數據中臺的數據安全以及對不同用戶數據可見性控制的研究

【摘" 要】 數據中臺是一種實現數據利用的持續性機制，能夠使企業有效地運用數據，是企業數據資產的核心。數據中臺的數據安全和數據可見性控制是數據中臺建設和運維的重要問題，涵蓋了數據的生成、存儲、傳輸、利用、共享和銷毀等多個階段。文章從三個方面，分析了數據中臺的數據安全和數據可見性控制，分別是數據中臺的安全架構、安全技術和安全管理，提出了一套針對數據平臺的安防方案，包括數據加密、數據屏蔽、數據審計、數據權限、數據標簽和數據質量等技術手段，以及數據安全的組織架構、流程規范和監督機制等管理措施。

【關鍵詞】 數據中臺;數據安全;數據可見性

數據中臺的數據安全和數據可見性控制是數據中臺建設和運維的重要保障，也是數據中臺的核心競爭力之一。數據安全是指保護數據不受非法或惡意的訪問、使用、修改、泄露和破壞等威脅的能力;數據可見性控制是指根據不同的用戶角色、權限和需求等，提供不同數據服務和數據展示的能力。數據中臺的數據安全和數據可見性控制涉及數據的整個生命周期，包括數據的產生、存儲、傳輸、使用、共享和銷毀等環節，每個環節都有不同的數據安全風險和數據可見性需求。數據中臺的數據安全和數據可見性控制，不僅需要技術手段的支持，還需要管理制度的規范以及數據安全文化的培育。數據中臺的數據安全和數據可見性控制在對保護數據資產、提高數據的利用效率、增強數據的信任度和促進數據創新等方面，都具有重要的意義。

一、數據中臺的安全架構

數據中臺的安全架構是指保障數據中臺數據安全和數據可見性控制的技術和管理體系，包括數據源層、數據平臺層、數據服務層和數據應用層，以及各層之間的安全控制點和安全防護措施。數據中臺的安全架構需要考慮數據的整個流程和生命周期，包括數據的采集、存儲、處理、治理、服務和應用等環節，每個環節都有不同的數據安全風險和數據可見性需求。DATA的安防架構需要借助一些技術手段和管理體系來實現，如數據加密、數據屏蔽、數據審計、數據權限、數據標簽和數據質量等。數據中臺的安全架構需要與數據中臺的業務架構、技術架構相協調，實現數據安全和數據價值的平衡。

數據中臺的安全架構可以分為以下四個層次：

（一）數據源層

數據源層是數據中臺的數據輸入端，主要負責數據的采集和接入，包括各種業務系統、數據庫、日志文件和API接口等。數據源層的安全架構需要保障數據的完整性、可靠性和合法性，防止數據的丟失、篡改和非法訪問。

（二）數據平臺層

數據平臺層是數據中臺的數據處理端，主要負責數據的存儲、加工、治理和管理，包括各類數據倉庫、數據湖、數據集市、資料質量和資料標準等。數據平臺層的安全架構需要保障數據的可用性、一致性和合規性，防止數據的損壞、沖突和違規使用。

（三）數據服務層

數據服務層是數據中臺的數據輸出端，主要負責數據的服務和可視化，包括各種數據API、數據應用、數據看板和數據報表等。數據服務層的安全架構需要保障數據的準確性、及時性和易用性，防止數據的誤導、延遲和復雜化。

（四）數據應用層

數據應用層是數據中臺的數據消費端，主要負責數據的分析和應用，包括各種數據分析、數據挖掘、數據建模和數據決策等。數據應用層的安全架構需要保障數據的有效性、合理性和價值性，防止數據的浪費、濫用和損害。

二、數據中臺的安全技術

數據中臺是對數據進行整合、管理、服務和應用的平臺，需要保障數據的安全性、合規性和價值性，防止數據的泄露、濫用、誤導和損害。數據中臺的安全技術是指用于實現數據安全管理的技術手段，包括數據加密、數據屏蔽、數據審計、數據權限、數據標簽和數據質量等，以及各技術的原理、方法和實現。

（一）數據加密

數據加密是將原始的數據用某種特定的算法轉換為不可讀或無意義，使未經授權的使用者無法獲取或理解加密后的數據，其因不知道解密的方法，仍無法得知信息內容。數據加密可以用于保護數據的保密性和完整性，防止數據在存儲、傳輸或處理的過程中，被盜取或修改。數據加密的方法有對稱加密、非對稱加密和混合加密等，數據加密的實現有AES、RSA以及SSL/TLS等。

（二）數據屏蔽

數據屏蔽是處理敏感的數據，使其在數據傳輸、共享和展示時，不暴露個人或機構的敏感信息，保護了數據的隱私性和合規性。數據屏蔽可以避免數據的泄露或濫用，防止數據在服務或應用的過程中，造成隱私侵犯或法律風險。數據屏蔽的方法有脫敏、加噪、偽造和分割等，數據屏蔽的實現有數據脫敏平臺、數據加噪算法和數據偽造工具等。

