组织的数据是其最宝贵的资产之一：必须正确存储、使用、保护和分析数据，才能从中获得最大价值。
如果没有适当的数据管理策略，敏感的业务和消费者数据就更容易暴露在安全威胁之下。数据管理和安全策略中最重要的元素之一是数据治理框架。
数据治理
数据治理是指为控制数据资产而创建和使用的策略、权限、责任和过程的系统。数据治理的目标是最大限度地降低风险，增加数据的价值，满足法规要求，为组织内部的数据使用建立规则，并改善外部和内部的数据通信。
组织的数据治理模型有两种主要选择。他们可以使用被动数据治理模型，在该模型中，数据被输入到系统中，然后执行所有验证和数据清理过程。或者他们可以使用自主数据治理模型，在数据输入到系统之前对其进行验证和清理。
数据安全
数据安全涉及在安全性和数据可用性之间建立平衡，使用技术框架保护数据免受外部黑客、意外威胁和恶意内部人员的攻击。虽然数据安全指的是对数据资产的保护，但它确实包含了整体基础设施安全的某些方面，因为数据的安全性最终依赖于健全的底层基础设施。
组织可以使用多种类型的数据安全工具来检测、识别、防范和响应威胁。这些解决方案包括多因素认证、防火墙、防病毒软件、备份和恢复软件、安全信息和事件管理解决方案、数据丢失防护解决方案等。
数据隐私
数据隐私策略帮助组织确定哪些数据可以与第三方共享以及如何共享。数据隐私也被称为信息隐私。数据隐私的主要组成部分之一是访问控制，这可以通过各种工具、策略和程序来实现。除了访问控制，组织还可以使用机制来防止对数据的未经授权的访问。
法规遵从性是数据隐私的重要组成部分，因为组织必须履行其法律义务以保证数据安全。这包括他们如何存储、处理和共享员工和客户数据。如果组织未能满足法规要求，则可能面临巨额罚款。与数据隐私相关的一些最常见的法规是CCPA和GDPR。
数据治理如何影响数据隐私和安全？
由于数据治理框架能保障数据的完整性和整体质量，因此数据治理计划对数据隐私和安全性具有重大影响。尽管数据治理、数据安全和数据隐私是不同的概念，但它们都有一个共同的目标，即从数据中获得最大价值，并使组织能够访问数据。
尽管数据治理主要是一个战略概念，但它仍然定义了应该遵循的可操作流程，以便在继续保护数据的同时从数据中获得最大价值。这有助于组织实现数据隐私目标，例如降低数据丢失、被盗或滥用的风险。
检测、识别和响应数据安全问题需要协作、沟通和组织协调。数据治理可以帮助调整用于数据安全的资源，以便组织可以毫不延迟地响应威胁。
网络安全中数据治理的最佳措施
数据治理已经从一种选择演变为成功组织的必需品，而这种变化的原因之一是网络安全。通过适当的数据治理，组织可以预防和消除攻击，预测威胁并更快地从数据泄露中恢复。
在制定数据治理策略时，重要的是要了解您的计划如何适应您的整体网络安全策略。以下是将数据治理应用于企业网络安全需求的一些最佳措施：
1. 控制数据隐私
虽然组织了解数据隐私的重要性，但他们往往缺乏实施数据隐私流程的工具或策略。考虑投资于数据治理工具，特别是那些专门针对您所在行业或地区特定隐私法的工具。此步骤有助于组织保持合规性，维护消费者信任并确保安全性。
2. 识别漏洞
为了识别现有的组织漏洞，数据和安全团队应该定期对数据和其他敏感业务资产进行审计。全面的网络安全审计应该能够识别现有的威胁，并确定未来威胁的潜在漏洞。一旦确定了威胁，就可以使用数据治理最佳措施来建立保护关键资产的策略和过程。
3. 提高数据可见性
通过提高数据可见性，组织可以更好地进行数据管理，这有助于他们在数据层面实现网络安全目标。当组织知道他们最敏感的数据存储在哪里以及如何存储时，他们就可以制定更有效的策略来实时应对安全威胁。
数据治理工具正日益成为企业安全策略的重要组成部分。
