通过集成数据安全和数据治理来完成创新

发布时间：2021-06-03 20:36:21 所属栏目：大数据来源：互联网

导读：两种并行发展的趋势正在改变所有行业的信息技术格局:云和人工智能(AI)和机器学习(ML)。一个趋势是，为了获得敏捷性、降低成本并实现竞争优势，企业正在通过将更多基础设施转移到云中来实现 IT生态系统的现代化。第二个趋势是，为了分析数据、挖掘有价值

两种并行发展的趋势正在改变所有行业的信息技术格局:云和人工智能(AI)和机器学习(ML)。

一个趋势是，为了获得敏捷性、降低成本并实现竞争优势，企业正在通过将更多基础设施转移到云中来实现 IT生态系统的现代化。第二个趋势是，为了分析数据、挖掘有价值的洞察力和燃料创新，组织正在使用人工智能和 ML应用程序。交织这两种趋势的是采用云本地数据平台，从整个企业收集和编目数据。

这一令人兴奋的数字转型意味着组织将拥有必要的工具，让更多的员工能够访问数据，同时通过人工智能和 ML增加分析的范围和深度。借助 IBMCloud Pak® for Data这样的平台，数据科学家可以通过增加数量级的分析量来加速创新。

但是，新的技术进步会产生大量的隐私、安全和合规问题。快速创新有时会超过安全性，带来新的风险。要解决这些问题，你必须:

维护跨容器和应用程序的可见性确定基础结构漏洞是否将数据置于风险之中在违反期间，如果主机平台的标准安全措施将满足您的需要，请确定正确的人员是否能够访问正确的数据识别数据的使用是否符合隐私法规

这些关切只是旨在消除脆弱性的全面安全战略的一部分。

在任何情况下，解决法规遵从性需求都可能是昂贵和耗时的。在采用迁移到新环境的云本地数据和 AI平台时，您的组织将面临相同的监管挑战。要使这种向民主化数据的转换成功，您需要改进组织的安全治理、安全性和遵从性实践。

安全挑战

许多企业跨不同的位置存储数据，从而形成存储、控制和可见性的筒仓。受治理的数据飞机——如 Azure、 AWS、 Google或 IBM Cloud Pak for Data提供的那些——提供了强大的治理特性，但它们不是安全解决方案。

（编辑：四平站长网）

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