数据治理之数据模型管控方案
集团主数据管理平台解决方案
集团主数据管理解决方案 1. 基本概念 主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、供应商、物 料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业务价值的，应在企业内跨越各个业务部 门被重复使用的数据，并且存在于多个异构的应用系统中。 主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技术，完整的 平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技术、数据仓库/分析、ESB 等组件和技 术。 ESB （企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件或服务，以 基于消息内容的形式，通过协议转换、消息过滤、事件路由，对多个系统不同 的事件进行整合。 2. 需求概述 为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3. 现状描述 现目前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、 金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方面： 1）没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要求，甚至重复 管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2）没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名字或编码,
直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3）没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图: 以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准可以调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配 4. 解决方案 4.1.实现思路 基于现状分析，可通过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立各业务系统间 的连接，实现主数据的CRUD管理。
数据安全管理方案计划目标规定
// XXX 数据安全管理规定 编制：____________________ 审核：____________________ 批准：____________________ [本文件中出现的任何文字叙述、文档格式、插图、照片、方法、过程等内容，除另有特别注明，版权均属XXX所有，受到有关产权及版权法保护。任何个人、机构未经XXX的书面授权许可，不得以任何方式复制或引用本文件的任何片断。]
1.分发控制 2.文件版本信息 3.文件版本信息说明 文件版本信息记录本文件提交时的当前有效的版本控制信息，当前版本文件有效期将在新版本文档生效时自动结束。文件版本小于1.0 时，表示该版本文件为草案，仅可作为参照资料之目的。
第一章总则 第一条为保证XXX信息系统核心数据安全，维护数据所有者权利，明确利益相关者的责任与义务，按照分类管理、分级保护、授权使用的原则，根据《XXX信息系统安全管理规定》及国家信息系统安全等级保护等有关要求，特制订本规定。 第二条本规定所管理的数据均为非涉密的数据，XXX系统已标识密级的文件或已声明密级的数据不纳入本规定管理范畴。 第三条本规定适用于全国XXX信息系统环境中的数据安全管理工作。XXX各单位、部门均应按本规定开展数据安全管理工作。 第二章术语定义 第四条本规定所称数据所有者是指，对所管理业务领域内的信息或信息系统，有权获取、创建、维护和授权的业务主管。 第五条本规定所称利益相关者包括数据创建者、数据所有者、数据管理者、数据使用者及信息安全管理人员。 第六条本规定所管理的数据涵盖以纸质、电子等形式存在的文件和非文件形式的信息及其衍生物。其中，非文件形式的数据包括数据库及配置文件中的数据、配置信息等。 第三章职责定义 第七条数据创建者负责针对其所创建数据的内容和价值提出分类分级建议，提交对应级别数据所有者确认。
最新农村商业银行数据质量专项治理工作方案
ⅩⅩ农村商业银行数据质量专项治理工作方案 为切实落实ⅩⅩ农商银行数据质量管理主体责任，提升非现场监管报表数据质量，全面准确反映经营状况，根据《银行业监管统计管理办法》、《银行业监管统计数据质量管理良好标准》等制度，结合本行实际，特制定数据质量专项治理工作方案如下： 一、成立领导小组，积极开展数据质量专项治理工作 成立以行长为组长，稽核审计部、合规风险部、计划财务部、个人金融部等部门负责人为小组成员的数据质量专项治理小组，负责本方案的组织实施。 二、明确领导小组数据质量管理工作职责 行长是监管统计数据质量管理的高管层，负责推动数据质量管理和监管统计工作；稽核审计部是监管统计归口管理部门，负责监管统计组织、协调和管理；合规风险部是监管统计数据质量审核部门，负责系统数据质量全面审核；计划财务部、个人金融部等是业务数据提供部门，负责其所提供的数据的准确、真实性。 三、数据质量专项治理工作重点 （一）组织领导与机制方面 董事会和高管层要高度重视并积极推动数据质量管理和监
