客户痛点

  • 数据分类分级框架的制定需要结合国家和行业要求规范,并结合企业自身的业务和安全特性,企业缺乏有经验的数据安全专业人员来制定数据分类分级框架。
  • 数据不可见,在企业数字化和智能化转型中,大数据架构和AI技术的广泛使用数据分散在企业IT的各个角落,很难形成全局的数据资产清单。
  • 数据分类分级策略落地和持续维护成本高,传统纯粹以来人工方式效率低,需要不断定期投入人力去维护。

产品介绍

数据资产地图系统致力于梳理并标识数据,实现在复杂环境下自动化扫描客户数据并识别其包含的相关业务信息。智能化扫描打标完成后会生成一份完整的分析报告并通过可视化的方案呈现,整个发现过程同时实现了数据口径统一、数据管理依据的建立。系统可广泛适用于银行、保险、证券等金融行业,适用于个人信息安全保护、企业内部的敏感数据管理等具体场景,是企业开展数据安全治理和细化数据防护要求的基础。

产品定位

以数据和AI能力为基础,赋能数据分类分级各个阶段的工作,帮助企业快速落地数据分类分级。

产品能力

方案价值

  • 看见

    自动发现/梳理企业内部数据,打破数据黑盒,明晰企业内部数据现状,提供数据安全管理的切入点和抓手。
  • 赋能

    提升数据分类分级和持续管理运营的效率,赋能管理人员进行数据安全管理、风险评估、合规评估。

产品亮点

1. 高兼容的数据服务发现与自动化扫描能力

企业的数据环境纷繁复杂,需要在如此繁杂的环境中对数据进行纯人工分类分级犹如大海捞针。数据资产地图系统通过其优质且智能化的数据服务扫描能力(可指定数据库类型、IP端和端口等信息进行扫描,也可通过搜索网内数据库完成检索),可将企业繁琐且巨量的数据服务(如hive、mysql、oracle、OceanBase、GuassDB等主流服务)扫描并发现,能够快速且准确的将企业数据资产以列、表两种维度完成梳理,将企业的数据资产清单清晰的展现。

2. 多维度自动化分类分级

通过系统的“资产分级”能力,可对海量的数据资产自动化分类分级,实现了在基础零业务打扰的情况下,在扫描的同时完成对数据资产的自动化分类分级。 对数据资产的分类分级,数据资产地图系统有着非常灵活的匹配策略:可以根据库、表、字段名和描述、数据值特征、已有的机器算法模型等进行灵活组合来构建匹配策略,从而实现对数据资产的库、表、字段分类分级自动化。 在性能表现方面,10w张表,平均时间在1.5小时左右,完全满足数据资产分类分级的效率需求。

3. 可快速沉淀分级策略的智能分析引擎

分类分级的业务场景多且复杂,准确率尤为重要,众多的分类分级项目单纯依靠分类分级专家分类分级成本极高且不现实,需要有以最低学习成本将打标经验沉淀的方法解决这一问题。 数据资产地图系统内置的“智能分析引擎”很好的解决了这个问题。智能分析引擎主要涵盖了两种模式:标签规则、机器学习。 标签规则:可通过数据内容、数据描述等维度编写自动化分类分级的匹配规则。机器学习:可通过样例模式、元数据模式深度学习客户的数据业务场景,形成一套贴合客户实际业务场景的算法模型,使自动化分类分级更精准。 数据资产地图系统的的“智能分析引擎”可以极低的成本沉淀专家的分类分级经验且可持续复用,提升了系统的打标效率与准确率。

4. 数据资产视图与可视化报告

系统将分类分级结果以多个维度进行可视化呈现,提供了以数据清单维度的分级结果、标签分类维度的分级结果、数据分级维度的识别结果。系统也支持分类分级报告的查阅与导出,报告以数据资产统计、敏感资产分布、敏感资产清单展示等多个维度将分级结果可视化呈现。

应用场景

  • 金融、医疗等行业的数据分类分级

    金融、医疗等行业数据多样、类型复杂、分布广泛且变化频繁,数据资产地图通过自动化数据服务发现与敏感数据识别,全面、高效的对数据资产进行系统化分类分级管理。
  • 个人隐私数据保护

    数据资产地图以智能分析引擎为基础,将不同重要度、价值度、敏感度的个人隐私数据进行分类分级,完美解决个人隐私数据分级保护问题。
  • 暗数据发现能力

    数据资产地图通过智能化的服务扫描能力可将企业暗数据进行发现与识别,确保客户数据资产无管理死角与盲区。

典型案例

某农商行

完成该农信手机银行、小微贷款、消费信贷数据分级,共计数据表2122张,字段4万2370个,应对《个人金融信息保护技术规范》个人金融数据分级的监管要求
●解决方案:结合《个人金融信息保护技术规范》,梳理手机银行、小微贷款、消费信贷三条业务线的C3、C2、C1级别个人金融信息,部署分级工作台,根据工作台内置的个人金融信息识别能力,结合专家经验,自动识别个人金融信息并进行分级。
●项目收益:满足银行监管的数据安全合规需求,掌握个人金融信息的存储情况,排查C3级别的个人金融信息是否落实了《个人金融信息保护技术规范》的技术要求。

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