如何集中数据治理，摆脱安全性和合规性困扰
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Watch full webinar here: https://bit.ly/3oekFTO 数据风险是由于数据治理不善或管理不当导致的，对企业来说，无论从自身业务发展的内在需要，还是遵循合规性的外部要求，如何做好数据安全治理、保障数据安全、使企业免受网络攻击或数据泄露都是重大挑战。 全面的数据风险管理可通过有效地控制手段，最大限度地降低泄露风险，提升数据质量和价值，增强数据变现能力。点此回看，了解： - 如何自定义安全策略； - 当数据分布在本地和云端的多个系统时，如何集中安全； - 如何控制和审计跨不同区域的数据访问；
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- 2. Agenda 1. 现代数据架构中的安全和治理 2. 数据抽象层的安全和治理 3. 混合环境中的安全 4. 演示 2
- 4. 5 历经多年发展演变面临的主要问题 经历了多年的发展演变，主要面 临以下几个问题： • 各业务线端到端重复浪费资源， 人力配置不均衡，效率低 • 大量重复的模型、报表及应用， 需求场景不清晰，历史包袱重 • 维度不统一，数据整合难度大； 指标口径不一致，数据理解成 本高
- 5. 6 解决方案——数据抽象层 • 对不同数据源的访问的抽象 • 充当单个存储库（虚拟） • 为数据消费者提供实时数据 数据抽象层
- 6. 不同的数据源——不同的安全模型 7 • 数据库/EDW – 成熟的基于角色访问控制RBAC模型 • Hadoop – Kerberos • Cloudera – Apache Sentry 和 Knox • Hortonworks – Apache Ranger 和 Atlas • 云 – OAuth 2.0 • 文件 – 读访问或无 • Web 服务 – 多种模型 • 在许多情况下，消费者必须处理这些不同的安全模型和技 术
- 7. 8 使用 各种数据访问 整合 异构数据 2 3 DATA CONSUMERS Enterprise Applications, Reporting,BI, Portals, ESB, Mobile, Web, Users, IoT/Streaming Data 连接 各种数据源 1 不同的数据源 数据库 & 传统数仓, 业务系统 / 云应用, 大数据, 外部数据,非结构化数据, Web服务, XML, Excel, Hbase, TD... 非结构化 结构化 多个协议 格式 链接数据服务 查询、搜索、浏览 请求/回复 事件驱动 安全交付 Library of wrappers Web automation Any data or content Read & Write 数据虚拟化平台 数据使用者 数据分析 数据应用 连接 合并 消费 共享、交付、发 布、管理、协作 发现、改造、准 备、提高质量、 整合 异构数据的规 范化视图 异构实时集成 标准治理建模 数据开放共享 数据资产管理 图形运维开发 数据访问加速 智能优化引擎 数据安全管控 数据虚拟化作为抽象层
- 9. 10 抽象数据源安全 • 数据虚拟化层要抽象出不同的数据源安全模型 • 为消费者提供单一数据模型 • 根据需要访问数据 • 消除数据孤岛安全隐患 • 隐藏不同安全模型和成熟度的复杂性 • 支持具有细粒度权限控制的安全模型 (RBAC) • 行、列、值级别的访问控制 • “即时”执行数据访问和隐私规则
- 10. 11 抽象数据源安全 • 数据虚拟化层提供单点控制 • 一次完成安全约束 • 与现有身份验证集成（例如 LDAP/AD） • 单点监控/审计 • 谁，什么，何时，如何，…… • 确保遵守公司政策
- 11. 12 数据虚拟化参考架构
- 12. 13 混合环境中的安全 13
- 13. 14 云端数据安全 • 将数据迁移至云端会加剧安全性和隐私性问题 • SaaS 和云数据源通常具有不同的安全模型 • 未集成到企业身份验证机制 • 在云端重新创建身份验证模型 • 数据虚拟化抽象层意味着云端数据源可以使用与本地源相同的安全机制和访问控制
- 14. 15 客户案例：具有数据安全性和监管的云现代化 背景 • Asurion 开始提供高级支持服务，其范围不仅限于提供 保险和保修，还可以通过高级支持帮助客户管理他们的 数字家庭体验。 问题陈述 - 超越客户期望 Asurion 需要 • 强大的预测分析、物联网能力和大数据架构支持，能够 为客户提供正确的体验 • 下一代数据架构可以使公司能够在数周而不是数月内启 动额外的基础设施、服务和产品。 • 围绕单一控制点集中全公司范围的安全管理，以保持符 合严格的政府法规
- 15. 16 解决方案：使用数据虚拟化的 Asurion 数据架构 Asurion 使用 Denodo 平台创建了一个三 层架构，提供本地和云中的数据虚拟化，并 且能够 • 发现和关联来自不同来源的数据，并参 与预测分析 • 获得情报，同时满足客户和监管机构对 高度严格的安全性的要求。 • 跨云和本地系统启用基于角色的访问控 制和精细的使用跟踪。
- 16. 17 演示 17
- 17. 18 总结——关键要点 • 数据虚拟化层可以抽象出不同的安全模型和机制 • 提供单点安全和治理 • 与现有的身份验证机制集成 • 例如 LDAP 或 AD • 跨云和本地的实现单点控制架构 • 将云系统（SaaS 和数据源）置于统一控制之下
- 18. 问 & 答
- 19. 20 Denodo 资源 ✓ Denodo中文官网：https://www.denodotech.cn/ ✓ Denodo社区：https://community.denodo.com/ ✓ Denodo博客：http://www.datavirtualizationblog.com/ ✓ 产品试用：https://www.denodo.com/en/denodo-platform/test-drives
- 21. Thanks! www.denodo.com info@denodo.com © Copyright Denodo Technologies. All rights reserved Unless otherwise specified, no part of this PDF file may be reproduced or utilized in any for or by any means, electronic or mechanical, including photocopying and microfilm, without prior the written authorization from Denodo Technologies.