安全数据湖的敏捷数据原则-CSA_GCR_13页_901kb

云安全联盟大中华区报告显示，数据湖作为集中式数据仓库，通过集成结构化与非结构化数据为组织创造价值，但其有效运作需依赖企业级数据原则。数据原则需平衡数据管理需求与社区潜在用户利益，涵盖信任、数据血缘、使用跟踪、数据标记、安全控制、数据混淆、可审计性、性能保障及故障排除等九项核心要素。报告强调数据治理应贯穿数据生命周期，解决数据爆炸性增长带来的挑战，同时确保符合法规要求。

为应对数据湖发展中的安全与隐私问题，需建立敏捷数据原则框架。该框架要求灵活的结构控制数据定义、收集、存储及使用，融入数据社区的日常活动，并通过自动化技术（如机器学习）提升效率。解决方案包括：1. 确定数据治理政策与标准；2. 明确术语定义（如数据质量、访问控制）；3. 识别数据资产及责任人；4. 维护元数据体系；5. 管理数据管道；6. 实施自动化流程；7. 集成治理标准至工作流程；8. 标准化数据使用技术；9. 定义成功评估指标。此框架需确保数据安全、隐私及合规性，同时提升数据可用性与价值。

数据社区是围绕关键数据集形成的统一团体，维护数据准确性、一致性与安全性，促进跨组织协作。治理需覆盖数据分类分级、访问监控、变更管理及社区建设，通过透明过程和持续改进支持数据驱动决策。报告指出，数据原则不仅是专业职责，更需全员参与，以构建结构化的数据管理方法，应对新兴威胁与技术变革。最终目标是实现数据资产最大化价值，同时降低总成本，促进数据生态系统的可持续发展。