《全域数据治理白皮书(结构及非结构数据治理十大关键)》.pdf

1.1全域数据治理的市场动因与主要挑战

数字化转型正在颠覆全球各地的业务。大多数组织已建立自身的数字化战略,对准业务战略目标

并结合最新的先进技术进行数字化转型。数据已成为组织接触客户、开展营销活动、留住客户等业务

活动中最重要的战略资产。组织期望利用高质量的数据,一方面驱动优化运营效能,另一方面驱动业

务的创新。数据战略已成为打造数据驱动型组织重要因素。

数据资产安全艰巨挑战

随着数据量指数级增长,严格的监管环境,网络威胁(包括勒索病毒攻击)的频繁发生,以及兼

具竞争力和创新性的黑马不断颠覆市场,保护组织最具战略意义的数据资产安全并从中提取价值是业

务发展的当务之急,也是一项十分艰巨的挑战。

如果说组织需要某种激励来严格管理数据,那就是法规遵从。因未能遵守严格监管要求而产生的

成本势必会迅速增加,包括罚款、外部诉讼与和解费用等法律成本,以及声誉损害和业务损失。

国际上以欧盟(EU)通用数据保护条例(GDPR)为例,该条例要求处理欧盟公民数据的公司遵

守严格的数据隐私法规。不遵守GDPR的组织将面临高达其全球年度营业额4%的处罚。国内《中华

由于潜在的惩罚如此严重,许多组织都在大力投资合规落地计划,有些组织甚至将安全合规能力视为

一项关键的竞争优势。

然而,许多因素使得组织越来越难以遵守多个垂直行业中日益增多的法规要求。比如,全球性银

行在任何时候都要遵守100多种不同的监管规定,其中包括证券交易委员会(SEC)法规、多德-弗

兰克法案、欧盟GDPR和金融工具市场指令(MiFID)等。CIO和IT主管正准备迎接另一项新的银

行业法规:修订后的支付服务指令(PSD2),该指令允许消费者和组织使用第三方提供商(如

Google或Facebook)来管理财务、支付账单或分析消费。这对欧盟银行业的影响是非常显著的——

它们将被要求允许第三方提供商通过应用接口(API)访问客户账户。因此,由于新的安全要求(如

更强的身份检查和API开发),IT成本可能会随之增加。

数据生产者和消费者越来越多,跨越不同系统的数据也越来越多,这让问题变得更加复杂。在

2017年的一项研究《DataAge2025:TheEvolutionofDatatoLife-Critical》中,IDC预测,到2025

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年,全球数据将增长到163ZB(万亿GB字节)。而在“数字宇宙”研究中,IDC估计,全球只有

