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三大難題痛點

難題一：企業級用戶數據資產太過龐大

進入21世紀以來，我國信息化建設高速發展，企業級用戶的數據庫以及數據資產規模持續增長，年均產生的文檔圖片、音視頻等各類電子化數據在PB級（1PB=1024TB）以上。面對海量且紛繁復雜的數據資產，企業級用戶的難題在于如何從中發現有價值的數據？又該如何向不同價值的數據提供相應的安全防護？簡單來說，如何對數據資產實現準確有效的梳理，已成為大數據安全治理的前提和阻礙。

難題二：傳統資產梳理方式存在局限性

信息科技的日新月異，促使企業級用戶在進行數據資產梳理的同時，不斷適應計算機軟硬件技術的變化發展。試想一家公司在經營發展的過程中，受自身規模、管理方法、人員設備等的變化影響，其在不同階段所產生和留存的數據資產常常種類多樣、繁雜不一。而傳統的數據資產梳理方式因流程設計不嚴、技術手段缺失、人員參差不齊等缺陷，可能導致資產梳理不全甚至敏感數據泄露等問題，難以滿足當前用戶的實際需求。

難題三：數據資產梳理該如何持續進行

數據是企業的無形資產，能夠客觀反映出企業的經營狀況、業務需求、發展潛力等內在因素；相對地，數據的使用情況、流轉途徑、甚至組成結構也處于持續變化中。因此，企業級用戶需要持續觀察數據、尤其是核心數據的使用情況（收集、存儲、使用、流轉），并定期進行數據梳理，用以了解核心數據分布，繼而根據數據的特征和價值對其進行分類分級管理。問題是，如何才能做到對數據資產有效、可持續的梳理？

數據資產梳理，能夠幫助企業級用戶進行資產安全狀況摸底及資產管理工作，通過優化梳理模式、提高梳理效率、保證梳理質量，支撐大數據安全治理工作的有效開展。

五種應對手段

手段一：自動識別敏感數據

支持按照用戶指定的敏感數據或預定義的敏感數據特征，對抽取的數據進行自動識別——通常以旁路方式接入本地局域網中，對鏈路中的動態流量包進行分析，獲取訪問對象信息，并根據數據特征識別流轉的數據對象，實現對敏感數據分布的動態發現；從而提高工作效率，快速完成海量數據的梳理工作。

手段二：實現數據分級分類

支持對各類型數據資產的自動發現，自動厘清各數據之間的關系，并在此基礎上實現對數據的分級分類——依據自身業務特點對產生、采集、加工、使用的數據進行分類；同時，支持以數據分類為基礎，采用規范、明確的方法區分數據的重要性和敏感度差異，進行分級；在滿足安全需求的同時降低大數據安全治理的成本投入

手段三：梳理任務統一管理

支持對多并發梳理任務進行統一管理，既可全網段自動掃描發現數據資產分布，也可在創建任務時指定IP段和端口范圍進行搜索；針對目標數據源，可創建授權任務對該數據源進行敏感數據發現；同時允許用戶創建自定義的定時任務，更好的幫助企業定期核查數據資產的分布和使用情況。

手段四：梳理結果統計分析

支持對數據資產按照日、周、月三個周期進行統計分析，客觀呈現數據使用頻度、數據訪問熱度、數據量變化、數據權限變化等信息，幫助用戶了解某一周期內的數據分布、敏感數據、權限分布以及資產使用情況；同時，允許用戶將任意兩個周期的資產梳理結果進行對比分析，從而發現數據資產的歷史變化。

手段五：豐富的報告和報表

支持提供整體資產統計、敏感數據梳理、資產使用、資產對比分析等豐富的專項報表，便于用戶直觀的看到統計結果；同時，按周期對資產梳理情況與分析結果進行匯總，形成專業的月度、季度、年度運維工作分析報告，便于用戶深入了解數據資產的使用情況，并形成歸檔記錄以供日后查閱。

身處大數據時代，企業級用戶面對海量數據常常難以有效梳理。安華金和致力通過數據資產梳理服務幫助IT管理人員掌握自身數據資產使用情況，為用戶進行大數據安全治理及相關建設工作提供有力支撐，讓大數據使用更安全。