管统计工作；要建立数据质量管理内部纠错和稽核检查机制，要建立数据质量问责机制，按规定落实法定代表人手签纸质报表制度。 （二）监管统计归口管理部门履职方面 1、加强制度建设。稽核审计部要根据监管统计规定，制定适时的统计制度或统计制度实施细则等统计管理制度，根据非现场监管报表年度统计制度要求，制定适时覆盖所有监管统计报表和数据要求的统计业务制度，统计业务制度取数规则要按照“会计科目－统计指标－监管统计指标”的原则，保证监管统计报表和数据中每一个统计项目的归属关系及取数路径清晰、准确。 2、强化监管统计管理工作。稽核审计部根据授权要有效履行监管统计组织、协调和管理职责，主要包括：一是按照监管要求和统计管理制度设置满足履行监管统计职责的岗位；二是严格履行监管统计报表的组织、汇总、复核、上报职责；三是定期开展数据质量检查工作，对检查发现的问题采取有效措施予以纠正；四是加强统计人员培训；五是认真执行和落实监管部门下发的监管统计制度与监管要求。 （三）数据质量流程控制方面 1、加强流程制度建设。建立有效覆盖监管统计报表“填报－复核－汇总－复核－上报”的数据质量流程管理规程，明确流程
数据安全管理办法
数据安全管理办法 （征求意见稿） 第一章总则 第一条为了维护国家安全、社会公共利益，保护公民、法人和其他组织在网络空间的合法权益，保障个人信息和重要数据安全，根据《中华人民共和国网络安全法》等法律法规，制定本办法。 第二条在中华人民共和国境内利用网络开展数据收集、存储、传输、处理、使用等活动（以下简称数据活动），以及数据安全的保护和监督管理，适用本办法。纯粹家庭和个人事务除外。 法律、行政法规另有规定的，从其规定。 第三条国家坚持保障数据安全与发展并重，鼓励研发数据安全保护技术，积极推进数据资源开发利用，保障数据依法有序自由流动。 第四条国家采取措施，监测、防御、处置来源于中华人民共和国境内外的数据安全风险和威胁，保护数据免受泄露、窃取、篡改、毁损、非法使用等，依法惩治危害数据安全的违法犯罪活动。 第五条在中央网络安全和信息化委员会领导下，国家网信部门统筹协调、指导监督个人信息和重要数据安全保护工作。 地（市）及以上网信部门依据职责指导监督本行政区内个人信息和重要数据安全保护工作。 第六条网络运营者应当按照有关法律、行政法规的规定，参照国家网络安全标准，履行数据安全保护义务，建立数据安全管理责任和评价考核制度，制定数据安全计划，实施数据安全技术防护，开展数据安全风险评估，制定网络安全事件应急预案，及时处置安全事件，组织数据安全教育、培训。 第二章数据收集 第七条网络运营者通过网站、应用程序等产品收集使用个人信息，应当分别制定并公开收集使用规则。收集使用规则可以包含在网站、应用程序等产品的隐私政策中，也可以其他形式提供给用户。 第八条收集使用规则应当明确具体、简单通俗、易于访问，突出以下内容： （一）网络运营者基本信息； （二）网络运营者主要负责人、数据安全责任人的姓名及联系方式； （三）收集使用个人信息的目的、种类、数量、频度、方式、范围等； （四）个人信息保存地点、期限及到期后的处理方式； （五）向他人提供个人信息的规则，如果向他人提供的； （六）个人信息安全保护策略等相关信息； （七）个人信息主体撤销同意，以及查询、更正、删除个人信息的途径和方法； （八）投诉、举报渠道和方法等；
数据质量管理
数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素
数据质量管理
数据质量管理 数据质量管理系统应用----生活篇 最近在看关于综合分析数据质量管理规范的时候，结合实际生活当中的例子。在这里说出来，可以讨论一下。这里主要是指标值数据质量的管理： 1：数值检查可以和我们固定的阈值检查结合起来，即通过检查单个指标的数值和阈值的比较发现指标的异常和变动的情况。这个就是固定阈值的一种情况。比如当地铁离近站只有4分钟的时候，地铁旁边的灯会一直闪烁。地铁离开车只有一分钟要关门的时候，就会告警即将开车。以免突然开车造成人的伤害。 2：波动检查：一般就是同比波动的检查和环比波动的检查。先计算指标的同比或环比波动率，然后与预订的波动率上下限（阈值）进行比较。这个就是范围阈值。例如昨天公交车上有一条新闻就是重庆目前一小时之内公交车换成免费。那么这一个小时之内就是一个范围阈值，只要在一个小时之内不收钱，即什么也不做，但是当超过一个小时之后就要收钱。那么我们这里就需要告警。 3：还有一种日常当中常用的就是动态阈值比如我们乘坐地铁的时候根据路程的不同地铁价格不同。以及依照路程计价的公交车也一样，路程不同，价格不同。本质上都是乘坐地铁或者公交，但是由于距离
