人工智能 (AI) 可以将公司生产力提高 1.5%, 增加 标准普尔 500 指数未来 30 年利润将增长 10%。 ChatGPT 等生成式人工智能技术的快速成功是企业如何通过利用其所拥有的数据的力量来塑造自己的财富的一个很好的例子。 数据洞察使跨行业的企业能够创造新的收入机会、改善客户体验并提高流程效率。
随着组织预计这些收益,全球数据收集量猛增,IDC 预测 到 175 年,全球数据量将达到 2025 ZB。这种数据爆炸给公司带来了新的数据控制挑战。 其中近 60% 企业数据 在云端和 80% 的组织中 采用 在多云战略中,公司必须仔细管理其数据,尤其是分散在各个云提供商、数据系统和 SaaS 应用程序中的敏感数据和个人数据。
为了让组织安全地利用数据的力量,他们必须能够保护数据免受威胁,尊重个人隐私权,负责任地管理数据使用,并遵守全球不同的监管要求。
为了履行这些不断变化的数据义务,组织必须为其各自的数据安全、隐私、治理和合规团队提供围绕敏感数据的共享情报,并自动执行协作和执行数据控制所需的任务。 统一数据控制 (UDC) 框架可帮助组织实现这一目标,使他们能够在不牺牲敏捷性或控制力的情况下释放数据的价值。
建立统一的数据控制框架
成功实施统一数据控制架构有几个关键组件。 最终,组织只有能够找到其数据资产,尤其是 IT 团队未知的影子数据资产,才能保护其数据。 数据的发现和分类至关重要,特别是对根据公司内部政策或可能被视为敏感的数据进行分类 合规条例,例如《通用数据保护条例》(GDPR)、《加州消费者隐私法》(CCPA) 以及各种其他法律。
作为分类阶段的一部分,必须通过以下方式丰富数据 元数据 安全、隐私和治理团队需要的见解。 此阶段也是绘制数据流程和审查沿袭以了解数据如何在整个企业中使用的机会。 提前投资围绕敏感数据构建这种基础情报可以帮助简化整个公司的各种数据安全、隐私和治理控制。
数据治理团队可以使用发现的数据集和元数据见解自动构建数据目录。 综合目录可以使数据分析师和科学家快速找到他们需要的数据并确定它是否适合他们的用途。
数据隐私团队可以将流程更改与内部和外部数据隐私策略同步。 这确保了客户的透明度并与内部数据用户团队保持一致。 在收集或使用个人数据时,团队可以确定监管要求并在整个数据环境中跟踪该个人数据的个人所有者。 这些个人数据洞察可以自动化各种隐私操作,从管理数据同意到尊重主体权利。
从安全角度来看,组织可以根据数据敏感性洞察来优先修复安全态势风险,例如系统配置错误和未经授权的数据访问。 可以微调基于角色的访问控制,并且可以屏蔽敏感数据元素,以确保最低特权访问并符合跨境数据传输要求。 当组织可以评估财务影响并在事件发生前后自动执行数据泄露响应步骤时,管理数据泄露风险也变得更加容易。
采用统一数据控制框架的好处
有效的 UDC 架构可确保跨数据安全、隐私、治理和合规职能的所有团队都从数据的共同事实源进行操作并自动化活动,以确保更快、更安全地访问数据以实现价值生成活动。
除了数据敏捷性之外,通过跨团队对数据进行一次分类和分析,组织可以简化操作并实现结果的一致性,从而降低数据治理的总体成本和遵守法律法规的风险。
通过控制最大化数据利用率
组织最重要的数据义务是确保业务团队可以访问和使用其数据。 与组织 运用 只有 32% 的可用数据可以为决策提供信息,通过实施 UDC 框架提高数据利用率的潜在优势是巨大的。 因此,采用 UDC 策略来管理复杂但现代的超大规模多云环境是履行数据义务的有效方法,并且正在迅速成为跨公司构建以数据为中心的文化的标准。
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- Sumber: https://www.dataversity.net/unlock-the-power-of-data-with-unified-data-controls/
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