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驾驭数据,塑造未来优化数据治理,提升价值获取Presentername
Agenda引言数据治理合规性核心观点数据治理策略和标准
01.引言数据治理和合规性要求
数据治理关键确保数据处理和存储支持服务的可信度和可持续发展提高数据价值遵循最佳实践能够提高数据质量和数据价值合规框架定期审查确保信息处理和存储支持服务的合规性数据治理和合规性的重要性引言
大会组织者发布会主办方公司名称:云动力科技发布会组织者组织者姓名:李某某主持人主持人姓名:王某某大会介绍
演讲人介绍背景与专业知识深入了解数据治理和合规性的专家工作经验在数据治理和合规性领域拥有丰富经验专业认证获得相关的数据治理和合规性认证演讲人简介
02.数据治理合规性数据治理的最佳实践
充分利用数据资源,创造更大价值提升数据价值降低数据泄露和违规行为风险减少风险优化数据处理和存储支持服务提高数据质量提升数据价值和减少风险数据治理重要性
数据完整性保证数据的完整性,以防止数据缺失或片段化数据准确性确保数据的准确性,以避免误导业务决策数据一致性确保不同数据源之间的数据一致性,避免冲突和错误数据质量管理的关键指标数据质量管理
数据分类的目的和重要性数据分类的作用有助于数据管理和数据安全数据分类的目的提高数据可用性和减少数据风险数据分类的重要性确保数据的正确使用和保护数据分类
数据安全保障保护数据的机密性和完整性数据加密限制数据的访问权限访问控制确保数据的可用性和持久性数据备份与恢复数据安全保障-保护重要信息
制定合规政策明确数据的合规要求和管理规范01.建立合规框架建立合规控制加强数据保护和风险控制措施02.定期合规审查持续更新合规政策和措施03.合规框架建立
03.核心观点数据治理和合规性实践
数据治理与合规性数据分类、数据质量管理和数据安全保障数据治理最佳实践01-建立合规框架、制定数据保护政策和进行定期合规审查信息处理合规02-提高数据质量、减少风险并提升数据价值数据治理合规性03-核心观点
数据质量管理和数据安全保障措施提高数据质量数据可信度定期进行合规审查,及时更新合规政策和措施减少风险建立合规框架和定期进行合规审查提升数据价值数据可信度-确保数据准确
数据治理与合规性的重要性数据质量管理提高数据质量和减少风险的关键措施01合规框架建立确保信息处理和存储支持服务的合规性的基础02合规审查定期进行更新合规政策和措施的必要步骤03数据可持续发展
确保合规性的关键措施建立合规框架确保合规性的基础制定数据保护政策保障信息安全定期进行合规审查确保合规政策有效合规性保障
明确数据的分类和管理规范数据分类管理加强数据质量管理和数据安全保障措施数据质量管理定期进行合规审查,更新合规政策和措施定期合规审查提高数据质量和价值最佳实践
04.数据治理策略和标准数据质量管理和安全保障措施
数据分类和管理规范数据分类对数据进行分类和标记,方便管理和使用O1数据管理规范制定数据管理规范,保证数据的一致性和准确性O2数据质量提升采取措施提升数据质量,提高数据的可信度O3数据治理策略和标准
明确数据分类根据敏感程度和访问权限等因素对数据进行分类制定数据管理规范明确数据收集、存储、处理和共享的规范和要求建立数据访问权限确保只有经授权的人员才能访问特定类别的数据数据分类和管理规范数据分类和管理规范-分类整理数据
数据质量管理02统一数据格式和命名规范,提高数据可比性和可解释性。数据标准化03通过验证规则和算法检查数据的完整性和准确性,及时发现异常数据。数据验证01清除无效数据和重复数据,保持数据的一致性和准确性。数据清洗数据质量管理-提升数据品质
保护数据在传输过程中的安全性加密数据传输限制非授权人员访问敏感数据访问控制权限确保数据的可靠性和持续可用性数据备份恢复数据安全保障措施的重要性数据安全保障措施
定期合规审查的重要性建立合规审查流程确保定期审查合规性更新合规政策及时调整公司合规要求修复合规问题保障信息处理和存储服务的合规性定期合规审查
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