问题因此价格不同，比如收入指标阈值制定的时候，比如不同的地市，在同一时间维度阈值是不同。比如经济发达地区应该制定高一点，经济欠发达地区制定低一点。 4：指标之间的关联检查，比如我们常说的同增同减关联关系，还是以地铁为例，路程增加了，那价格相应就增加了。比如我们理论上我们的用户数增加了，那么收入应该有所增加。但是有时候反而用户量增加了，收入却下降了。增加的用户数比丢失的用户数多因此整体上用户量增加了。但是增加的用户量都是一些劣质用户，而丢失了一部分高端用户。从而导致用户数增加，收入下降的局面。 5：指标平衡检查：对若干个指标值的简单四则运算（加、减、乘、除），来检验各个指标间潜在的平衡或其他比较关系。比如有些指标日指标汇总应该与月指标的值平衡。（也许还可以研究更科学的复杂计算） 当发现数据出现异常的时候，首先先分析一下，是不是一些因素导致指标的变化，比如节假日，周末，市场营销策略，以及外部的一些政策对指标造成的变化，然后再查看是不是真的是数据质量的问题，以及源接口数据的问题。 数据质量管理系统----理论篇 一：从以下5个方面对数据的质量进行管控 1：及时性：数据获取是否及时，主要指数据提取、传送、转换、加
信息系统安全管理方案1.doc
信息系统安全管理方案1 信息系统安全管理方案 信息系统的安全，是指为信息系统建立和采取的技术和管理的安全保护，保护计算机硬件、软件和数据不因偶然和恶意的原因而遭到破坏、更改和泄漏，以保证系统连续正常运行。信息系统的安全方案是为发布、管理和保护敏感的信息资源而制定的一级法律、法规和措施的总和，是对信息资源使用、管理规则的正式描述，是院内所有人员都必须遵守的规则。信息系统的受到的安全威胁有：操作系统的不安全性、防火墙的不安全性、来自内部人员的安全威胁、缺乏有效的监督机制和评估网络系统的安全性手段、系统不能对病毒有效控制等。 一、机房设备的物理安全 硬件设备事故对信息系统危害极大，如电源事故引起的火灾，机房通风散热不好引起烧毁硬件等，严重的可使系统业务停顿，造成不可估量的损失；轻的也会使相应业务混乱，无法正常运转。对系统的管理、看护不善，可使一些不法分子盗窃计算机及网络硬件设备，从中牟利，使企业和国家财产遭受损失，还破坏了系统的正常运行。 因此，信息系统安全首先要保证机房和硬件设备的安全。要制定严格的机房管理制度和保卫制度，注意防火、防盗、防雷击等突发事件和自然灾害，采用隔离、防辐射措施实现系统安全运行。 二、管理制度
在制定安全策略的同时，要制定相关的信息与网络安全的技术标准与规范。技术标准着重从技术方面规定与规范实现安全策略的技术、 机制与安全产品的功能指标要求。管理规范是从政策组织、人力与流程方面对安全策略的实施进行规划。这些标准与规范是安全策略的技术保障与管理基础，没有一定政策法规制度保障的安全策略形同一堆废纸。 要备好国家有关法规，如：《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》、《中华人民共和国计算机信息网络国际联网管理暂行规定》、《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》、《计算机信息系统安全专用产品检测和销售许可证管理办法》、《中华人民共和国计算机信息网络国际联网管理暂行规定实施办法》、《商用密码管理条例》等，做到有据可查。同时，要制定信息系统及其环境安全管理的规则，规则应包含下列内容： １、岗位职责：包括门卫在内的值班制度与职责，管理人员和工程技术人员的职责； ２、信息系统的使用规则，包括各用户的使用权限，建立与维护完整的网络用户数据库，严格对系统日志进行管理，对公共机房实行精确到人、到机位的登记制度，实现对网络客户、ＩＰ地址、ＭＡＣ地址、服务帐号的精确管理； ３、软件管理制度； ４、机房设备（包括电源、空调）管理制度； ５、网络运行管理制度；
(完整版)银行数据质量管理暂行办法
**银行数据质量管理暂行办法 第一章总则 第一条为规范数据管理工作，提高我行数据质量，确保数据准确性、完整性、及时性，特制定本暂行办法。 第二条相关概念 应用系统，是按照信息一体化的要求，用于处理我行经营管理的应用软件系统，主要包括客户交易类系统、业务管理类系统、管理信息类系统、技术保障类系统等。 数据是指**银行实施信息化管理过程中产生的所有电子数据。 数据质量是指数据的及时性、完整性以及准确性。 第三条数据质量管理应遵循以下原则： （一）统一规范原则。各类应用系统采集和处理的数据，应符合各自应用系统所要求的数据标准。 （二）全程监控原则。建立数据从采集、审核、处理到维护的全过程监控体系，重点把好数据的采集录入关，确保各类应用系统数据真实、准确、完整。 （三）层级考核原则。总、分行对各自直接下属单位的数据质量管理工作进行严格的目标管理考核，奖优罚劣。 