AISHU 爱数 Fora smarter future 全域数据治理 白皮书 https://www.aishu.cn 上海爱数信息技术股份有限公司 AISHU Technology Corp AISHU爱数 目录 第1章全域数据治理的必要性 1.1全域数据治理的市场动因与主要挑战 1.1.1数据资产安全艰巨挑战 1.1.2数据治理能力困局 9 1.1.3数据治理ROI提升 .10 1.2什么是全域数据治理 .12 1.3全域数据治理规划 13 1.3.1结构化数据治理规划. 14 1.3.2非结构化数据治理规划 15 1.3.3机器数据治理. 15 第2章结构化数据治理， 17 2.1结构化数据治理概况 2.2结构化数据治理的挑战 2.2.1多业务系统多数据源整合挑战 .18 2.2.2业务选代发展带来的持续治理挑战 .18 2.2.3主流数据治理的问题总结：被动式的数据治理 18 2.3以业务为导向的即时数据治理服务， 19 2.3.1数据架构与数据治理相互促进 21 2.3.2DataFabric架构 21 2.3.3基于DataFabric架构的业务建模与治理起点 .23 www.aishu.cn 2 / 63 AISHU爱数 2.3.4以业务为导向的即时数据治理流程 27 2.3.4.1业务梳理与数据治理 .28 2.3.4.2新业务开发与即时数据治理 2.3.5结构化数据的资产与安全合规评估 .29 2.4业务导向的数据治理优势和价值. ...30 2.4.1结构化数据治理展望 .30 第3章非结构化数据治理.. 3.1非结构化数据的特征与应用场景 .32 3.2非结构化数据的安全挑战， ..33 3.3以中台方案为基础的即时数据治理 .34 3.4非结构化数据的资产分类治理. 3.4.1非结构化数据资产治理的业务挑战 ..35 3.4.2如何对非结构化数据进行分类治理， 3.4.2.1非结构化数据的特征分析模型 ..36 3.4.2.2非结构化数据的分类方法与过程 ..36 3.4.3数据资产分类示例 .37 3.5非结构化数据的安全合规治理. .38 3.5.1生物医药行业的安全合规治理 .38 3.5.2汽车制造行业的安全合规治理 3.5.3非结构化数据安全合规的治理要点 ..39 3.5.3.1安全合规治理的框架 3.5.3.2安全合规治理的组织与制度保障 .40 www.aishu.cn 3/ 63 AISHU爱数 3.5.4安全合规治理带来的价值评估 40 3.6非结构化数据的知识治理 41 3.6.1知识管理建设面临的诸多挑战 3.6.2组织如何规划知识管理 .41 3.6.2.1知识管理的目标是改善组织业务生产力 .42 3.6.3如何围绕知识战略开展知识治理 .43 3.6.3.1知识治理的主要内容 43 3.6.3.2领域知识网络提升知识治理效率 44 3.6.4通过知识治理提高知识运营效率 44 3.7非结构化数据的资产保留治理， .45 3.7.1非结构化数据资产保留的业务场景 3.7.2非结构化数据资产保留的治理 ..45 3.8非结构化数据治理为组织生产力赋能 第4章机器数据治理. .47 4.1什么是机器数据. 47 4.2机器数据治理概述. 47 4.2.1以中台方案为基础的即时数据处理 47 4.2.2机器数据治理的价值 .48 4.3加强合规与审计 4.3.1合规与审计面临的挑战 ..48 4.3.2通过机器数据治理解决合规与审计问题 4.3.3机器数据治理对合规与审计的价值， .50 www.aishu.cn 4/ 63 AISHU爱数 4.4提升运维效能 .50 4.4.1运维管理面临的挑战 .50 4.4.2通过机器数据治理提升运维效能 4.4.3机器数据治理对运维管理的价值 ..52 4.5助力业务运营 ...52 4.5.1业务运营面临的挑战 ..52 4.5.2通过机器数据治理助力业务运营 .52 4.5.3机器数据治理对业务运营的价值 .53 4.6机器数据治理赋能组织价值. ..54 第5章全域数据治理加速数据驱动 .56 5.1从数据治理转变为业务洞察力 5.2为CXO提供数据治理的支持 ..56 5.3数字生态建设 5.4数据驱动文化打造. ..58 第6章全域数据治理的十大关键 61 www.aishu.cn 5/63 AISHU爱数 文档信息 材料名称：《全域数据治理白皮书》 版本控制：V1.0版 2022-06-18 关于本书 《全域数据治理白皮书》分为6个章节组成，将探讨： 》第1章全域数据治理的必要性 》第2章结构化数据治理 》第3章非结构化数据治理 》第4章机器数据治理 》第5章全域数据治理加速数据驱动 》第6章全域数据治理的十大关键 首先，假如您是组织中负责数据管理和治理的人。