三国群英传-Veritas:三步指南,夯实企业数据合规管理基础
当下越来越多的指南企业在规划多云战略。显然,夯实合规混合多云环境为企业IT带来更大的企业灵活性,带来了发展的数据新动能。但真正走上多云道路后,管理企业也面临着越来越多的基础数据合规挑战。
对于很多企业来讲,指南其面临的夯实合规三国群英传数据合规挑战主要来源于双重压力。其一是企业有关于监管的压力。我国相继出台和施行了《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等安全法规,对网络安全违规事件的处罚力度也不断提升。如企业未能遵从这些规定,不但需要支付大笔罚金,更是对商誉的重大打击。另外则是商业压力,很多企业在选择合作伙伴的过程中,会将合规能力作为重要的考察标准,这个标准也在商业运营中被逐渐普及,如果企业不具备完善的合规能力,可能会与商业机会擦肩而过。
因此企业需要一个完整的数据合规管理方案,不断验证企业的安全、成本和效率,打破向上发展的天花板。在数据合规管理的过程中,Veritas建议企业从加密、控制和保护敏感数据,确保数据可靠性和完整性,建立数据合规管理流程,对数据进行分类和标记并审计和监控等几方面入手,为企业打好扎实的数据合规管理基础。
然而在实际操作中,又往往会出现计划赶不上变化的情况。对数据管理而言,多云环境堪称天然的难度升级“催化剂”。越来越多的企业扩展至新的云环境中,跟踪存储的内容也变得更加困难。
那么面对不合规数据,IT团队应该如何处理,以避免企业遭受严重的经济和商誉损失?Veritas建议,“数据分类和标记”是基础中的基础,其要义在于以下三个关键步骤:
第一步:全面辨识和分类数据
全球企业平均每年在数据存储上耗费2600万美元,其中可能包含大量暗数据,如未经处理的个人身份信息(PII)等敏感内容,对企业的合规管理构成重大风险。特别在当今分布式办公流行的情况下,员工广泛依赖Zoom、Teams等数据源,这些数据可能包含大量敏感信息,但传统分类方法无法在没有文本转录的情况下对其进行有效识别。
为了使云中的数据满足合规要求,IT团队必须审查完整的数据目录,包括视频和音频录音、内部消息聊天和文件等各种内容,争取准确识别数据类别——是业务关键数据、无用数据,还是不合规的数据......一旦这些数据被辨识和分类,IT人员就能更明智地决定数据的用处,以及是否可以进行归档或删除等处理。
第二步:实现自动化分类系统
一旦对数据进行了正确分类,定位了不合规的数据,IT管理者就可进一步评估和优化数据环境。为了适当地对大量创建的数据进行分类和管理,IT团队需要利用人工智能(AI)和机器学习(ML)策略,有效地创建和维护一个组织信息的分类系统。
该系统一旦建立,自动化的分类系统便可让IT团队轻松地找到关键数据,从而最大程度地解放员工,减少在紧急情况下定位、分类和共享数据所花费的时间,大幅提升工作效率。采用自动化策略还可以简化第一步中所述的数据保留或归档决策。并且,鉴于自动化系统在可见性、可靠性、安全性和可扩展性方面的天然优势,数据管理相关的运营成本会显著降低。
第三步:普及数据分类
在数据被有效识别、高效分类的基础上,IT团队就需要继续“高瞻远瞩”,领先于未来环境中可能生成的数据。随着数据分类在整个企业环境中的普及,数据分类范围应不仅局限于IT部门,更应涵盖创建数据的各业务线员工。自动分类系统使这个过程变得更容易,这样企业就可以不再需要依赖员工的主观意见,而是根据规则和要求对数据进行自动化分类。
虽然仍需要一些人工监督,但数据分类的普及可以大大减轻IT团队的负担。这种手动和自动策略相结合的方式将鼓励公司上下充分参与,形成长期、高效的策略。IT团队再也不用“单打独斗”,孤身面对数据管理难题,承担合规应用风险。
虽然上述解决合规问题的步骤实施起来可能并不容易,但其好处远不止简单地避免罚款和维护企业声誉。长远看,掌控合规风险、洞察数据资源环境、可持续创新发展等都不可不谓“功在千秋”。
无论如何,合规实践将在客观上为企业数据管理打开一扇通往“新世界”的大门。当IT管理者真正改变思维,把“简化的数据管理实践”放在首位,必将令企业整体获益。
关于 Veritas
Veritas Technologies是安全多云数据管理领域的领导者。超过八万家企业级客户, 包括95%的全球财富100强企业,均依靠Veritas确保其数据的保护、可恢复性和合规性。Veritas在规模化的可靠性方面享有盛誉,可为企业提供抵御勒索软件等网络攻击威胁所需的弹性。Veritas通过统一的平台,支持超过800种数据源,100多种操作系统以及1400多种存储设备。在云级技术的支持下,Veritas现正在实践其数据自治战略,在降低运营成本的同时,实现更大价值。
Veritas中国官方网站 https://www.veritas.com/zh/cn/
Veritas官方微信平台:VERITAS_CHINA(VERITAS中文社区)
(责任编辑:探索)
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