数据和生命周期管理原则和策略
数据安全方案
数据安全方案第1篇数据安全方案一、背景与目的随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业核心资产之一。
保障数据安全，防止数据泄露、篡改和丢失，成为企业面临的重要课题。
本方案旨在制定一套科学、合理、有效的数据安全措施，确保企业数据在全生命周期内的安全与合规。
二、适用范围本方案适用于我国境内从事数据处理、存储、传输、销毁等活动的企业及组织。
三、数据安全策略1. 数据分类与分级根据数据的重要性、敏感性及业务影响，对企业数据进行分类与分级，分为以下四级：（1）公开数据：对外公开，无需特殊保护。
（2）内部数据：企业内部使用，需限制访问。
（3）敏感数据：涉及个人隐私、商业秘密等，需加强保护。
（4）关键数据：对企业业务运行至关重要，需采取严格保护措施。
2. 数据安全原则（1）最小权限原则：确保用户仅具备完成工作所需的最小权限。
（2）数据加密原则：对敏感数据和关键数据进行加密存储和传输。
（3）数据备份原则：定期对重要数据进行备份，以防止数据丢失。
（4）合规性原则：遵循国家法律法规及行业标准，确保数据安全合规。
四、数据安全措施1. 数据处理安全（1）数据收集：明确收集数据的目的、范围和方式，确保收集的数据符合业务需求。
（2）数据存储：采用安全可靠的存储设备和技术，对数据进行分类存储。
（3）数据传输：采用加密技术，确保数据在传输过程中的安全。
（4）数据处理：对数据进行脱敏、清洗等处理，防止数据泄露。
2. 数据访问控制（1）身份认证：采用多因素认证方式，确保用户身份的真实性。
（2）权限管理：根据用户角色和工作职责，分配相应权限。
（3）访问审计：记录用户访问行为，对异常访问进行审计和监控。
3. 数据安全防护（1）网络安全：部署防火墙、入侵检测系统等，防范网络攻击和非法入侵。
（2）主机安全：采用安全操作系统、安全补丁等技术，保障主机安全。
（3）应用安全：对应用系统进行安全开发，定期进行安全检查和漏洞修复。
4. 数据备份与恢复（1）备份策略：根据数据重要性，制定定期备份和实时备份策略。
数据库的数据生命周期与归档策略
数据库的数据生命周期与归档策略随着信息化的不断发展，各种业务系统的数据量也越来越大。
由此产生的巨量数据对数据库管理提出了更高的要求。
针对这种情况，数据库的数据生命周期管理和数据归档策略应运而生。
一、数据生命周期1.数据生命周期的概念数据生命周期是指数据在其存储周期内所处的不同阶段，包含创建、使用、共享、备份、存储和删除等过程。
2.生命周期阶段的划分数据生命周期阶段可以分为五个阶段：（1）创建阶段：产生数据并进行存储，此时数据还没有被使用。
（2）使用阶段：在此阶段中，数据被读取、更新、修改、删除等操作。
（3）共享阶段：数据被多个不同的系统或者应用程序所调用和使用。
（4）存储阶段：存储阶段指将数据从一个存储介质转移到另一个存储介质的过程，例如从磁盘存储到磁带存储或从云存储到磁盘存储等。
（5）删除阶段：数据达到了其寿命期限或者其价值已经降低，或其他因素指示进行删除的操作。
3. 数据生命周期管理的好处合理地管理数据的生命周期可以为组织和企业带来以下好处：（1）优化数据的存储和利用，减少不必要的存储成本。
（2）提高对数据可用性、完整性和保密性的保护，避免数据泄露。
（3）促进数据合规和稳健性。
（4）加强数据的安全保护，避免公司的竞争对手进行恶意攻击。
二、数据归档策略1.数据归档的概念数据归档是数据迁移到更便宜的安装介质上或者将数据从更快的磁盘上移动到较慢的磁盘上，以满足长期保存和使用的需求。
2.数据归档的意义数据归档可为组织和企业带来以下好处：（1）降低存档存储成本。
（2）保证数据的长期共存，避免数据的丢失，提高数据的可靠性。
