数据治理数据形态

作为数据安全工作者，了解企业自身数据的步就是数据形态的认知。数据体量有多大，是TB、PB还是ZB级？哪些是结构化数据、哪些是半结构化数据、哪些是非结构化数据？这些数据都存储在哪里，企业都用到了哪些种数据库，是传统的关系型数据库、Mpp数据库、K-V数据库还是基于Hadoop的数据库？这些数据的增量情况如何等等，都属于数据形态的范畴，都需要梳理了解。

自己治理互联网+政务服务

自2018年，陆续发布了多项文件，要求各级深入推进“互联网+政务服务”的建设，实现“一网通办”，让群众只在一个平台登陆一次，就可以办理所有部门的业务，做到“数据多跑路，群众少跑腿”，为群众带来极大便利的同时，国家也对于信息安全防护做出了全新举措。

《信息安全技术 政务信息共享 数据安全技术要求》标准中，明确指出在共享数据准备阶段、交换阶段以及共享数据的使用阶段保障共享交换服务持续、稳定运行需采用的技术手段。

数据治理

GDPR对中国的影响也是显而易见的，《网络安全法》以及我国各行业法规规定了数据的存储、处理、访问等必须在境内进行，这与GDPR的监管要求存在冲突，GDPR赋予了欧盟各监管机构调查数据的权利，欧盟以外的企业为欧盟境内的数据主体提供服务或监控其行为，则纳入GDPR的长臂管辖范围。受限于中国与欧盟间不同的政策法规以及相关标准限制，GDPR的出现无疑给我国的和企业抛出了一道难题，是修改自己的合规要求同GDPR保持一致，还是舍弃庞大的欧盟市场？相对于GDPR更为明确的惩处力度，相信会有企业选择遵守GDPR，从而漠视中国的法律法规，因此GDPR的出现无疑会削弱我国法律的约束力。