第二章部门分工及职责 第四条总行合规部是全行数据质量管理的牵头部门，主要负责： （一）、制定全行的数据质量管理的相关规章制度 （二）、对各应用系统管理部门的履职情况进行考核、监督 （三）、根据需要，参与对全行各应用系统数据质量管理的检查监督
（四）、对违反数据质量管理规定，造成数据错误、失真、延误、漏填等违规行为进行问责 （五）、向高管层报告我行数据质量管理执行情况 第五条总行各部门是应用系统的管理部门，负责管理各自的应用系统，是本应用系统数据质量的主责任人，主要负责： （一）、贯彻落实总行制定的数据质量管理的相关规章制度； （二）、制定本应用系统录入、维护、审核的基本标准和规范性要求，并适时开展检查监督，保障数据管理符合规范性要求； （三）、制定本单位的数据质量监控指标体系，定期对本级数据质量评估分析，及时解决数据质量管理中出现的问题； （四）、指导、监督系统使用部门或相关岗位的数据质量管理工作，督查对错误数据进行更正和清理的情况； （五）、制定本应用系统数据质量的考核标准和评分体系，按时对应用系统使用部门的数据质量进行考核； （六）、提交本应用系统数据质量管理报告； （七）、负责本职责范围内的数据采集、录入和审核工作。 第六条应用系统使用部门主要指数据的采集和录入单位，是应用系统数据采集、录入质量的责任人，主要负责： （一）、加强对采集、录入人员的业务培训和管理，提高数据录入的准确率； （二）、严格执行数据管理规章制度，确保数据采集、录入真实、准确和及时； （三）、按照规定，对数据采集录入工作进行质量考核； （四）、对采集录入人员的工作情况进行监督检查； （五）、向应用系统管理部门报告数据质量管理执行情况；
企业大数据管理解决方案
企业大数据管理解决方案 摘要：大数据的应用方兴未艾,根据国内企业的应用场景,给出了企业大数据管理解决方案。此方案还为数据的进一步处理打下了基础。关键词：大数据; 企业大数据管理 IT行业一直在不断地努力，以最佳方案满足日益增长的各种需求。继云计算之后，大数据又成为业界关注的热点。云计算更多地体现在它的商业模式与服务模式上，而大数据则更关注数据的处理，而这些纷杂的数据则是关系社会、企业乃至个人生活的核心关键，可以说数字时代数据为要。1 大数据参考架构通常人们认为大数据具有4V特点，即：Variety(多样性）、Volume(大容量或海量)、Velocity(快速)和Value(价值)。至于大数据的严格定义，则是人者见人、智者见智，莫衷一是[1]。根据调研与实践，本文给出了相关的参考架构，。 可以将大数据的参考层次分为4个： (1) 数据采集。主要涉及对数据源的采集，包括各种结构化与非结构化数据、静态数据与动态实时数据等。(2) 数据存储。主要涉及对数据的存储，包括分布式存储、海量存储、虚拟存储等。(3) 数据处理。主要涉及对数据的转换、传输、分发等。 (4) 数据分析。主要涉及对数据的清洗、比对、挖据、钻取等。同时,按照数据平台管理、数据维护、安全保护等维度，存在着贯穿各层的管理机制，即： (1) 系统管理。对构建的系统平台进行管理与维护。 (2) 数据管理。按照数据生命周期对数据进行管理。 (3) 安全管理。对数据隐私、数据安全、访问安全、系统安全等方面进行管理。2 企业大数据解决方案由于大数据的应用很多，本文更加关注企业所处的混杂数据的应用场景，基于上面给出的参考架构，给出相应的解决方案。2.1 应用场景企业的数据是企业的核心资料，企业信息化的核心问题就是数据的应用的效率与效果。目前企业的数据主要包括：财务类数据、管理类数据、业务类数据等，这些数据可以是结构化数据和非结构化数据。从容量上看，随着信息化应用的不断提高，可以达到GB或TB级，对于一些行业，甚至有可能达到PB级。2.2 解决方案本文提出的企业大数据解决方案是从业务连续性的角度来考虑用户数据的问题。参考了业界流行的ISO20000、ISO27000、BCP/DRP、ＳＯＡ等相关标准和技术，从安全、服务的范畴来管理数据、保护数据、使用数据。方案主要解决企业用户的结构化与非结构化数据的存储、管理，为企业相关应用提供基础数据，为企业的业务连续性保驾护航。2.2.1 技术特点方案主要融合了信息安全技术、数据管理技术、数据同步复制技术、数据库技术、商务智能技术等，区别于现有的数据备份产品、数据复制产品、数据管理产品，更关注数据在复制之后能够被快速使用与恢复，以延续业务的连续性。方案为用户数据的进一步加工处理打下了基础，有助于用户整合数据、整合应用、数据加工、商务智能、决策分析等。主要特点：(1)支持多种数据库的不同版本，也支持多种异构数据库之间的同步，如Oracle、SQL Server、MySQL、Sybase、DB2、AS400等可以同步到Oracle 数据库或其他数据库上。 (2)支持一对一、一对多、多对一、多对多等异构数据库同步方式。 (3)比较强的数据加工能力，可以选择数据源的不同字段，也可以对数据源做相应的转换、逻辑判断、映射等处理，还可以设置在数据同步时做异常数据检查等。 (4)比较强的传输能力，内置数据传输平台，满足复杂网络情况下的数据可靠传输，支持广域网下的数据同步，支持跨网段的数据同步，支持物理隔离情况下的数据同步。 (5)易用性。提供中文工具，方便可视化操作和监控。2.2.2 技术原理统一支持结构化数据和非结构化数据的同步及相应加工。提供可视化工具配置结构化数据和非结构化数据的同步与加工。 (1)非结构化数据文件既可以通过系统内置的传输平台同步到备份方的文件夹下，也可以将备份方文件夹下的数据文件映射到数据库上。对于非结构化的文件备份，可以在数据源方部署一个节点，负责监控和发送文件，通过可视化配置的数据推送服务，选择要发送的文件夹、文件、接收节点、接收文件夹等信息，通过定时等调度策略将文件发送到备份方。当然要发
