想象一下, 你需要完成你的税收, 但你所有的相关文件都隐藏在抽屉里, 藏在壁橱里, 塞在沙发坐垫下。现在想象一下, 你在这些地方有多个表格副本, 有的用希腊文写, 有的用英语和西班牙语写。当事情的现状发生时, 你将如何纳税, 或者为此打扫你的房子？不幸的是, 这是一个开始困扰世界各地公司的问题。这是数据的蔓延。
数据扩展是指企业每天产生的大量和种类的数据。随着越来越多的操作系统、数据仓库、各种 byod (自带设备) 设备以及企业和移动应用程序, 数据的激增正成为一个问题, 这也就不足为奇了。
数据扩展的问题有两个方面:
- 从数据中获取价值。一个问题是数据分布在许多数据存储区以及不同的设备和服务器上。这使得从数据中获取价值变得非常困难。当您的数据可能存储在多个位置, 或者在不同的位置复制, 并且格式不同时, 如何执行全面的分析？你将如何在一个地方收集所有这些信息？你将如何把你的数据变成类似的格式, 这样你就可以比较苹果和苹果？
- 保安。数据扩展也会产生安全问题。基于 biod 在劳动力中激增意味着终结点必须得到保护, 即使数据通过一系列设备离开您的网络也是如此。但是, 由不同部门维护的服务器和数据存储区怎么办？这些系统是否安全？它们是否都遵循相同的合规性要求？将数据从一个系统移动到另一个系统时, 是否删除了个人身份信息 (pii)？当数据在系统之间共享时, 是否对其进行加密？这些都是数据扩展放大的安全问题。
为什么会发生数据蔓延？
数据扩展的发生有很多原因。
- 员工可以携带一系列设备来工作, 并将这些设备用于工作目的。
- 有大量的新数据源可从许多地方, 如 json 文件, 新的 rdbms 源, 或流数据从流量传感器, 运行状况传感器, 事务日志和活动日志。
- 您的公司可能会使用各种操作系统, 如 windows、mac、linux。
- 您的数据可能存储在网络和云中的各种数据存储系统中。
- 您的数据可能是孤立的, 因此它存储在多个位置, 基于部门、地理位置或这些数据的某种组合。
- 您的数据可能会在多个系统中重复, 并使用一系列格式。
如何管理数据蔓延？
有许多工具可以处理数据扩展的安全方面。例如, 有许多 dlp (数据丢失防护) 工具可帮助识别网络中的敏感数据, 并确保它不会以不安全的方式离开网络。受欢迎的供应商包括检查点、力点和赛门铁克。
对于云工具, 有单一登录工具, 可帮助员工无缝访问网络外的云应用程序, 同时保持安全的登录。受欢迎的供应商包括jumpcloud、 microsoft azure、 okta和但是, 数据扩张如何影响你的经营方式呢？有哪些工具可以帮助您处理数据, 将其放置在一个位置, 删除重复项, 并确保数据在移动时的安全性？功能强大的 etl (提取、转换和加载) 工具可以帮助您将数据组合在一起, 以便对其进行分析。移动数据时, 可以对其进行清理、删除重复项并转换数据类型, 以便对数据格式进行对齐。受欢迎的供应商包括aloma、 ibm 信息圈、 informatica和talend。