数据安全的重要性和保障方法（什么是数据安全）
数据安全的重要性和保障方法（什么是数据安全）- 加密传输中的数据和静态数据（在源和用户正在使用的分析解决方案之间传输的数据）- 在精细系统级别控制允许哪些单个用户或组访问哪些数据集和分析内容（仪表板、故事等）的管理权限 - 这通常称为身份和访问管理 （IAM）数据安全的存在是为了确保重要数字资产的机密性和完整性保持不变，并帮助企业防范因数据泄露而导致的潜在合规、监管和诉讼案件 - 无论威胁是偶然的还是故意的。智能数据分析解决方案在平台中内置了强大的数据安全功能，通常允许企业：- 持续可靠地满足重要的数据和信息合规性法规（例如通用数据保护条例（GDPR），以避免数据成本受损;据Gartner称，今天的数据泄露可能使企业损失高达400万美元
数据安全（或数据保护）包含许多不同的策略、流程和技术，可保护公司的网络资产免受数据泄露和威胁。
如今提供了如此多不同类型的数据安全性，这自然是一个广泛的主题，需要更深入地了解其许多方面，以及它与其他相关术语（如数据治理和数据隐私）之间的主要区别。
数据安全的含义是什么？数据安全是指帮助组织保护传输中或静态的敏感数字信息免遭未经授权的访问、披露、盗窃和篡改的实践、流程和工具。
在智能数据分析解决方案中，数据安全性是相关软件解决方案启用平台范围的保护策略、加密、身份和访问 （IAM） 和身份验证控制以及审核和管理用户及其数据权限的功能。这些功能属于数据安全性的许多特定子类别，包括数据加密、数据丢失防护 （DLP）、数据复原能力和数据销毁。
数据安全的存在是为了确保重要数字资产的机密性和完整性保持不变，并帮助企业防范因数据泄露而导致的潜在合规、监管和诉讼案件 - 无论威胁是偶然的还是故意的。
智能数据分析解决方案在平台中内置了强大的数据安全功能，通常允许企业：
- 持续可靠地满足重要的数据和信息合规性法规（例如通用数据保护条例（GDPR），以避免数据成本受损;据Gartner称，今天的数据泄露可能使企业损失高达400万美元
- 在精细系统级别控制允许哪些单个用户或组访问哪些数据集和分析内容（仪表板、故事等）的管理权限 - 这通常称为身份和访问管理 （IAM）
- 加密传输中的数据和静态数据（在源和用户正在使用的分析解决方案之间传输的数据）
- 设置可分配给所述用户或组的角色，以获得适当的数据库权限（确保只有授权人员才能访问特定数据）
随着各组织的数据越来越复杂，需要严格控制数据被访问、共享和使用的方式和位置（以及允许谁这样做），以确保敏感的数字信息符合法律法规，并防止意外或恶意访问。
数据安全与数据治理和数据隐私：有什么区别？数据安全与数据治理和数据隐私密切相关，通常包括数据治理和数据隐私，但将这两个类别与更广泛的保护伞区分开来有助于更好地了解它们的重要性。
数据治理是实施的生命周期管理实践，有助于维护业务数据的可用性、可靠性，以便在整个组织中使用、分析和共享。这些可确保始终如一地满足数据质量和保护标准（控制、管理、跟踪）。在智能数据分析解决方案中，数据治理是指平台的功能，可帮助组织维护其围绕其数据的现有流程、策略和所有权，并管理关键信息在 BI 平台中的创建、监控和共享方式。
数据隐私是企业制定的框架和策略，专门针对个人和组织处理和使用包含敏感信息（如个人身份信息）的数据的权限。它考虑了有关使用具有可识别信息的数据的监管合规义务、同意和通知。智能数据分析解决方案通常包括允许组织保护其数据集免受未经授权的访问或恶意滥用的控制，以维护数据隐私。
数据安全适用于哪类组织？数据安全对于每个拥有数字业务的现代企业都非常重要。
安全和风险管理领导者负责保护数据，但一旦数据数字化，如果没有适当的模型、流程和解决方案来支持强大的数据保护，维护敏感信息的安全性和隐私性可能是一个挑战。
随着越来越多的企业采用云、多云和混合信息技术基础设施将其数据库、业务和分析工作流迁移到数字领域，过去的策略和框架已经过时。
为了保护需要频繁内部和外部数据共享的高级用户数据，以及避免因无法满足当今需求的孤立数据安全控制而导致的中断，建议采用专业的智能数据分析供应商。
从哪里开始为用户提供数据安全？对于任何形式的数据访问，正在使用的数据安全性、治理和隐私性都不容忽视。开始降低组织中的数据风险并确保质量和安全性的第一个地方是集中管理数据。这是当今企业寻求智能数据分析解决方案以帮助将数据存储和分析保存在一个地方的一个重要原因。
但并非所有智能数据分析解决方案供应商的能力都相同。以下是评估可用 智能数据分析（BI） 供应商时要记住的一些主要注意事项：
- 确保采用的 BI 解决方案具有设计良好的安全模型是一项关键的最佳实践。所有智能分析软件都应使其最终用户能够以受管控和安全的方式共享和处理数据，确保业务信息安全，只有需要的人才能访问，并允许其管理员实施严格的保护、控制和权限。
- 近年来，随着有关数据隐私和安全的法规（例如澳大利亚的《应通报数据泄露 （NBD） 法案》和欧洲的《通用数据保护条例》（GDPR））进行全面改革，确定可以帮助用户满足这些要求的解决方案非常重要，并了解支持数据访问和使用的安全性，以便确保有效的分析工作。如果不这样做，可能会导致无意的合规性违规、不必要的业务风险和更高的成本。
- 为现代仪表板提供 支持的安全层通常从保护框架开始，该框架在系统的各个方面嵌入了基于角色的访问。最好的 BI 平台为单个用户和组提供对系统功能和内容的访问的细粒度控制。首先将相关用户分配给适当的角色（直接或将他们分配到组），以便尽早建立权限，并使适当的人员可以访问内容。
在元数据层查找并考虑数据安全性，例如访问筛选器、数据源替换和列级安全性，以防止查询或运行敏感信息。此外，将单一登录（SSO）等措施作为仪表板的一部分使用户能够在启动新的仪表板会话之前以编程方式验证活动会话是否已存在，从而减少手动登录和潜在恶意尝试的需求。
MagicBI以增强分析为切入点，提供一站式数据智能解决方案，可满足上述所有考虑因素，具有全面的安全模型，最新的安全性和合规性认证以及功能性用户访问和内容保护控制。
关于MagicBI
MagicBI成员主要来自微软、阿里、百度、字节等公司的⼤数据团队，我们的使命是“简便每⼀次分析，只为每⼀位⽤户”，公司主要做下⼀代的搜索式分析，帮助企业打造⼀站式企业搜索百科，通过类似百度搜索的⽅式查询数据，应用可解释AI、自然语言分析等技术，实现数据分钟级地⾃动化洞察，⽆需过多培训，同时打通PC端与移动端，支持语音输入，满足任何⼈、任何时间、任何地点、任何方式进⾏数据洞察，实现企业的数字化升级，业务⼈员不⽤学SQL，也能做分析，提⾼业务决策效率
