跟着越来越多的安排继续施行数字化转型方案，他们成为其担任的数据的好管家的才能变得愈加困难。他们正在生成更多数据、更多数据类型、更多存储库、更多不同架构。

　　每天，安排在其数字业务流程的过程中都会创立更多的数据日志。跟着时刻的推移，这些“暗数据”变得愈加难以坚持可见和安全。不健全的内部数据办理实践或许会使灵敏数据下落不明。DevOps 团队和 DBA 运用“影子 IT”和“影子数据”在其 IT 结构之外的云保管架构中测验应用程序。这些活动都以前进和立异的名义进行，给数据办理带来了严峻应战。

　　杰出的数据办理可保证安排可以经过特权拜访操控、数据的可用性、数据的完好性和数据的安全性来办理数据的可用性。正如咱们所看到的，在数字化转型年代做到这一点要困难得多，并且在大多数情况下，运用传统东西和办法是不或许完成的。安排可以做些什么来完成有用的数据办理、支撑立异和主动化合规，一起以云的速度移动？

　　有用的数据办理从字面上开端和完毕于有用的数据安全。在这篇文章中，咱们将讨论您有必要施行的七项数据安全要求，以保证有用的数据办理，以及在宣称供给这些要求的解决方案中寻觅什么。

　　全面了解数据存储库。灵敏数据可以在任何地方以任何格局呈现。结构化、半结构化和非结构化数据；本地或云办理环境中；暗数据或暗影数据。要对这一切担任，所以有必要可以看到这一切。解决方案有必要考虑到这一点。有必要可以随时随地检查一切格局 - 从单一来历继续监控您的完好数据存储库。这不仅是数据安全的根底，也是数据办理的根底。

　　可扩展性。假如曩昔三年教会了咱们一件事，咱们将继续产生指数级的数据量。创立它时，有必要准备好办理它。当选用和施行云办理环境来处理立异和新作业负载时，数据安全解决方案有必要可以将这些数据存储库合并到现有的数据财物中。此外，解决方案有必要供给廉价的数据保存才能，可以进行取证数据剖析并为合规性陈述供给审计数据，而对体系影响很小。

　　数据发现和分类。这对数据安全至关重要，由于在产生数据走漏的情况下，需求知道哪些灵敏数据以及有多少灵敏数据已露出给不良行为者。这对数据办理也很重要，由于了解数据的性质可保证其可用性和完好性。解决方案有必要可以发现和分类一切数据存储库中的结构化、非结构化和半结构化数据。

　　严厉操控的数据拜访权限。了解谁以及在何种程度上可以拜访灵敏数据，是数据安全战略的根本支柱。有必要主动发现和办理特权账户和灵敏财物，以坚持彻底的可见性和操控。树立界说特权用户合法行为的战略。解决方案有必要实时主动辨认违背方针的行为。有必要辨认一切灵敏操作并验证它们是否已取得授权。产生违规行为时，解决方案有必要阻挠可疑活动或发送警报。此外，解决方案应该使您可以剖析反常行为并确认导致非典型行为的歹意用户活动。

　　高效的合规陈述。证明数据合规性是数据办理的一部分，但不是悉数。在简直一切备受瞩目的数据走漏中，受害安排都处于数据办理合规性。解决方案应该使主动生成陈述变得简单，这些陈述提醒了谁在拜访数据、他们拜访数据的原因以及他们怎么运用数据。这种透明度可以对超出合规性规矩要求的反常行为采纳举动。

　　维护第三方服务。假如安排与第三方同享灵敏的客户数据，依然有职责维护它。为了维护这些数据的完好性和安全性，有必要保证合作伙伴的数据安全和隐私实践与自己的共同。

　　减轻内部要挟。内部要挟或许难以辨认或防备，由于它们一般对防火墙和侵略检测体系等外围安全解决方案是不行见的。但是，杰出的数据办理意味着有用地办理这种危险。除了继续的职工教育之外，解决方案还有必要供给反常行为发现和严厉、主动履行特权数据拜访，以便您的事情呼应团队可以有用地缓解内部要挟。

　　假如没有仔细研讨安排自己数据安全情况和实践怎么影响有用数据办理的才能，那么现在是这样做的好时机。办理机构正在使合规性法规愈加严厉，咱们正处于数据爆破之中，外围安全性的下降迫使大多数安排采纳以数据为中心的数据安全办法。这不仅是办理和维护前所未有的数据量的正确办法，还可以保证自己可以始终是数据的好管家。