大数据安全保障措施
（一）数据产生／采集环节的安全技术措施 从数据安全角度考虑，在数据产生／采集环节需要实现的技术能力主要是元 数据安全管理、数据类型和安全等级打标，相应功能需要内嵌入后台运维管理系统，或与其无缝对接，从而实现安全责任制、数据分级分类管理等管理制度在实际业务流程中的落地实施 1、元数据安全管理 以结构化数据为例，元数据安全管理需要实现的功能，包括数据表级的所属部门、开发人、安全责任人的设置和查询，表字段的资产等级、安全等级查询， 表与上下游表的血缘关系查询，表访问操作权限申请入口。完整的元数据安全管理功能应可以显示一个数据表基本情况，包括每个字段的类型、具体描述、数据类型、安全等级等，同时显示这个数据表的开发人、负责人、安全接口人、所属 部门等信息，并且可以通过这个界面申请对该表访问操作权限。 2、数据类型、安全等级打标 建议使用自动化的数据类型、安全等级打标工具帮助组织内部实现数据分级 分类管理，特别是在组织内部拥有大量数据的情况下，能够保证管理效率。打标工具根据数据分级分类管理制度中定义的数据类型、安全等级进行标识化，通过预设判定规则实现数据表字段级别的自动化识别和打标。下图是一个打标工具的功能示例，显示了一个数据表每个字段的数据类型和安全等级，在这个示例中，“C”表示该字段的数据类型，“C”后面的数字表示该字段的安全等级。
数据类型、安全等级标识示例 （二）数据传输存储环节的安全技术措施 数据传输和存储环节主要通过密码技术保障数据机密性、完整性。在数据传输环节，可以通过HTTPS、VPN 等技术建立不同安全域间的加密传输链路，也可 以直接对数据进行加密，以密文形式传输，保障数据传输过程安全。在数据存储环节，可以采取数据加密、硬盘加密等多种技术方式保障数据存储安全。 （三）数据使用环节的安全技术措施 数据使用环节安全防护的目标是保障数据在授权范围内被访问、处理，防止数据遭窃取、泄漏、损毁。为实现这一目标，除了防火墙、入侵检测、防病毒、 防DDoS、漏洞检测等网络安全防护技术措施外，数据使用环节还需实现的安全 技术能力包括： 1、账号权限管理 建立统一账号权限管理系统，对各类业务系统、数据库等账号实现统一管 理，是保障数据在授权范围内被使用的有效方式，也是落实账号权限管理及审批制度必需的技术支撑手段。账号权限管理系统具体实现功能与组织自身需求有 关，除基本的创建或删除账号、权限管理和审批功能外，建议实现的功能还包括：一是权限控制的颗粒度尽可能小，最好做到对数据表列级的访问和操作权限控
元数据管理解决方案
元数据解决方案 随着报价系统每年收集和使用的数据飞速增长，数据体量日趋增长，数据形态多样化且不统一，多种数据源之间的采集、传播和共享遇到困难。元数据管理作为大数据治理的核心，是有效管理这些数据的基础和前提，在信息化建设中发挥着重要的作用。如何理解、管理并发挥出元数据的价值，成为迫切的任务。一、什么是元数据 元数据（Metadata）是关于数据的数据。元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。可将其按用途的不同分为两类：技术元数据（Technical Metadata）和业务元数据（Business Metadata）。 1.技术元数据 技术元数据是存储关于数据仓库系统技术细节的数据，是用于开发和管理数据仓库使用的数据，它主要包括以下信息： 1)数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构和导出数据 的定义，以及数据集市的位置和内容。 2)业务系统、数据仓库和数据集市的体系结构和模式。 3)汇总用的算法，包括度量和维定义算法，数据粒度、主题领域、聚集、 汇总、预定义的查询与报告。 4)由操作环境到数据仓库环境的映射，包括源数据和它们的内容、数据分 割、数据提取、清理、转换规则和数据刷新规则、安全（用户授权和存 取控制）。 2.业务元数据 业务元数据从业务角度描述了数据仓库中的数据，它提供了介于使用者和实际系统之间的语义层，使业务人员也能够“读懂”数据仓库中的数据。业务元数据主要包括以下信息：
1)使用者的业务术语所表达的数据模型、对象名和属性名。 2)访问数据的原则和数据的来源。 3)系统所提供的分析方法以及公式和报表的信息。 4)企业概念模型、多维数据模型，业务概念模型与物理数据的依赖， 二、元数据的作用 元数据可以实现业务模型与数据模型的映射，帮助用户理解数据仓库中的数据；元数据清晰的描述了数据的来龙去脉，描述了数据抽取转换规则，是保证数据质量的关键；元数据管理系统可以把整个业务的工作流、数据流和信息流有效的管理，可以支持需求变化，从而提高系统的可扩展性；打通数据孤岛，统一数据定义，形成企业级知识传承平台，元数据管理使得数据变的更有价值。三、元数据管理 在大数据时代的背景下，数据即资产，元数据实现了信息的描述和分类的格式化，从而为机器处理创造了可能，它能帮助企业更好地对数据资产进行管理，理清数据之间的关系。元数据管理是企业提升数据质量的基础，也是企业数据治理中的关键环节。元数据管理不当，信息很容易被丢失，进而不能对业务进行有效支撑，企业内部业务人员要识别相关信息就会变得十分困难，最终用户也将失去对数据的信任。 1.元数据采集 技术元数据的采集，根据现有元数据设计出元模型，然后将数据仓库系统之中的元数据按元模型集中汇总并关联到一起，达到企业对数据统一管理与应用的目的，ETL等产生的元数据，对于元数据管理工具支持的格式可直接进行导入，对于一些自定义的规则，需要进行格式转换并导入。
