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金融行业数据安全治理解决方案

基于金融数据的数据安全治理咨询

需求背景

在金融行业中,数据中台已经得到非常广泛的应用,金融行业数据中台通过聚合和治理跨域、跨业务系统数据,打破了数据孤岛,加速了数据到业务价值的转化,同时也缓解了业务跨部门协同时,由于组织架构割裂而产生的冲突。
然而数据中台搭建也为金融机构带来了前所未有的困难和挑战。金融行业是产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的领域之一,同时,金融机构数据中台的快速上线,也较为容易忽略数据对接和供给过程中对于数据安全的保障,可能会造成资产不清、管理职责不清、制度流程不清等安全问题。因此,金融行业在数字化转型过程中如何对海量的数据做好数据资产管理、保障数据安全,是金融行业普遍面临的重要挑战。
解决方案
参数是参数中台的方法的本质,与单相关业务控制系统的参数稳定不同之处,参数中台的参数稳定所受到的的问题更加的繁复。故此参数中台的参数稳定建没,应向参数稳定冶理的安会风险评估方法、参数参数稳定组建性建没、参数稳定方法奖惩方式建没来看,依据全方面的财产归纳及的风险的安会风险评估方法,判断敏锐参数,并对参数稳定的呵护对策、思路开始中国统一归划;依据建立健全的参数稳定组建性和方法奖惩方式,不间断服务保障参数全灵魂周期性稳定对策的下地。
  • 现状调研:结合不同的调研方法,对现状进行梳理,找出存在的问题和短板。
  • 数据资产梳理:厘清数据中台的数据资产,为分类分级、落实差异化防护提供落地支撑。
  • 数据分类分级:结合金融行业相关分类分级指南,确定识别规则和策略,完成数据分类分级标记。
  • 敏感数据识别:利用敏感数据识别技术,实现敏感数据资产的自动识别。
  • 风险评估:从数据全生命周期角度,分析金融行业数据中台存在的数据安全风险。
  • 数据安全保护体系框架设计:规划治理体系及建设路径,推动相关措施有效落地。
  • 数据安全组织建设:明确数据安全的组织架构、权责关系、落实各数据安全管理组织的相应职责。
  • 数据安全管理制度建设:梳理业务数据安全需求、数据安全风险控制需要及法律法规合规性要求,建立健全数据安全管理制度。
客户价值
明确数据安全现状
充分了解当前金融机构数据中台在数据安全建设方面的现状,包括取得的成果和存在的突出问题,结合金融机构业务特性及发展方向,明确数据安全建设目标,为后续构建全面的数据安全保障体系奠定基础。满足合规性要求。
指导数据差异化防护
通过对数据中台进行数据资产梳理,识别敏感数据,结合数据分类分级规范和工具,实现数据资产的分类分级管理,进而落实数据的差异化防护。
全面落实风险评估
及时发现业务数据的威胁和脆弱性,准确发现自身的短板和安全风险问题,并针对短板和问题明确数据安全保护需求,为建设和落实数据安全防护技术能力指明方向。
健全数据安全组织及管理制度
以数据全生命周期和使用场景的维度,建立数据安全管理工作相关的部门职责与流程规范,并编制和完善相关管理制度和管理流程,为数据安全工作的规范和有序管理提供支撑,实现数据安全管理工作规范化。
典型应用
随着时间推移财富管理业内业务部系统的的高速公路进展,信息分析中台中信息分析源的种类多源异构化的干涉现象已非常存有,信息分析由来复杂化化且信息分析空间的结构上存有差距性,在多源异构信息分析处置时,有着信息分析资源不清、信息分析空间的结构不可中央集权等故障,能够信息分析安全可靠管治咨讯,划清信息分析资源条件,于是为收集出信息分析头上所修改的价值观打下基础性基础性。
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