0.5%的数据实现了分析,不到20%的数据得到了适当保护。

立法和新法规颁布的速度也超过了现有IT基础设施投资的能力和新应对方案所需的预算。例

者过度实施数据控制流程,这不仅扼杀了创新力和生产力,还阻碍了适应监管环境变化所需内在灵活

性。例如在合规及监管要求较高的金融行业,因合规及监管导致内部数据应用限制较多。

在每一个新法规或修订法规下,应用程序、人员、流程、系统和现有技术之间的差距不断扩大,

暴露在风险中的可能性也将不断增加。

组织及其数据也在不断受到威胁。美国司法部统计,美国每天会发生4000多起勒索病毒攻击。

在全球范围内,这些攻击与上一年相比增加了60倍。然而,正如最近的攻击所表明的那样,勒索软

件是一个全球性问题。2020年,全球因勒索软件造成的总损失高达25万亿美元,高额的收益让更多的

犯罪者趋之若鹜。

当然,不是所有数据安全威胁都是由外部人员恶意造成。IT管理者还必须维护数据的完整性,防

止数据被意外损坏或彻底删除,或被某些不可预见的宕机事件破坏。

对于IT部门来说,经常进行数据备份和安装最新的杀毒软件可以最大程度降低来自勒索软件攻

击、意外删除、系统损坏或宕机造成的潜在损害,但这还不够。

THE END
1.四不像正版资料,构建解答解释落实m418.39.40看点2、复杂性:数据结构复杂,可能包含嵌套结构、多维数组等。 3、不确定性:数据质量参差不齐,可能存在缺失值、异常值等问题。 4、动态性:数据随时间不断变化,需要实时更新和处理。 针对这些特点,我们需要构建一个灵活且可扩展的数据处理框架,该框架应包括以下几个关键步骤: https://www.yzcjl.cn/post/5569.html
2.非结构化数据包括哪些内容非结构化数据包括哪些内容 在信息技术快速发展的今天,数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。数据大致可以分为结构化数据和非结构化数据两大类。结构化数据主要指的是具有固定格式和结构的数据,如数据库中的表格数据。而非结构化数据,由于其形式多样、结构不固定,一直是数据处理和分析的难点和热点。https://www.zhuflow.cn/news/information/1358.html
3.非结构化数据有哪些而非结构化数据则是指那些不适合存储在传统数据库中的数据,它们通常以文本、图像、音频、视频等形式存在。https://www.gokuai.com/press/a573
4.一文讲透:非结构化数据工具多样性:市面上针对非结构化数据处理的工具和技术种类繁多,选择合适的工具并将其有效整合应用也是一大挑战。 3.8 、数据生命周期管理 数据存档和刑除:非结构化数据的生命周期管理复杂,包括数据的存档、备份和册除。需要制定明确的数据管理策略,确保数据在整个生命周期中的安全和可用性。 https://blog.csdn.net/qingzhumuqingfeng/article/details/144025043
5.非结构化数据库包括哪些内容王利头非结构化数据库包括哪些内容 非结构化数据库:深入探索和用例 引言 非结构化数据库在现代数字世界中扮演着至关重要的角色,处理着大量来自各种来源的数据,从社交媒体帖子到传感器读数。与传统的关系数据库不同,非结构化数据库不使用预定义的模式或架构来组织数据。这为存储和查询大量异构数据提供了更大的灵活性。https://www.wanglitou.cn/article_26670.html
6.非结构化数据包括以下哪些数据的存储非结构化数据包括以下哪些数据的存储()。 A.图片 B.文件 C.XML D.文档 点击查看答案 第2题 大数据在存储方面的特点有:数据量巨大,采用分布式存储,数据类型既包括结构化数据,又包括半结构化和非结构化数据。 点击查看答案 第3题 大数据不仅包括以文本资料为主的结构化数据,还包括网络日志、音频、视频、图片、https://www.shangxueba.cn/wangke/QMDA4HIL.html
7.大数据中非结构化数据的挖掘:文本一、 点击流中的非结构化文本数据都有哪些? 首先来定性什么是非结构化文本数据,这里指的是点击流原始数据中以文字形式展现的数据,包括原始LOG日志以及已经被结构化入库中的部分数据,比如Adobe Analytics的Data Feed,Webtrekk中的Raw Data。当然,有些数据虽然是文本或字符串的形式,但并不是真正意义上的非结构化,比如https://www.51cto.com/article/432085.html
8.大数据的详细定义大数据包括哪些类型:什么是结构化、非结构化和半结构化数据? 根据数据集的结构和建索引的难易程度,数据集通常被分为三类。 三种类型的大数据 结构化数据:这类数据最容易整理和搜索,主要包括财务数据、机器日志和人口统计明细等。结构化数据很好理解,类似于 Excel 电子表格中预定义的行列布局。这种结构下的数据很容易https://blog.itpub.net/70041355/viewspace-3029299/
9.数据湖存储非结构化数据星环科技为您提供数据湖存储非结构化数据相关内容,帮助您快速了解数据湖存储非结构化数据。如果想了解更多数据湖存储非结构化数据资讯,请访问星环科技官网(www.transwarp.cn)查看更多丰富数据湖存储非结构化数据内容。https://www.transwarp.cn/keyword-detail/52484-1
10.大数据一般用什么数据库大数据领域的数据库通常使用开源软件,如Hadoop、Cassandra等,相比于传统的商业关系型数据库,成本更低。 综上所述,大数据领域的数据库相对于传统的关系型数据库,具有更好的可扩展性、高可用性、更快的处理速度、更好的适应非结构化数据和更低的成本等优势。https://www.linkflowtech.com/news/2745
11.数据架构:大数据数据仓库以及DataVault值得注意的是,企业中的大数据包括重复型非结构化数据和非重复型非结构化数据,如图1.1.6所示。 1.1.5 分界线 一开始,对于非结构化数据的两种类型(重复型非结构化数据和非重复型非结构化数据),我们可能认为它们之间的差别是难以预料、微不足道的。实际上,这两种非结构化数据类型之间的差异并非微不足道。因为这两https://www.ituring.com.cn/book/tupubarticle/11854
12.信息公开专栏摘要结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型,目前非结构化数据信息已达信息总量的85%以上,且每年以55%~65%的速度增长,统计工作受到大数据的冲击,日常总会遇到一些非结构化数据提取的难题,导致工作量加大,效率低下。本文对非结构化数据及其提取技术、大数据处理语言——Python语言进行学习研究,解决实际中遇到https://www.changzhi.gov.cn/xxgkml/zfxxgkml/szfgzbm/czstjj/czsrmzf/tjxx_1188/sjfxhjd/202207/t20220704_2588893.shtml
13.结构化半结构化和非结构化数据都有哪些数据可以根据其格式和可访问性被分类为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。下面是每种数据类型的定义和一些例子: 结构化数据 结构化数据是指遵循固定格式的数据,通常存储在关系数据库中。这种数据类型易于搜索和组织,因为它遵循一定的模式(如表格),每个数据项都有明确的字段。 https://www.jianshu.com/p/7018b1bef624
14.大数据时代的古典文学研究——以数据分析数据挖掘与图像检索为中心首先建模,抽取特征,在训练数据中学习模型参数。当然,训练数据是越多越好。传统的机器学习需要提取特征,然后建立模型学习,“结构化文本”的自身特征恰好具有较为明显的“特征”,所以面对这类文本,数据分析基本可以满足我们的需求。 但大数据往往是“非结构化文本”,提取特征比较困难,加之数据是海量的,人工干预不现实、也http://www.sass.cn/109002/30207.aspx