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干貨分享丨企業(yè)戰(zhàn)略化發(fā)展重點--數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理
隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，企業(yè)對數(shù)據(jù)的重視達到了前所未有的高度，“數(shù)據(jù)即資產(chǎn)”這一概念為全社會認可。企業(yè)能否智能、高效地對自身數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行治理，成為信息化時代評判企業(yè)綜合實力的核心標準之一。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理（DAM）是指規(guī)劃、控制和提供數(shù)據(jù)及信息資產(chǎn)的一組業(yè)務職能，包括開發(fā)、執(zhí)行和監(jiān)督有關數(shù)據(jù)的計劃、政策、方案、項目、流程、方法和程序，從而控制、保護、交付和提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。
基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理在企業(yè)戰(zhàn)略化發(fā)展中的重要意義，提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力成為了企業(yè)在開展業(yè)務時需重視的模塊。
對此，明朝萬達在長期項目實踐中形成了一套高效的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理流程。
1、通過座談、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)字段分析等手段幫助企業(yè)梳理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使企業(yè)可以快速、高效的了解企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)大致情況；
2、幫助企業(yè)梳理現(xiàn)有系統(tǒng)的邏輯關系，并輸出業(yè)務系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)交互的邏輯關系圖；
3、對數(shù)據(jù)資產(chǎn)中的數(shù)據(jù)進行預處理分析，處理手段主要包括去重，完整性補齊、去除非法數(shù)據(jù)等；
4、對數(shù)據(jù)進行分類分級處理，確認出關鍵數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全等級；
5、基于數(shù)據(jù)全生命周期的風險分析模型Stride對企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)管理風險點進行預測分析，并確定各風險點的等級；
6、針對預測的風險點設計對應的數(shù)據(jù)安全解決方案，以避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄漏之類的安全事故，保障企業(yè)的正常運營。
對風險點的統(tǒng)計是基于全生命周期和STRIDE威脅模型進行量化的，如下圖所示：
同時，利用DREAD-V模型涵蓋的各項要素來計算風險值，并根據(jù)風險值所處區(qū)間來判定風險點的嚴重程度。
D — Damage
影響的用戶，某個威脅成功產(chǎn)生安全事件將帶來的用戶影響。
D — Discoverability
價值，某個威脅成功產(chǎn)生安全事件影響的數(shù)據(jù)對象的價值。
其中，H、RD、UD、AR、FD五個參數(shù)分別代表 Dread模型中的5個指標：危害性、復現(xiàn)難度、利用難度、受影響用戶、發(fā)現(xiàn)難度。P代表數(shù)據(jù)對象級別權重，根據(jù)數(shù)據(jù)的級別區(qū)分而有所不同。
對于一般項目而言：當0≤R<5時，風險點的嚴重程度為低。
當5≤R<8時，風險點的嚴重程度為中。
當R≥8時，風險點的嚴重程度為高。
在完成對企業(yè)數(shù)據(jù)的采集、統(tǒng)一處理等步驟后，明朝萬達將為企業(yè)提供各類數(shù)據(jù)的潛在風險點預測分析，制定精準的數(shù)據(jù)安全加固方案，有效防范企業(yè)可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)泄漏等高風險事件。
明朝萬達秉承“動態(tài)數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)全生命周期管控”的產(chǎn)品理念，以守護用戶數(shù)據(jù)價值為己任，致力于讓安全真正服務于業(yè)務發(fā)展。在推動技術創(chuàng)新的同時，注重技術與業(yè)務的深度融合，為客戶提供量身定制的數(shù)據(jù)安全解決方案。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)
數(shù)據(jù)資產(chǎn)（Data Asset）是指由企業(yè)擁有或者控制的，能夠為企業(yè)帶來未來經(jīng)濟利益的，以物理或電子的方式記錄的數(shù)據(jù)資源，如文件資料、電子數(shù)據(jù)等。
在企業(yè)中，并非所有的數(shù)據(jù)都構(gòu)成數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 數(shù)據(jù)資產(chǎn)是能夠為企業(yè)產(chǎn)生價值的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理（DAM）是指規(guī)劃、控制和提供數(shù)據(jù)及信息資產(chǎn)的一組業(yè)務職能，包括開發(fā)、執(zhí)行和監(jiān)督有關數(shù)據(jù)的計劃、政策、方案、項目、流程、方法和程序，從而控制、保護、交付和提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值。
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基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理在企業(yè)戰(zhàn)略化發(fā)展中的重要意義，提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力成為了企業(yè)在開展業(yè)務時需重視的模塊。
對此，明朝萬達在長期項目實踐中形成了一套高效的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理流程。
1、通過座談、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)字段分析等手段幫助企業(yè)梳理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，使企業(yè)可以快速、高效的了解企業(yè)現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)大致情況；
2、幫助企業(yè)梳理現(xiàn)有系統(tǒng)的邏輯關系，并輸出業(yè)務系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)交互的邏輯關系圖；
3、對數(shù)據(jù)資產(chǎn)中的數(shù)據(jù)進行預處理分析，處理手段主要包括去重，完整性補齊、去除非法數(shù)據(jù)等；
4、對數(shù)據(jù)進行分類分級處理，確認出關鍵數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全等級；
5、基于數(shù)據(jù)全生命周期的風險分析模型Stride對企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)管理風險點進行預測分析，并確定各風險點的等級；
6、針對預測的風險點設計對應的數(shù)據(jù)安全解決方案，以避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)泄漏之類的安全事故，保障企業(yè)的正常運營。
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對風險點的統(tǒng)計是基于全生命周期和STRIDE威脅模型進行量化的，如下圖所示：
同時，利用DREAD-V模型涵蓋的各項要素來計算風險值，并根據(jù)風險值所處區(qū)間來判定風險點的嚴重程度。
D — Damage
損害，某個威脅成功產(chǎn)生安全事件將帶來的危害。
再現(xiàn)性，復現(xiàn)某個威脅產(chǎn)生安全事件的難度。
可利用性，基于什么條件某個威脅才能產(chǎn)生安全事件。
影響的用戶，某個威脅成功產(chǎn)生安全事件將帶來的用戶影響。
D — Discoverability
可發(fā)現(xiàn)性，發(fā)現(xiàn)某個威脅的難度。
價值，某個威脅成功產(chǎn)生安全事件影響的數(shù)據(jù)對象的價值。
風險值R越大表示風險點的嚴重程度越高。
其中，H、RD、UD、AR、FD五個參數(shù)分別代表 Dread模型中的5個指標：危害性、復現(xiàn)難度、利用難度、受影響用戶、發(fā)現(xiàn)難度。P代表數(shù)據(jù)對象級別權重，根據(jù)數(shù)據(jù)的級別區(qū)分而有所不同。
對于一般項目而言：當0≤R<5時，風險點的嚴重程度為低。
當5≤R<8時，風險點的嚴重程度為中。
當R≥8時，風險點的嚴重程度為高。
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在完成對企業(yè)數(shù)據(jù)的采集、統(tǒng)一處理等步驟后，明朝萬達將為企業(yè)提供各類數(shù)據(jù)的潛在風險點預測分析，制定精準的數(shù)據(jù)安全加固方案，有效防范企業(yè)可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)泄漏等高風險事件。
明朝萬達秉承“動態(tài)數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)全生命周期管控”的產(chǎn)品理念，以守護用戶數(shù)據(jù)價值為己任，致力于讓安全真正服務于業(yè)務發(fā)展。在推動技術創(chuàng)新的同時，注重技術與業(yè)務的深度融合，為客戶提供量身定制的數(shù)據(jù)安全解決方案。
