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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

数据是数据中台的核心,与单业务系统的数据安全相比,数据中台的数据安全所面临的问题更加复杂。因此数据中台的数据安全建设,应从数据安全治理评估、数据数据安全组织建设、数据安全管理制度建设出发,通过全面的资产梳理及风险评估,识别敏感数据,并对数据安全的保护措施、策略进行统一规划;通过完善的数据安全组织和管理制度,持续保障数据全生命周期安全措施的落地。

  • 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

随着金融行业业务系统的高速发展,数据中台中数据源种类多源异构化的现象已普遍存在,数据来源多样化且数据结构上存在差异性,在多源异构数据处理时,面临数据资产不清、数据结构难以统一等问题,通过数据安全治理咨询,厘清数据资产情况,进而为挖掘出数据背后所隐藏的价值奠定基础。

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