数据标准管理平台解决方案
东南融通 行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理 数据标准管理平台解决方案 数据标准的定位与作用 数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。 数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。 数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。 ¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性 ¤减少数据转换，促进系统集成 ¤促进信息资源共享 ¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展 数据标准管理平台架构
数据标准制定策略 数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。制定数据标准有以下几个原则： ¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。 ¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。 ¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。 ¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。 ¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。 数据分类策略 对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。 ¤数据的业务属性角度分类 数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。
外业测量数据质量控制方案
1.外业数据质量控制方案 质量控制的目的在于确保产品的质量能满足用户、规范标准等方面所提出的质量要求。质量控制首先立足于事前的预防，因此需要把质量控制的重心前移到事前预防阶段，而质量检验作为事后把关的一种辅助性手段。要做到对调查质量的控制，首先需要找出影响城市部件调查质量的因素，而后针对这些因素采取相应的预防控制措施。 1.1建立完善的质量体系，有效控制工序质量 每个部件的采集涉及到外业采集人员、内业数据录入人员及检查技术人员等众多人员，涉及到从外业调查、内业处理、数据综合、质量审核、成果验收等各个步骤。因此，在部件采集作业过程中，严格遵循采集作业技术规范与流程，对部件采集的各个流程进行严格管理和控制，建立完善的质量体系，有效控制每道工序质量，坚持“层层负责，责任到人”制度，每个实施人员的每个作业阶段都必须有详细检查和相关流程记录，严格遵循技术标准生产，确保质量体系按照标准运行。 1.2加强业务培训 筛选有相关项目经验、熟悉地形图判读、熟练操作测绘仪器的能胜任此项岗位工作的人员，在项目开始之前进行有针对性的、高强度的技术培训，围绕作业方法、采集内容、技术标准、作业要求及注意事项、仪器和软件使用等内容进行，注重理论培训与实地采集培训相结合，加强技术人员的质量意识、责任意识。 项目进行过程中，针对实际出现的问题要定期加强培训力度，增强采集人员的作业水平。 1.3加强过程的监督检查 在进行部件采集过程中，不定时、不定量的对采集人员的作业方法和仪器操作是否符合作业规范进行检查，对外业采集员的现场采集成果进行监督抽查，重点检查野外调查图的采集合理性，采集部件的准确性，现场照片的合理性，组合部件的分割合理性，未采集区域是否符合该次采集允许的范围，各个作业小组相连的区域是否有遗漏，流水号的编制是否符合规范，调查表填写是否准确、完整、清晰等。
信息系统数据安全管理办法
