软信天成：高效数据治理的常见挑战与解决方案

数据的爆发式增长为企业带来机遇的同时也带来了挑战，如难以从海量数据中发现有效数据，难以在多个数据存储库中识别和管理数据等。在本文中，软信将探讨数据治理的四大挑战，并寻找相应的解决方案。

 一、数据合规性的挑战

随着安全要求成为主流，企业在管理和使用数据时需要遵循更多的法规、政策，以保证数据的完整性、准确性和合规性，若没有严格管控，可能会造成一系列法律问题，以及中断业务流程和损害企业形象。

为了应对数据合规性的挑战，企业应适当的使用智能数据工具来提高数据的合规性。

深度血缘工具

• 智能数据发现：利用高级 ML 的强大功能来识别敏感数据——自动评估和评分数据以识别数据主体。

• 端到端数据血缘和影响分析：有效识别敏感数据如何在存储库中扩散，系统跟踪敏感数据流动路径，以支持安全和隐私合规性要求。

• 违规行为监测：确定上游和下游的移动以及相关的元数据，例如数据的具体类型、流程、保护状态和数据位置，以评估是否发生了违规行为。

二、多业务系统中数据孤岛现象普遍存在

若数据存储在独立且互不关联的系统、部门中时，就很可能产生数据孤岛，会导致数据难以访问、共享和集成。且伴随着各业务部门持续运转并产生大量的数据，数据孤岛现象会更加严重，以致于给数据集成、数据分析和决策制定带来挑战。在管理来自多个源的数据时，数据集成的挑战尤为明显，因为往往会发现数据格式不统一、数据质量参差不齐、数据结构持续变化的情况。

面对这些挑战，企业必须采用全面的数据集成策略，引进技术，使用集成工具等。

三、数据安全和用户隐私存在隐患

在进行数据治理时，面对极为庞大的数据量和频频发生的网络攻击、数据泄漏事件，我们该如何有效保护敏感数据和个人身份信息(PII)的隐私？这是值得所有企业深思的问题。

据Check Point发布数据，全球网络攻击持续攀升。2022年全球网络攻击同比增加38%，2023年第一季度，全球平均每周攻击次数相比2022年再增加7%，每个机构平均每周遭受1248次攻击。

企业在选择构建前瞻性的业务模式和走数字化转型之路时，应将保护数据隐私和数据安全放在核心位置。

• 对数据访问权限进行设置和管理，避免无关人员访问敏感数据。

• 在出现系统故障或遭受网络攻击时，设置保护数据和恢复数据的功能。

• 企业在数据采集、安全与分类工具等基础设施上进行投入，根据敏感数据的分类予以相应的安全保障。

• 阶段式进行风险评估，有效识别数据安全和用户隐私的潜在风险。

四、数据生态系统的复杂性

由数据源、工具、技术、用户组成的数据生态系统正面临诸多挑战。

比如说，在不同系统和不同平台之间很难实现数据互动。因为它需要在组织内部建立一个通用的数据标准、数据定义和数据接口，并且从数据中萃取出真正的价值。这需要数据生态系统中所有业务部门共同努力才能实现。应由企业牵头，统一制定可执行的数据治理策略，规范流程管理，引入数据集成平台、数据分析工具和安全软件一类，重点关注数据质量、数据集成、数据安全、用户隐私等。