也许你是首席信息官（CIO）首席合规官 （CCO）首席数据官（CDO）数据保护官（DPO）或首席信息安全官（CISO）；再或者，您可能 是组织的一员，负责客户或用户服务，亦或是IT经理或架构师。 如果您发现自己读完这本书后仍在思考，“我从哪里可以学到更多？"请访问https://www.aishu.cn/ www.aishu.cn 6/63 AISHU爱数 第1章全域数据治理的必要性 1.1全域数据治理的市场动因与主要挑战 数学化转型正在颠覆全球各地的业务。大多数组织已建立自身的数学化战略，对准业务战略自标 并结合最新的先进技术进行数字化转型。数据已成为组织接触客户、开展营销活动、留住客户等业务 活动中最重要的战略资产。组织期望利用高质量的数据，一方面驱动优化运营效能，另一方面驱动业 务的创新。数据战略已成为打造数据驱动型组织重要因素。 1.1.1数据资产安全艰巨挑战 随着数据量指数级增长，严格的监管环境，网络威胁（包括勒索病毒攻击）的频繁发生，以及兼 务发展的当务之急，也是一项十分艰巨的挑战。 如果说组织需要某种激励来严格管理数据，那就是法规遵从。因未能遵守严格监管要求而产生的 成本势必会迅速增加，包括罚款、外部诉讼与和解费用等法律成本，以及声誉损害和业务损失。 国际上以欧盟（EU）通用数据保护条例（GDPR）为例，该条例要求处理欧盟公民数据的公司遵 由于潜在的惩罚如此严重，许多组织都在大力投资合规落地计划，有些组织甚至将安全合规能力视为 一项关键的竞争优势。 然而，许多因素使得组织越来越难以遵守多个垂直行业中日益增多的法规要求。比如，全球性银 行在任何时候都要遵守100多种不同的监管规定，其中包括证券交易委员会（SEC）法规、多德-弗 兰克法案、欧盟GDPR和金融工具市场指令（MiFID）等。CIO和IT主管正准备迎接另一项新的银 行业法规：修订后的支付服务指令（PSD2），该指令充许消费者和组织使用第三方提供商（如 Google或Facebook）来管理财务、支付账单或分析消费。这对欧盟银行业的影响是非常显著的 它们将被要求允许第三方提供商通过应用接口（API）访问客户账户。因此，由于新的安全要求（如 更强的身份检查和API开发），IT成本可能会随之增加。 数据生产者和消费者越来越多，跨越不同系统的数据也越来越多，这让问题变得更加复杂。在 2017年的一项研究《DataAge2025:TheEvolutionofDatatoLife-Critical》中，IDC预测，到2025 www.aishu.cn 7 / 63 AISHU爱数 年，全球数据将增长到163ZB（万亿GB字节）而在“数字宇宙”研究中，IDC估计，全球只有 0.5%的数据实现了分析，不到20%的数据得到了适当保护。 立法和新法规颁布的速度也超过了现有IT基础设施投资的能力和新应对方案所需的预算。例 者过度实施数据控制流程，这不仅扼杀了创新力和生产力，还阻碍了适应监管环境变化所需内在灵活 性。例如在合规及监管要求较高的金融行业，因合规及监管导致内部数据应用限制较多。 在每一个新法规或修订法规下，应用程序、人员、流程、系统和现有技术之间的差距不断扩大， 暴露在风险中的可能性也将不断增加。 组织及其数据也在不断受到威胁。美国司法部统计，美国每天会发生4000多起勒索病毒攻击。 在全球范围内，这些攻击与上一年相比增加了60倍。然而，正如最近的攻击所表明的那样，勒索软 件是一个全球性问题。2020年，全球因勒索软件造成的总损失高达25万亿美元，高额的收益让更多的 犯罪者趋之若鹭。 当然，不是所有数据安全威都是由外部人员恶意造成。IT管理者还必须维护数据的完整性，防 止数据被意外损坏或彻底删除，或被某些不可预见的岩机事件破坏。 击、意外删除、系统损坏或岩机造成的潜在损害，但这还不够。 信息安全和身份管理解决方案可以帮助防止未经授权的访问，但数据安全必须从组织的核心扩展 到每个入口。例如，金融机构可能会遵守法规，但一旦该机构允许通过客户的个人设备进行交易行 为，就会引入一个新的入口，并增加遭受攻击的风险。 结构化数据的安全及治理。为了应对这些数据治理挑战，组织必须捕获、控制和利用日益增长的数 据，带来具有竞争力的洞察，为新产品开发提供支撑，并能更深入地了解客户。然而，许多业务和技 术领导者普遍被以下问题困扰： 》哪些数据对组织来说有业务价值的？ 》这些数据是否受到保护？ 》数据应该保留多长时间？ 》能否快速准确的定位和获取数据？ www.aishu.cn 8 / 63 AISHU爱数 》谁可以拥有访问权限？ 》数据背后包含什么价值？ 》数据是否可信，准备度如何？ 》如何利用这些数据来产生竞争优势？ 1.1.2数据治理能力困局 组织的数