信息系统数据管理办法 （试行） 第一章总则 第一条为了规范信息系统的数据管理工作，真实、有效地保存和使用各类数据，保证信息系统的安全运行，根据《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》及相关法律、行政法规的规定，特制定本办法。 第二条本办法所指的数据包括各类业务数据以及各种系统软件、应用软件、配置参数等。 第二章数据的使用 第三条信息系统实行安全等级保护，软件使用权限按程序审批，相关软件使用人员按业务指定权限使用、操作相应的软件，并且定期或不定期地更换不同的密码口令。 第四条业务软件的使用主体为系统各部门，（0A）系统的使用主体为在编人员。录入数据的完整性、正确性和实时性由各相关录入部门、人员负责。信息办负责软件和数据的安装维护，以及数据的安全保护。 第五条其他单位需要部门提供数据的，根据有关规定，按密级经分管领导签字同意后，由信息办提供。 第二章数据的备份 第七条信息办按照数据的分类和特点，分别制定相应的备份策略，包括日常备份、特殊日备份、版本升级备份以及各类数据的保存期限、备份方式、备份介质、数据清理周期等。 第八条数据备份管理人员必须仔细检查备份作业或备份程序的执行情况，核实备份数据的有效性，确保备份数据的正确性和完整性。 第九条数据备份管理人员定期对各类数据进行安全备份： （一）对最近一周内的数据每天备份：周一至周日对数据进行全备份（对于大存储量的数据，可进行增量备份）； （二）对最近一月内的数据，每周保留一个全备份； （三）对最近一年内的数据，每月保留一个全备份； （四）每年至少保留一个全备份。 第十条对于数据库服务器、web服务器、网络设备的参数配置，在每次做过更改后，要及时备份。 第十一条数据备份要求异机备份，并且不能备份在WEB或FTP等公共访问站
集团主数据管理平台解决方案
集团主数据管理平台解决方案
集团主数据管理解决方案 1.基本概念 ●主数据：是用来描述企业核心业务实体的数据，例如客户、 供应商、物料、产品、员工、组织等。主数据是具有高业 务价值的，应在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数 据，而且存在于多个异构的应用系统中。 ●主数据管理：包含一整套用于生成和维护主数据的规范、技 术，完整的平台包括元数据管理，信息系统集成、ETL技 术、数据仓库/分析、ESB等组件和技术。 ?ESB（企业服务总线）：将不同系统的业务抽象成事件 或服务，以基于消息内容的形式，经过协议转换、消 息过滤、事件路由，对多个系统不同的事件进行整 合。 2.需求概述 为满足集团业务发展，提高集团信息化管理水平，为核心业务系统搭建基础的主数据管理平台，有效解决异构系统间的主数据唯一性、一致性和共享性问题。 3.现状描述 现当前公司的核心业务主数据存储于多套不同的业务系统中，包括AJX、HR、金蝶财务等等，导致的问题主要有以下几个方
面： 1)没有规范的管理要求：导致不同系统使用时达不到管理要 求，甚至重复管理同一数据（组织，客户、人员等）； 2)没有标准的规则定义：主数据到了不同的系统可能就变了名 字或编码，直接导致不同业务系统的数据无法共享； 3)没有统一的共享平台：系统与系统间建立点对点的连接，当 系统增多的时候，这样的关系结构会更加混乱，如下图： ＊实线表示已实现自动同步，虚线表示人工添加、导入。 以上3点，直接影响新建信息系统时，没有统一的接口标准能够调用主数据，而新系统要么手工维护多个系统相同的数据，要么单独为每套系统开发接口去适配。 4.解决方案 4.1.实现思路 基于现状分析，可经过搭建主数据仓库，利用ESB平台建立
视频监控数据安全防护系统解决方案
文档类型： 文档编号： 视频数据安全防护系统 解决方案 北京XX公司科技发展有限责任公司 二O一二年五月
目录 第一章项目背景 (4) 第二章需求分析 (5) 2.1需求分析 (5) 2.2使用效果 (5) 2.3管理手段 (6) 第三章解决方案 (7) 3.1系统体系原则 (7) 3.1.1合理性 (7) 3.1.2先进性 (7) 3.1.3稳定性 (7) 3.1.4健壮性 (8) 3.1.5拓展性 (8) 3.1.6易操作性 (8) 3.2详细设计 (9) 3.2.1方案概述 (9) 3.2.2系统构成 (10) 3.3方案功能模块 (12) 3.3.1在线视频系统准入控制 (12) 3.3.2视频存储数据下载管控 (13) 3.4产品核心技术 (14) 3.4.1文件级智能动态加解密技术 (14) 3.4.2网络智能动态加解密技术 (15) 3.4.3协议隧道加密技术 (16) 3.4.4终端自我保护技术 (16) 3.5方案管理应用功能基础 (16) 3.5.1透明动态加密 (16) 3.5.2通讯隧道加密 (17)
3.5.3终端强身份认证 (17) 3.5.4网络访问控制 (17) 3.5.5应用系统仿冒 (18) 3.5.6终端行为审计 (18) 3.5.7文件使用跟踪 (18) 第四章公司简介 (19)
第一章项目背景 电子文件作为数据信息的载体，以其高效、便捷成为信息化建设和发展重要的基础组成部分。但是，电子文件本身特性使得信息内容安全性面临巨大挑战，单位员工一个电子邮件、一个U盘拷贝、一部口袋里的MP3播放器或一台随身携带的笔记本电脑，就可以轻松将单位的重要机密电子文件从单位中里窃取出来，更何况员工进入单位内部网络和打开存在有机密电子文件的电脑是非常的轻而易举。单位人员在被解职或辞职时，他们是有很多种渠道将单位数据资产、知识产权保护及涉及核心竞争力范畴的机密电子文件带出单位，直接将单位秘密甚至是涉及国家秘密的内容带离并传播出去，为单位甚至国家带来重大损失。 近年来用户业务规模的不断扩大，信息化建设在用户发展中的重要性逐渐凸显出来。随着网络的迅猛发展，应用系统的广泛使用，提高了用户的办公效率，节省了工作成本，在信息广泛使用的同时，安全问题越来越引起人们的关注。在Web技术飞速演变、蓬勃发展的今天，企业开发的很多新应用程序都是Web应用程，而且Web服务也被越来越频繁地用于集成Web应用程序或与其进行交互，这些趋势带来的问题就是：应用系统中存放的各种非结构话数据（文件）在生成、流转、交互过程中存在各种信息泄密的风险。 同时，本地生成电子文档，通过移动存储设备（U盘、移动硬盘等），网络通信工具（QQ、MSN、邮件等）等方式进行传播的传统方式依然存在。而在该方式中，亦存在着众多的安全隐患，需要企业引起重视。
