好地满足，所有类型的数据所有权均得到体现。委员会也需要有数据安全专家，数据安全也是重要的一环。了解数据治理委员会的目标是什么，这一点很重要，因此，应该思考企业需要数据治理策略的原因，并清楚地加以说明。
制定数据治理的框架
这个框架要将企业内部、外部、甚至是法律层面的数据需求都纳入其中。框架内的各个部分要能够融合成一个整体，满足收集、清洗、存储、检索和安全要求。为此，企业必须清楚说明其端到端数据策略，以便设计一个能够满足所有需求和必要操作的框架。
有计划地把各个部分结合起来，彼此支持，这有很多好处，比如在高度安全的环境中执行检索要求。合规性也需要专门的设计，成为框架的一部分，这样就可以追踪和报告监管问题。这个框架还包括日常记录和其他安全措施，能够对攻击发出早期预警。在使用数据前，对其进行验证，这也是框架的一部分。数据治理委员会应该了解框架的每个部分，明确其用途，以及它如何在数据的整个生命周期中发挥作用。
数据测试策略
通常一个数据策略需要在小规模的商用环境中进行测试，用来发现数据策略在框架，结构和计划上的不足之处并进行调整，之后才能够投入正式使用。
数据治理策略要与时俱进
随着数据治理策略延伸到新的业务领域，肯定需要对策略进行调整。而且，随着技术的发展，数据策略也应该发展，与安全形势、数据分析方法以及数据管理工具等保持同步。
明确什么是成功的数据策略
我们需要确立衡量数据治理是否成功的明确标准，以便衡量进展。制定数据管理目标，有助于确定成功的重要指标，进而确保数据治理策略的方向是符合企业需求。
无论企业大小，在使用数据上都面临相似的数据挑战。企业越大，数据越多，而数据越多，越发需要制定一个有效的，正式的数据治理策略。规模较小的企业也许只需要非正式的数据治理策略就足够了，但这只限于那些规模很小且对数据依赖度很低的公司。即便是非正式的数据治理计划也需要尽可能考虑数据用户和员工数据的采集、验证、访问、存储。
当企业规模扩大，数据需求跨越多个部门时，当数据系统和数据集太大，难以驾驭时，当业务发展需要企业级的策略时，或者当法律或监管提出需求时，就必须制定更为正式的数据治理策略。
什么是云安全？如何保护云资源
在数字化转型的浪潮中，云计算的崛起为企业提供了前所未有的灵活性和效率。它不仅革新了业务运作方式，还使得数据存储和访问变得更加便捷。然而，随着云计算的普及，云安全问题也随之凸显，成为保障企业资产的关键。
云安全：守护云端资源的无形壁垒
云安全，即对云计算平台上托管的宝贵资源的全方位保护。这涵盖了应用程序、基础设施和数据的防护。通过集成规则、技术和策略，企业能在云端监控数据进出，确保数据的隐私和完整性。例如，亚马逊 Web Services（AWS）和Azure等云服务商已经采用加密、入侵检测、高级防火墙等多层防御机制，同时提供Web应用程序防火墙（WAF）和身份与访问管理（IAM）等高级选项，以满足企业定制化的安全需求。
责任共担，确保云端安全
云服务提供商与企业用户共同承担云安全的责任。尽管服务提供商通常提供基础的加密和安全设置，但企业用户也需要配置和维护这些安全系统，如强密码策略和定期数据备份。同时，提高员工的安全意识，如监控内部行为，也是防止数据泄露的重要一环。
Log360：云安全的守护者
Log360作为一款强大的云安全工具，为企业提供了一站式的解决方案。它通过实时监控和分析，确保只有授权用户访问企业数据，及时发现和响应异常登录、未经授权的数据访问和潜在的数据泄露。通过预定义报告，企业能够深入洞察AWS、Azure、Salesforce等云平台的用户活动、网络安全和资源管理，实现云资源的集中管理和高效保护。
全面监控与预防
Log360不仅关注网络攻击和配置错误，更聚焦于预防人为失误。通过详细的云环境报告，企业能快速识别并纠正对网络安全组、虚拟网络等的不当配置，避免潜在的数据泄露。同时，它支持主要公有云平台，如AWS、GCP和Microsoft Azure，提供智能日志搜索和实时警报，帮助企业即时响应任何安全威胁。
总结来说，云安全是云计算成功的关键组成部分，它确保了企业数据的安全、完整和可控。通过合理的配置、技术应用和持续监控，企业可以充分利用云的潜力，同时有效地防范各种安全风险，实现业务的可持续发展。
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