（3）减少组织或企业的生产和存储成本，并有效利用 IT 资源。
（4）简化对数据的日常管理和维护，提高组织的管理效率。
3. 数据归档策略数据归档有不同的策略，具体需要根据组织或企业的实际情况制定，下面介绍几种经典的数据归档策略：（1）时序化策略：根据数据的稀疏性、重要性或者存储阶段制定归档策略，让归档数据处于更经济合理的存储介质中。
数据管理体系与保证措施
数据管理体系与保证措施数据管理是现代组织中不可或缺的重要组成部分。
一个高效的数据管理体系能够帮助组织规范数据的收集、存储、处理和使用，从而确保数据的准确性、完整性和机密性。
同时，合理的数据管理体系还能够提高数据的可访问性和可用性，为组织的业务决策提供有力支持。
数据管理体系的要素一个具备完善的数据管理体系应该包括以下要素：1. 数据策略：明确组织对数据的管理目标、原则和策略，确定数据管理的范围和重点。
数据策略应该与组织的业务和战略目标相一致。
2. 数据治理：制定数据治理政策和流程，明确数据的所有权、责任和权限。
数据治理应该包括数据质量管理、数据安全管理、数据标准和数据共享等方面。
3. 数据生命周期管理：建立数据的完整生命周期管理机制，包括数据的创建、收集、存储、处理、使用、维护和消除等环节。
通过合理管理数据的生命周期，能够确保数据的合规性和可追溯性。
4. 数据安全保护：确保数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露、篡改和丢失。
数据安全保护措施应包括物理安全、技术安全和管理安全等多个方面。
5. 数据质量管理：建立数据质量管理机制，保证数据的准确、完整和一致。
数据质量管理包括数据采集、数据清洗、数据整合等环节。
数据管理的保证措施为了有效实施数据管理体系，组织应该采取一系列的保证措施，包括但不限于以下方面：1. 管理人员支持：组织领导和管理人员应充分认识到数据管理的重要性，并提供足够的资源和支持，确保数据管理体系的有效运行。
2. 人员培训：组织应为相关人员提供相关的数据管理培训，提高其对数据管理的认识和能力。
培训内容包括数据管理政策、数据治理流程、数据安全措施等方面。
3. 技术支持：利用先进的信息技术工具和系统，提供数据管理的技术支持。
包括数据存储和备份系统、数据加密和安全访问控制系统等。
4. 监督和评估：建立数据管理的监督和评估机制，对数据管理体系的实施效果进行监测和评估。
及时发现问题，并采取相应措施加以改进。
数据管理规范
数据管理规范一、背景介绍随着信息技术的迅猛发展，企业和组织积累了大量的数据，如何有效地管理和利用这些数据成为了一个重要的问题。
数据管理规范是为了确保数据的质量、安全和可用性，提高数据管理的效率和效果而制定的一系列规则和标准。
二、数据管理目标1. 数据质量：确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，提高数据的可靠性和可信度。
2. 数据安全：保护数据的机密性、完整性和可用性，防止未经授权的访问、修改和删除。
3. 数据共享：促进数据的共享和交流，提高数据的利用价值和效率。
4. 数据规范：制定统一的数据命名、格式和编码规范，提高数据的一致性和标准化程度。
5. 数据备份和恢复：定期备份数据并建立有效的恢复机制，防止数据丢失和灾害损失。
三、数据管理原则1. 责任分明：明确数据管理的责任和权限，建立相应的管理机构和岗位职责。
2. 生命周期管理：从数据的创建、采集、存储、使用到销毁全过程进行管理和控制。
3. 数据分类：根据数据的敏感性和重要性进行分类，制定不同的管理和安全措施。
4. 数据访问控制：建立合理的访问控制机制，对数据进行权限管理和审计。
5. 数据备份和恢复：制定数据备份和恢复策略，确保数据的可恢复性和业务连续性。
