某省電力數據合規管理體系建設案例

面臨問題:

• 數據建設效率低,運營成本高:數據來源和分布散亂,利用效率低下,且缺乏安全管理措施和流程規則制定,運營管理困難。
• 數據安全存在隱患,數據質量無法保障:人員操作行為不當或非授權訪問造成的數據洩露,丟失,篡改,無法做到及時審計及時發現及時告警。
• 《數據安全法》等相關法律法規的出臺推動數據安全建設。

客戶需求:

• 實現數據的分類分級和安全管理,保障數據生命周期安全
• 實現可視化,運營化的數據治理
• 確保數據處理符合法律法規和行業標準

解決方案:

以數據安全監測為抓手,從數據使用與共享安全合規角度出發,建立數據合規管理體系,形成數據安全防護,數據安全監控,數據安全運營體系化機製,達到「可管,可控,可信」的數據安全監控目標,實現數據全域態勢感知及數據安全持續化合規運營。

數據合規管理體系以數據合規管理制度體系為約束,以數據安全管理防護技術為基礎,以數據合規運營為保障,包含數據資產管理,數據行為管理,數據合規管理,分類分級管理,脫敏管理,數據事件監測,數據風險分析,數據流轉監測等多項管理動作,涉及數據的產生,傳輸,使用,銷毀等全生命周期。

• 數據資產管理:包含數據標準管理,數據模型管理,元數據管理,主數據管理,數據質量管理,數據安全管理,數據價值管理,數據共享管理等。
• 數據行為管理:包括數據在存儲,使用,備份,傳輸,歸檔,銷毀全生命周期過程中產生的操作行為管理。
• 數據合規管理:以法律法規和行業標準作為依據,確保企業數據處理符合要求。
• 分類分級管理:根據數據重要程度和數據洩露篡改造成的危害成果對數據進行分類分級保護。
• 脫敏管理:將某些敏感信息通過規則進行數據的變形,實現敏感隱私數據的保護。
• 數據事件檢測:對數據進行安全監控,針對可能產生安全事件或已經產生的數據安全事件進行檢測並告警。
• 數據風險分析:對數據安全性如機密性,完整性,可用性進行分析,並識別數據生命周期內可能存在的風險因素,評估風險程度。

圍繞「數據安全合規能力」「數據安全管理能力」和「數據安全業務場景」三個需要,實現「技術 人 數據 標準」的數據合規管理體系建設,全方位把控數據安全和數據合規。

方案價值:

• 保障數據的安全性,數據可持續運維性
• 提供可視化,標準化平台,方便數據運維管理,降低運維成本
• 滿足業務建設要求,提升數據質量,提高數據利用率
• 滿足合規性需求