数据安全管理方案规定
.- XXX 数据安全管理规定 编制：____________________ 审核：____________________ 批准：____________________ [本文件中出现的任何文字叙述、文档格式、插图、照片、方法、过程等内容，除另有特别注明，版权均属XXX所有，受到有关产权及版权法保护。任何个人、机构未经XXX的书面授权许可，不得以任何方式复制或引用本文件的任何片断。]
1.分发控制 2.文件版本信息 3.文件版本信息说明 文件版本信息记录本文件提交时的当前有效的版本控制信息，当前版本文件有效期将在新版本文档生效时自动结束。文件版本小于1.0 时，表示该版本文件为草案，仅可作为参照资料之目的。
第一章总则 第一条为保证XXX信息系统核心数据安全，维护数据所有者权利，明确利益相关者的责任与义务，按照分类管理、分级保护、授权使用的原则，根据《XXX信息系统安全管理规定》及国家信息系统安全等级保护等有关要求，特制订本规定。 第二条本规定所管理的数据均为非涉密的数据，XXX系统已标识密级的文件或已声明密级的数据不纳入本规定管理范畴。 第三条本规定适用于全国XXX信息系统环境中的数据安全管理工作。XXX各单位、部门均应按本规定开展数据安全管理工作。 第二章术语定义 第四条本规定所称数据所有者是指，对所管理业务领域内的信息或信息系统，有权获取、创建、维护和授权的业务主管。 第五条本规定所称利益相关者包括数据创建者、数据所有者、数据管理者、数据使用者及信息安全管理人员。 第六条本规定所管理的数据涵盖以纸质、电子等形式存在的文件和非文件形式的信息及其衍生物。其中，非文件形式的数据包括数据库及配置文件中的数据、配置信息等。
大数据安全解决方案
大数据安全解决方案 CHT100-MG国密读写模块支持国家密码管理局指定的对称密码算法、非对称密码算法和杂凑算法(SM1和SM7)，同时支持DES、RSA等国际通用密码算法;模块自带SM7、PSAM 安全模块，密钥运算由SM7及PSAM安全模块独立完成。该系列芯片集成度高、安全性强、接口丰富、加解密速度快、功耗低，具有极高的性价比。针对该模块提供完整的密钥管理系统解决方案，支持各种密钥的生成机制和加密算法，并将生成的密钥存储在具有密钥导出功能的CPU智能卡，即PSAM卡中，可应用于对安全性能高的场合，如公共安全、金融安全、电子政务等安全领域。我们具备一流的研发团队，提供全系列产品的定制合作开发。 典型案例：如今RFID门禁系统在我们日常生活中随处可见，而近年来国家重要部门、金融机构、军事单位等高级别重要门禁系统应用需求呈现不断增长的态势。由于目前所广泛应用的RFID门禁系统存在着严重的安全漏洞，国家密码管理局根据国家1998年第273文件精神以及国家安全需要，向中央与国家机关印发了《关于请协助做好IC卡系统密码管理工作的函》，向各省(区、市)密码管理部门印发了《关于加强IC卡系统密码管理工作的通知》等文件。2009年4月《重要门禁系统密码应用指南》对已建重要RFID电子门禁系统改造和升级，及新建重要RFID门禁系统安全提出了具体要求，并为达到该安全要求给出了相关的密码应用方式、方法指南。因此，将SM7国密算法纳入到门禁系统中，无疑又为门禁应用的安全提供了重要保障。 融合高科在国家密码管理局的指导下，提出了具体的整体解决方案，并能符合国家密码管理要求的重要RFID电子门禁系统SM7密码安全方案。 方案中的关键产品是支持SM7分组密码算法的非接触逻辑加密卡芯片和门禁读头中的安全模块CHT100-MG。 本方案适用于以下两种情况： 1) 新建重要门禁系统的设计与实现; 2) 密码系统未经过国家密码管理局审批的重要门禁系统的改造升级。 1. 系统构成 本方案采用基于SM7算法的非接触逻辑加密卡作为门禁卡。系统构成如图1所示。 图1 采用基于SM7算法的非接触逻辑加密卡的重大门禁系统示意图 2. 密码系统概述 基于我国SM7密码算法的重要RFID门禁系统涉及应用子系统、密钥管理及发卡子系统，如图2所示。 图2 基于SM7密码算法的密码系统 本方案采用国家密码管理局指定的SM7分组加密算法进行密钥分散，实现一卡一密;采用国家密码管理局指定的SM7分组加密算法进行门禁卡与门禁读卡器之间的身份鉴别。 3. 应用子系统 应用子系统中由门禁卡、门禁读卡器和后台管理系统构成，通过各设备内的密码模块对系统提供密码安全保护。其原理框图如图3所示。 图3 基于SM7的非接式触逻辑加密卡门禁系统原理框图 4.1 安全需求和对应算法：