6. 数据标准化：制定统一的数据命名、格式和编码规范，提高数据的一致性和可读性。
7. 数据审计和监控：建立数据审计和监控机制，及时发现和纠正数据管理中的问题。
8. 数据培训和意识：加强数据管理的培训和意识，提高员工对数据管理的重视和认识。
四、数据管理流程1. 数据采集：明确数据采集的目的和方法，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储：建立合理的数据存储结构和容量规划，确保数据的安全和可用性。
3. 数据处理：制定数据处理流程和规范，确保数据的正确性和一致性。
4. 数据共享：建立数据共享机制和平台，促进数据的共享和交流。
5. 数据备份和恢复：制定定期备份和恢复策略，确保数据的可恢复性和安全性。
6. 数据安全管理：建立数据安全策略和控制措施，防止数据的泄露和损坏。
数据生命周期管理
数据生命周期管理数据生命周期管理是指对数据从创建到销毁的整个生命周期进行规划、管理和控制的过程。
在现代大数据时代，数据生命周期管理变得尤其重要，它能够匡助组织充分利用数据价值、保护数据安全，并遵循法规和合规要求。
数据生命周期管理包括以下几个关键阶段：1. 数据采集与创建阶段：在这个阶段，数据需要被采集、创建和录入系统。
采集数据的方式可以包括传感器、设备、人工输入等。
数据的创建需要确保数据的准确性、完整性和一致性，并进行适当的数据清洗和转换。
2. 数据存储与处理阶段：在这个阶段，数据需要被存储在适当的存储介质中，如数据库、数据仓库、云存储等。
同时，数据需要进行合理的处理和加工，以满足不同的业务需求。
数据的存储和处理需要考虑数据的安全性、可靠性和性能。
3. 数据使用与共享阶段：在这个阶段，数据被用于分析、决策和创新。
数据可以被不同的用户和系统使用，如数据科学家、分析师、业务部门等。
数据的使用需要保证数据的可用性、可访问性和可信度。
同时，数据的共享需要考虑数据的权限管理和隐私保护。
4. 数据归档与备份阶段：在这个阶段，数据需要进行归档和备份，以便长期保存和保护数据。
归档是指将再也不时常使用的数据挪移到较低成本的存储介质中，备份是指对数据进行定期的复制和存储，以应对数据丢失或者灾难恢复的需求。
5. 数据销毁与合规阶段：在这个阶段，数据需要根据法规和合规要求进行销毁。
数据销毁需要确保数据无法被恢复和利用，可以通过物理销毁或者逻辑销毁的方式来实现。
同时，数据需要遵守相关法规和合规要求，如个人隐私保护法、数据保护法等。
为了有效管理数据生命周期，组织可以采取以下措施：1. 制定数据管理策略：组织需要制定明确的数据管理策略，包括数据采集、存储、使用、归档和销毁的规范和流程。
策略应考虑业务需求、安全性要求和合规要求，并与相关部门和人员进行沟通和协调。
2. 建立数据管理团队：组织可以成立专门的数据管理团队，负责数据生命周期管理的规划、执行和监控。
专题4 数字资源生命周期及其管理
4.1.1 数据生命周期
4.1.1 数据生命周期
存档，数据脱离常用状态,进入长期存储,存档不 是不再使用,而是不需要访问频率那么高
当交易付款完成后,该销售数据的业务功能就消失了,但仍 需要作为销售记录的备查信息进行存储,此时由在线的销售 数据库转存到离线的销售历史数据库中,但是在进行销售统 计和销售记录查询中仍能进行数据的查询。
4.1.1 数据生命周期
4.1.1 数据生命周期
存储，存储是将数据提交到某种存储介质中,该状态在 数据创建时产生。存储与创建密不可分,只有存储后,才 会生成敏感数据。
在完成数据的创建后,我们需要将组合成的数据流存放的 相应的介质上,比如:将数据写入到销售数据库中。
并且在销售业务的业务周期内对数据进行查询或者进行 内容的变更和修改。 在此过程中,存储组件对创建完成的数据流进行了数据的 具体存储操作,访问组件实现对存储数据的查询和修改。
