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    金融行業數據安全治理解決方案

    基于金融數據的數據安全治理咨詢

    需求背景

    在金融行業中,數據中臺已經得到非常廣泛的應用,金融行業數據中臺通過聚合和治理跨域、跨業務系統數據,打破了數據孤島,加速了數據到業務價值的轉化,同時也緩解了業務跨部門協同時,由于組織架構割裂而產生的沖突。
    然而數據中臺搭建也為金融機構帶來了前所未有的困難和挑戰。金融行業是產生和積累數據量最大、數據類型最豐富的領域之一,同時,金融機構數據中臺的快速上線,也較為容易忽略數據對接和供給過程中對于數據安全的保障,可能會造成資產不清、管理職責不清、制度流程不清等安全問題。因此,金融行業在數字化轉型過程中如何對海量的數據做好數據資產管理、保障數據安全,是金融行業普遍面臨的重要挑戰。
    解決方案

    數據是數據中臺的核心,與單業務系統的數據安全相比,數據中臺的數據安全所面臨的問題更加復雜。因此數據中臺的數據安全建設,應從數據安全治理評估、數據數據安全組織建設、數據安全管理制度建設出發,通過全面的資產梳理及風險評估,識別敏感數據,并對數據安全的保護措施、策略進行統一規劃;通過完善的數據安全組織和管理制度,持續保障數據全生命周期安全措施的落地。

    • 現狀調研:結合不同的調研方法,對現狀進行梳理,找出存在的問題和短板。
    • 數據資產梳理:厘清數據中臺的數據資產,為分類分級、落實差異化防護提供落地支撐。
    • 數據分類分級:結合金融行業相關分類分級指南,確定識別規則和策略,完成數據分類分級標記。
    • 敏感數據識別:利用敏感數據識別技術,實現敏感數據資產的自動識別。
    • 風險評估:從數據全生命周期角度,分析金融行業數據中臺存在的數據安全風險。
    • 數據安全保護體系框架設計:規劃治理體系及建設路徑,推動相關措施有效落地。
    • 數據安全組織建設:明確數據安全的組織架構、權責關系、落實各數據安全管理組織的相應職責。
    • 數據安全管理制度建設:梳理業務數據安全需求、數據安全風險控制需要及法律法規合規性要求,建立健全數據安全管理制度。
    客戶價值
    明確數據安全現狀
    充分了解當前金融機構數據中臺在數據安全建設方面的現狀,包括取得的成果和存在的突出問題,結合金融機構業務特性及發展方向,明確數據安全建設目標,為后續構建全面的數據安全保障體系奠定基礎。滿足合規性要求。
    指導數據差異化防護
    通過對數據中臺進行數據資產梳理,識別敏感數據,結合數據分類分級規范和工具,實現數據資產的分類分級管理,進而落實數據的差異化防護。
    全面落實風險評估
    及時發現業務數據的威脅和脆弱性,準確發現自身的短板和安全風險問題,并針對短板和問題明確數據安全保護需求,為建設和落實數據安全防護技術能力指明方向。
    健全數據安全組織及管理制度
    以數據全生命周期和使用場景的維度,建立數據安全管理工作相關的部門職責與流程規范,并編制和完善相關管理制度和管理流程,為數據安全工作的規范和有序管理提供支撐,實現數據安全管理工作規范化。
    典型應用

    隨著金融行業業務系統的高速發展,數據中臺中數據源種類多源異構化的現象已普遍存在,數據來源多樣化且數據結構上存在差異性,在多源異構數據處理時,面臨數據資產不清、數據結構難以統一等問題,通過數據安全治理咨詢,厘清數據資產情況,進而為挖掘出數據背后所隱藏的價值奠定基礎。

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