（三）數據審計

數據審計是對數據的服務和應用進行監控和記錄，記錄數據的調用、使用和展示等信息，檢測數據的異常和風險，提供數據的溯源和追責能力。數據審計可以保障數據的有效性和合理性，防止數據的錯誤或失效，提升了數據的可信度和可靠度。數據審計的方法有日志記錄、數據指紋和數據水印等，數據審計的實現有數據審計平臺、數據指紋算法和數據水印工具等。

（四）數據權限

數據權限是對數據的訪問和操作進行控制，根據數據的敏感程度和業務要求，定義不同的數據角色、數據屬性和數據標簽，以及相應的訪問策略和規則，保證了數據的隱私性和合規性。數據權限可以避免數據的泄露或濫用，防止數據在服務或應用的過程中，造成隱私泄露或法律風險。數據權限的方法有基于角色的訪問控制（RBAC）、基于屬性的訪問控制（ABAC）或基于標簽的訪問控制（LBAC）等，數據權限的實現有數據權限管理平臺、數據權限管理工具等。

（五）數據標簽

數據標簽是對數據的服務和應用進行標簽化，根據數據的特征和價值，定義不同的數據分類、數據描述和數據評價等，提升了數據的準確性和易用性，防止數據的誤導和復雜化。數據標簽可以提升數據的價值性和價值發現，支持數據的分析和應用，提高了數據的利用效率和效果。數據標簽的方法有數據分類、數據描述和數據評價等，數據標簽的實現有數據標簽管理平臺、數據標簽管理工具等。

（六）數據質量

數據質量是對數據的服務和應用進行質量監測和評估，根據數據和業務要求的重要程度，定義不同的數據質量維度、數據質量指標和數據質量閾值，以及相應的數據質量報告和數據質量改進措施，保障數據的有效性和合理性。數據質量可以避免數據的錯誤或失效，防止數據在服務或應用的過程中，造成的業務損失或風險。數據質量的方法有數據校驗、數據清洗、數據補全和數據匹配等，數據質量的實現有數據質量管理平臺、數據質量管理工具等。

三、數據中臺的安全管理

數據中臺的安全管理是指用于實現數據安全目標的管理手段，包括數據安全的組織架構、流程規范和監督機制等，以及如何建立數據安全的文化和意識。

（一）數據安全的組織架構

數據安全的組織架構是指負責數據安全管理的組織、人員的分工和協作以及相應的職責和權力。數據安全的組織架構應根據企業的數據安全戰略和業務需求，建立與企業相適應的資料安全保障機構，進行人員儲備、宣傳培訓等工作，確保有關資源的落實到位。數據安全的組織架構包括數據安全的決策層、執行層和支持層，以及數據安全的專業團隊和業務團隊，形成數據安全的組織網絡。

（二）數據安全的流程規范

數據安全的流程規范是指數據安全管理的具體步驟和方法，以及相應的標準和要求。數據安全的流程規范應該覆蓋數據的全生命周期，包括數據生成、數據存儲、數據傳輸、數據利用、數據共享和數據銷毀等各個階段。在每個階段，面對不同的人員、不同類型的數據，數據中臺面臨的數據安全風險是不同的。針對數據安全，需要設計一套包括規劃、設計、實施、運維、測評和改進的安全管控流程，通過流程的持續循環，不斷提高各環節的安全管理水平。

（三）數據安全的監督機制

數據安全的監督機制是指數據安全管理的監測和評估，以及相應的反饋和處罰。數據安全的監督機制應該建立數據安全的監測體系，包括數據安全的指標體系、數據安全的報告體系和數據安全的告警體系等，實時監測數據安全的狀態和趨勢，發現數據安全的問題和風險。針對數據安全的監督機制，應該建立數據安全的評估體系，包括數據安全的審計體系、數據安全的評價體系和數據安全的認證體系等，要定期評估數據安全的效果和水平，提出數據安全的建議和改進措施;應該建立數據安全的反饋體系，包括數據安全的通報體系、數據安全的獎懲體系和數據安全的追責體系等，及時反饋數據安全的結果和影響，以保證數據安全。

（四）數據安全的文化和意識

數據安全的文化和意識是指數據安全管理的價值觀和理念，以及相應的態度和行為。針對數據安全的文化和意識，相關人員應該樹立數據安全的核心價值觀，即數據是企業的重要資產，數據安全是企業的重要責任，企業的重要競爭力是數據安全。

最終，通過數據中臺的建設，可以實現如下轉變，如圖1所示。

四、結語

本文研究了數據中臺的數據安全和數據可見性控制的相關問題，提出了數據安全和數據可見性控制的概念和框架，分析了數據安全和數據可見性控制的需求和挑戰，介紹了數據安全和數據可見性控制的流程規范和監督機制，總結了數據安全和數據可見性控制的文化和意識。本文的研究內容和成果，為數據中臺的數據安全和數據可見性控制提供了參考和指導，為數據中臺的數據管理和數據價值提供了保障和支撐。

今后的研究方向，可以從以下幾個方面進行深入研究。如數據安全、數據可見性控制標準的制訂和推廣，數據安全、數據可見性控制技術和產品的研發、創新，數據安全、數據可見性控制文化和意識的培養等。

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