数据治理：6个价值、5类问题、6个挑战
构建健康的数据文化，需要将数据战略、数据人才、数据管理以及先进的技术手段和决策方法相结合，通过这种综合性的努力，企业才能在数字化时代中稳步前行，释放数据的真正潜力。
数据安全
数据治理：解锁数字力量，塑造企业未来竞争优势
随着数字化浪潮的推进，数据已成为企业运营和决策的核心要素。在这一背景下，数据治理不仅是企业管理的关键一环，更是塑造企业新型数字能力、提升竞争力的核心手段。
数据安全不可或缺的基础工程：分级分类治理
数据安全的保护对象是数据。只有对数据具有基本认知后，才可以施加适当的数据保护方案。如果不知道数据在哪儿，数据安全显然是空谈。而当我们对数据的安全保护一概而论时，数据必然会面临保护过度或保护不足的问题，数据的使用也会受到很大的影响。
浅议大数据时代的隐私安全
云计算、云存储中心化的数据集中带来的问题是显而易见的。比如美国两个亿的个人隐私的泄密问题，BAT争相搜罗个人和机构的隐私数据据为己有，并回过头来裹挟社会个人。
数据安全：怎样做数据安全
涉及国家安全的数据、企业组织数据和个人隐私数据都需要得到充分的保护。这需要政府、企业和个人共同努力，采取有效的措施和技术手段，确保数据的完整性和安全性。同时，加强相关法律法规的制定和执行，提高公众的安全意识和素质，共同营造一个安全、稳定、和谐的信息环境。
第五篇数据的"谎言" ——大数据环境安全防护技术之数据脱敏
数据爆炸式增长，大数据成为国家基础性战略资源。大数据中蕴藏的巨大商业价值被认可，但也带来了一个问题：“大数据对人们来说，真的只有好处吗？”
数据安全技术能力发展现状及挑战解析
近期数据泄露等安全事件频发，严重侵害个人信息主体权益，影响国家安全、经济发展和社会稳定。以欧盟、美国为代表的地区和国家纷纷出台个人信息保护、数据安全的法律法规和管理规范，进一步明确企业数据安全保障的责任和义务。我国也积极加强数据安全管理布局，出台《中华人民共和国网络安全法》，提高数据安全管理要求。
做好数据治理，究竟该怎么入手，从哪里开始？
在对数据有强依赖的企业中，数据治理的重要性已经变得毋庸置疑。大家都想把它做好，但是怎么入手，从何处入手，却没有很好的指导。
如何做好大数据时代的保密工作
众所周知，大数据技术提高了信息安全防护水平。大数据分析技术可更好地发现网络异常行为、找出风险点，觉察网络攻击行为的蛛丝马迹、找到攻击源，识别网络钓鱼攻击、防止欺诈入侵。例如，基于大数据的威胁发现技术，数据分析的范围更广、时间跨度更长，能够有效提升对未知威胁的检测和预防能力；基于大数据的认证技术，能够有效实现身份精确认定和高效鉴别，降低认证攻击安全隐患等。
数据治理听着很高大上，实际上就那么回事儿
大数据时代的到来，让政府和企业看到了数据资产的巨大价值，一边忙着出台激励政策，一边忙着探索应用场景、商业模式，建设技术平台。而在建设大数据版图的同时，数据治理是无论如何都不能忽视的一环。如果没有数据治理，数据质量就没有保证，大数据的挖掘和应用就更无从谈起了。数据治理看上去很高大上，其实就那么回事，我们没必要把数据治理想得那么复杂那么难。做好数据治理其实只需要做到两点：承上和启下。
