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枫影(王鸿华):数据治理培训|打造企业数据资产安全防线,助力数字化转型顺利进行

在数字化转型的浪潮中,数据安全成为企业生存与发展的关键。通过系统化的数据治理知识与实用技能的传授,帮助企业有效应对数据泄露、合规风险等挑战,确保数据安全可控,进而增强企业竞争优势。适用于数据专员及相关管理人员,助力企业建立全面的数据安全防护体系。

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曹大嘴老师
  • 数据安全基础理解数据安全的概念及其与网络安全、信息安全的关系,掌握数字化转型对数据安全的新要求,构建安全意识的基础。
  • 评估方法学习数据安全的风险评估、合规性检查及技术评估等方法,确保企业的数据安全措施符合相应法规与政策,提升数据管理能力。
  • 治理体系建立全面的数据安全治理体系,明确数据安全的目标、对象及其与传统安全的区别,有效整合技术与管理手段。
  • 数据生命周期管理从数据收集、存储、使用到传输、公开等各个环节,掌握数据安全治理的关键措施,确保数据在整个生命周期中的安全。
  • 安全防控措施掌握政策、技术、人员培训等多重保障措施,提升企业的数据安全防控能力,确保企业实现合规、有效的数据管理。

数据安全治理的全景视野:从基础到实战的系统性培训 在信息化快速发展的今天,企业面临的数据安全挑战愈发严峻。通过深入分析数据安全的基本概念、评估方法以及治理体系,帮助企业构建安全有效的数据保护策略。课程涵盖数据安全的基本知识、评估、治理体系及关键环节,确保学员全面掌握数据安全的实用技能。

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数据安全治理的九大关键环节:构建全面的安全防护体系

通过九个关键环节的深入分析,帮助企业理清数据安全治理的思路,确保在数据管理和保护中不留死角,构建稳固的数据安全防线。每个环节都与企业数据资产息息相关,确保数据在生命周期中的安全与合规。
  • 数据收集

    确保数据采集过程中的身份验证与来源可靠性,避免因数据收集不当引发的安全隐患。
  • 数据存储

    通过加密存储与备份机制,确保数据在存储过程中的安全,预防数据丢失及未授权访问。
  • 数据使用

    严格控制数据的访问权限,实施数据脱敏与审计,确保数据的合法合规使用。
  • 数据加工

    在数据处理过程中保证数据的完整性与准确性,使用加密技术进行保护,避免数据泄露。
  • 数据传输

    保障数据传输过程中的安全,使用加密协议和安全通道,防止数据在传输中被截获或篡改。
  • 核心数据治理

    制定严格的数据访问控制策略,确保只有授权人员能够访问核心数据,增强数据安全性。
  • 敏感数据保护

    通过数据脱敏、访问控制及监控措施,确保敏感数据的安全,降低数据泄露风险。
  • 一般数据治理

    实施常规的安全措施和备份策略,保障一般数据的完整性与可用性,确保数据在使用中的安全。
  • 员工培训

    通过定期的安全培训提升员工数据安全意识,确保全员参与数据保护,增强整体安全防护能力。

掌握数据安全治理的核心技能,提升企业防护能力

通过系统的学习,学员将掌握数据安全治理的核心技能,提升自身在数据安全领域的专业能力,为企业构建坚实的数据保护体系奠定基础。
  • 数据安全概念

    掌握数据安全的基本概念与发展背景,理解数据在数字化转型中的重要性。
  • 风险评估

    学会识别与评估数据安全风险,设计合规性检查方案,确保企业安全措施的有效性。
  • 治理体系构建

    可以独立设计与实施数据安全治理体系,明确各环节的职责与措施。
  • 生命周期管理

    掌握数据在整个生命周期中的安全管理策略,确保数据的安全性与合规性。
  • 技术防护

    熟悉各类技术防护措施,能够有效应用于数据安全管理中,提升企业的技术防护能力。
  • 合规性管理

    了解相关法规与政策,确保企业的数据安全措施符合合规要求。
  • 安全意识提升

    提升员工的数据安全意识,帮助企业建立全面的安全文化。
  • 应急响应

    具备数据安全事件应急响应能力,能够快速处理潜在的数据安全风险。
  • 数据监控

    掌握数据监控与审计的方法,确保数据使用的合法性与合规性。

构建全面的数据安全防护体系,解决企业数据安全挑战

通过系统化的学习,企业能够有效识别并解决数据安全管理中的各类问题,构建全面的数据安全防护体系,提升数据资产的安全性与可靠性。
  • 数据泄露风险

    通过敏感数据保护和访问控制,降低数据泄露的风险,确保企业数据的机密性。
  • 合规性挑战

    建立完善的数据安全治理体系,确保企业在数据管理中符合相关法规与政策要求。
  • 技术防护不足

    引入先进的技术防护措施,提升企业在数据存储与传输中的安全能力,防止数据被攻击。
  • 员工安全意识低

    通过定期的培训提升员工的数据安全意识,确保全员参与到数据保护中。
  • 应急响应能力弱

    建立应急响应机制,快速应对潜在的安全事件,减少数据损失的可能性。
  • 数据管理混乱

    通过数据生命周期管理,确保数据的使用、存储和处理都在可控范围内,避免管理混乱。
  • 监控与审计缺失

    建立有效的数据监控与审计机制,及时发现并处理数据使用中的违规行为。
  • 技术与管理脱节

    通过技术与管理的融合,实现数据安全治理的全面覆盖,提升企业的整体防护能力。
  • 数据资产不清晰

    对数据资产进行梳理与分类,明确数据的存储、使用状况,提升数据管理的精细化水平。

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