4.1.1 数据生命周期
创
存 使 存
建
储 用 档
销
毁
4.1.1
数据生命周期
创建，顾名思义就是产生新的数据内容,也 可能是对已有内容的替换、更新、修改。
在创建一笔销售数据的过程中，我们可能需要对销售对 象、销售商品和销售的价格数据进行查询，同时,需要对即 将产生的销售信息进行收集、销售的数量、时间等。 在完全获取这些数据后,需要对这些数据进行组装形成一 笔销售数据。在此过程中,访问组件将己经存在的数据进行 了调取,并根据具体的事件创建出了新的数据,而处理过程 把零散的数据,根据事件进行了组合形成一个具体强关联的 数据流。
4.2.1 数字资源生命周期管理的内容
1 2 3 4 数字资源生命周期规律 数字资源价值的确定 数字资源的分类 分类分级存储管理策略的制定
数据分类分级制度的设计与优化
数据分类分级制度的设计与优化随着信息化时代的来临，数据的价值日益凸显，数据分类和分级成为了信息管理领域中的一项关键任务。
数据分类分级制度的设计与优化，旨在建立适应当前信息技术发展和满足用户需求的分类模型，并有效保障数据的安全性和可用性。
本文将就数据分类分级制度的设计原则、策略和优化方向进行探讨。
首先，我们需要明确数据分类分级制度的设计目标。
数据分类分级制度的设计需要充分考虑用户的实际需求和信息管理的特点，以确保数据能够在需要的时候准确、快速地被找到并使用。
设计目标主要包括以下几个方面：1. 灵活性：数据分类分级制度应具备一定的灵活性，能够根据不同的应用场景和需求灵活调整和扩展。
例如，可以根据业务特点将数据分为基础数据、业务数据和决策数据等级，为不同层级的用户提供相应的数据服务。
2. 可扩展性：随着数据量的不断增长，数据分类分级制度应具备一定的可扩展性，能够满足未来数据规模的扩大需求。
在设计分类模型时应考虑到数据的增长趋势，并采用灵活的设计模式，便于后续的扩展和升级。
3. 安全性：数据分类分级制度设计的一个重要目标是确保数据的安全性。
不同层级的数据应设置相应的访问权限，确保只有经过授权的人员可以访问敏感数据，在数据传输、存储和处理过程中加密保护数据，防止数据泄露和篡改。
接下来，我们将探讨数据分类分级制度的设计策略。
在设计数据分类分级制度时，我们可以考虑以下几个方面的策略：1. 数据内容：根据数据的内容特点将其进行分类，例如，可以将数据分为文本数据、图像数据、音频数据等类型，便于日后的数据管理和使用。
2. 数据来源：将数据按照其来源进行分类，例如，可以将数据分为内部数据和外部数据，或者根据不同的业务系统将数据分为业务数据、财务数据、市场数据等。
3. 数据重要性和敏感性：将数据按照其重要性和敏感性进行分类，例如，可以将数据分为核心数据、一般数据和非关键数据等级，针对不同级别的数据设置相应的访问权限和安全策略。
数据管理与储存的数据生命周期管理策略
数据管理与储存的数据生命周期管理策略随着数字化时代的到来，数据的增长速度越来越快，数据管理与储存的问题也日益突出。
为了更好地管理与储存数据，提高数据的价值和利用率，组织需要采取一系列的数据生命周期管理策略。
本文将探讨数据生命周期管理的含义、重要性以及实施策略。
一、数据生命周期管理的含义数据生命周期管理，简称DLM，是指在数据从创建到销毁的整个过程中，对数据进行有效的管理和保护。
它包括数据的收集、存储、处理、分析和销毁等阶段。
数据的生命周期可以分为以下几个阶段：1. 数据创建：数据的产生与收集过程，包括数据录入、采集和获取等方式。
2. 数据存储：数据的保存与归档过程，包括数据备份、数据冗余存储、容灾备份等。
3. 数据处理与分析：对数据进行清洗、整理、分析和应用等操作，以提取有用信息和洞察。
4. 数据保留：对数据进行长期保存，以满足法律法规和合规要求，防止数据丢失或篡改。
5. 数据销毁：合规地销毁不再使用的数据，以防止数据泄露和滥用等风险。
