金融大数据安全管控方案，看清企业数字化挑战

　　海融软件大数据平台安全管控及敏捷应用项目是在已运行的河南省金融业大数据综合统计信息平台基础上，针对现有的系统软件、网络、数据采集流程和业务应用系统等进行安全管控及数据应用的新增、优化及改造，提升覆盖全数据生命周期的安全防护能力及数据深度利用能力。提供现有大数据平台源码级底层修改能力，保证现有平台稳定和高效，并且在其基础之上对数据平台优化，增加知识图谱、BI工具和日志分析平台来进行数据智能价值性挖掘。本项目主要的业务目标包括：提高数据安全性、增强快速响应及数据应用能力、大数据平台内存扩容、符合相关数据安全要求等。

　　据作为高价值的“燃料”，为数字经济注入源源不断的新动能，而日渐繁盛的数字经济，也将进一步驱动数据应用和数据安全的发展。随着企业数字化转型步伐的加快，混合办公模式和自带设备办公模式的广泛采用，数据量将进一步增加，并分散在各地，这使得传统的数据存储、管理、安全的方法，给企业带来了诸多挑战。那么，企业将如何应对这些挑战？2022年，数据管理和安全又将呈现哪些新趋势？

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　　趋势一：数据泛滥进一步扩大

　　如今，许多企业采用长期混合工作模式，其中远程工作将产生大量数据，这将扩大数据泛滥的边界。此外，在疫情期间，企业设备的短缺使许多员工开始使用自带设备，使得数据泛滥进一步扩大至以前不在企业网络中的个人设备。企业只有清晰地认识自己的数据，才能最大程度地运用它们，包括由远程办公产生的数据。企业还需要制定相应策略，将所有数据汇集到一处进行分析，从中获取业务洞察，并据此做出有效的决策。

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　　趋势二：数据编织简化数据整合和分析

　　企业加速数字化转型时会发现，传统的数据管理方法就是将数据整合到一起，以中心化的形式对其进行管控——清洗、建模、分析。然而，随着数据量的增加、企业上云、物联网的发展，数据的分散式存在和存储将使传统型方法给企业带来诸多挑战。在Gartner2022年重要战略技术趋势分析演讲中，第一个提到的即数据编织（DataFabric），数据编织是下一代数据管理，它集成了数据仓库、数据湖、湖仓一体、数据集市等多个数据源的数据。数据编织不仅能更持久地保存数据，还能利用人工智能实现数据的就地、自助分析、分类和治理。作为一种跨平台和业务用户的灵活、弹性数据整合方式，数据编织能够简化企业机构的数据整合基础设施，并创建一个可扩展架构，以此来减少大多数数据和分析团队因整合难度上升而出现的问题。2022年，许多组织都将创建一个数据编织架构，用以促进整个企业范围内的数据进行整合和分析，并实现许多数据集成、数据准备、探索任务的自动化。

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　　趋势三：数据网格架构更具吸引力

　　随着各组织规模不断扩大，复杂程度越来越高，中央数据团队不得不与一系列职能部门和相关数据使用者打交道。但数据团队很难理解所有跨职能团队的数据需求，也难以向其使用者提供正确的数据产品集。因此，数据网格作为一种用于数据分析的新型去中心化的数据架构方法，可以消除这种数据瓶颈，使了解数据的人员更容易做出数据决策。2022年及以后，拥有分布式数据环境的大型组织将会实施数据网格架构。由于大型组织内的不同职能部门或领域更理解其数据的正确使用方式，因此，让各领域定义和实施自己的数据基础架构可减少迭代次数，最终帮助满足业务需求并获得高质量数据基础架构。此外，数据网格还可以消除集中式基础架构的瓶颈，并赋予各个领域针对具体情况使用最佳工具的自主权。数据网格会创建一个统一的基础架构，使各领域能够创建并共享数据产品，同时执行可互相操作性、质量、管理和安全的标准。

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　　趋势四：跨云数据管理成为重点

　　尽管云计算越来越流行，云应用也越来越广泛，但许多企业仍面临一些困难。比如，全球许多公司都要处理分布于不同区域、云和数据中心边界的数据，涉及的数据数量庞大，且数据处理机制多种多样，因此，将所有数据整合到同一位置的传统集成方法已不可行。2022年，构建统一的IT基础架构，实现跨多个位置访问和管理数据，这将成为未来的优先选项。因此，各企业将转向可视化的数据基础架构，来支持与供应商无关的统一架构。从长远来看，这将使企业变得更加灵活智能。同时，数据管理的基础架构多种多样，企业通常使用多个系统或模块，共同构成了其数据管理环境。未来企业可以从可组合数据架构中挑选特定工具，来构建其部分或全部数据基础架构，这也将为数据基础架构带来更多灵活性。基于此，低代码、无代码的数据基础架构，使企业可以将所需数据管理堆栈组合在一起，将降低企业对IT的依赖，从而提高数据灵活性和用户友好度。

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