二、数据生命周期管理的重要性1. 提高数据的价值和利用率：通过合理的数据生命周期管理策略，可以确保数据的质量、完整性和可用性，提高数据的价值和利用率。
2. 降低数据管理成本：合理的数据生命周期管理可以将数据的存储和处理成本降到最低，同时能够减少不必要的资源浪费。
3. 提升数据的安全性与合规性：数据生命周期管理包括数据的备份、加密、权限管理等措施，可以提高数据的安全性，满足相关法规和合规要求。
4. 优化数据处理效率：通过数据生命周期管理，可以对不同类型的数据进行分类和归档，有针对性地进行处理和分析，提高数据处理效率。
三、数据生命周期管理的实施策略1. 制定明确的数据管理政策：根据组织的需求和业务要求，建立明确的数据管理政策，包括数据的归档标准、存储周期、备份策略等。
2. 采用标准化的数据格式和命名规范：为了方便管理和查询数据，应采用标准化的数据格式和命名规范，确保数据的一致性和可读性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
PPT文档演模板
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况 l 构建了分层的数据架构体系
•数据采集层
•数据集成层
•指标模型层
•交易信息 •客户信息 •管理信息 •外部信息
•风险集市
•绩效考核
•数据仓库
•客户关系管理
•数据指标 •模型
•信息获取
•信息整合 •标准化是“统一语言、统一计量”的过程，遵循“五统一 ”原则
•1 • 定义统一 •同一信息项的业务含义和所适用的业务场景保持一致
2 • 口径统一 •对于有数量表达的信息标准，计算口径必须要统一
3 • 名称统一 •各信息项应该采用统一规范的命名
4 • 来源统一 •对于已经标准化的数据，其来源应该有且只有一个
p 为满足日常经营管理，提供了以固定报表为主的综合报表统计 平台。
p 为便于突发性和临时查询需要，提供了基于数据仓库的灵活查 询功能。
p 为规范对外数据报送，建立了统一的对外数据报送平台。
PPT文档演模板
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 信息标准化管理
p 工行信息标准化工程
p 目前已经实现的模型包括如下内容： n 客户评价模型 n 产品定价模型 n 绩效评估模型 n 风险计量模型 n 财务预算模型 n 。。。
PPT文档演模板
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 管理操作层
p 主要面向客户服务和内部经营管理，包括客户营销、资本管理 、资产与负债管理、信用风险管理、操作风险管理、市场风险 管理、绩效考核管理、内部审计与合规管理等。管理操作层的 基础数据主要来自各个业务系统，有些统计指标类数据是经数 据仓库加工提供。
n 客户信息、交易信息主要从对客和自营业务系统收集，包括存贷 结算基本业务、银行卡业务、代理与投资业务、金融市场业务、 信贷管理与单证业务、托管业务、投行业务等系统。
n 管理信息主要从内部管理系统收集，包括资讯平台、制度园地、 人力资源管理、分支机构管理、办公管理等系统。
n 外部信息主要包括监管机构提供的信息（如征信信息、风险提示 信息等）、行业信息、外部报价信息等。
•分行特色指标
➢分行定性指标、同业指标 ➢基于总行基础指标进行衍生 ➢基于科目定制分行指标 ➢分行客户归属规则、网银业绩归属规则
•衍生类
•手工类
• 科目定制类
PPT文档演模板
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 指标模型层（模型部分）
p 模型是实现各类共用指标成熟的计算方法，主要用来规范和统 一各类指标的计算，达到方法共享和提高数据一致性的目的。
PPT文档演模板
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 信息标准化建设总体目标
总体目标：通过统一信息标准制定、发布使用、制度约束、 系统控制等手段，实现工行信息的完整性、有效性、一致性、规 范性、开放性和共享性管理，提高工行信息化水平。
1.完整性：涵盖客户、机 构、产品、帐户等银行全 部重要信息
PPT文档演模板
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 指标模型层
p 指标模型层主要包括指标和模型两部分
p 指标部分目前主要建立了面向绩效的全行指标库，包含总行、分行的 指标需求，支持分行自行定制分行特色指标。
•全行指标库
•全行指标
•衍生类 •模型类
•手工类
• 科目定制类
•基础类
构建合理的数据管理组织架构和数据架构体系，做好数据 治理，促进各应用系统信息高度共享，充分发挥数据价值， 为经营决策提供科学依据
做好信息标准化管理，提高数据有效性、一致性和规范性 做好数据质量管理，确保数据的准确性 做好数据生命周期管理，实现数据从产生到销毁的全过程
规范化管理 做好信息安全管理，确保信息不被泄露
PPT文档演模板
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 数据基础层（建立数据仓库和数据集市）
p 为了对客户行为和业务管理进行科学分析和预测，需要建立集 合各类业务数据为一体的数据仓库，进行面向各类主题的数据 统计和挖掘分析，为市场营销和管理决策提供科学依据。
p 工商银行在2002年完成数据大集中之后，就已经意识到数据对 于银行经营管理的重要作用，在姜建清董事长等行领导的关心 指导下，开始着手数据仓库建设工作。10来年，工商银行数据 仓库建设稳扎稳打，已成为各类业务数据集中存储的重要载体 和关键基础平台。
数据和生命周期管理原 则和策略
PPT文档演模板
2020/11/21
数据和生命周期管理原则和策略
目录
•一、工行数据管理的总体情况 •二、数据生命周期管理理论与方 法 •三、工行数据生命周期管理实践
PPT文档演模板
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 工行数据管理的指导思想
指导思想
•
•绩效等经营 管理系统
•营销等业务 管理系统
•资本管理、 操作风险管 理等风险管
理系统
•灵活查询
•信息展现
用
•客户经理
户
统
一
•各级管理人员
操
作
界
面
•高级分析用户 •（灵活查询）
•（数据挖掘）
PPT文档演模板
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 数据采集层
p 采集的数据主要包括客户信息、交易信息、管理信息和外部信 息，这些信息有些是客户和行内人员手工录入，有些是从外部 批量导入。。
5 参照统一 •工行标准和行外各类标准的衔接应建立明确的对应关 系
n 工行从2010年开始启动工行信息标准化工程，目标是建立 “定义统一、口径统一、名称统一、来源统一、参照统一” 的工行信息标准，使各个应用系统内部、及系统间的数据交 互能够遵循相同的数据标准，从而显著降低信息使用成本， 增强信息的一致性、标准性、权威性和共享性。
n 目前已建立700多项基础信息标准，900多项指标标准。
2.有效性：信息准确度高、 理解上不存在歧义。
3.一致性：做到“五统 一”。
PPT文档演模板
4.规范性：制度规范、流 程控制、系统管理等。
5.开放性：行内标准与国家 标准、国际标准可翻译、可 对照。
6.共享性：标准化信息在 工行内共享使用。
数据和生命周期管理原则和策略
一、工行数据管理的总体情况
l 信息标准化建设原则