随着组织优先考虑 数据驱动的决策，收集和存储的数据量正达到历史最高水平。与此同时，组织正在使所有职能部门的访问民主化，以将这些数据转化为可操作的见解。由于越来越多的用户将使用敏感数据，因此确保安全访问比以往任何时候都更加重要。

组织必须规范和维护其数据资产与用户之间的关系。为什么？首先，数据完整性是数据可用和有价值的先决条件。其次，组织需要适当的数据访问管理和控制，以保护其数据资产免受数据泄露和盗窃的风险。

事实上，根据 CrowdStrike，80%的网络攻击采用基于身份的攻击方法。

那么，数据访问管理到底是什么？它为什么如此重要？本博客讨论了它的类型、挑战和最佳实践。

什么是数据访问？

数据访问是用户检索、修改、移动和共享数据的能力，通常存储在离线存储设备、数据仓库或云端。

数据访问就是确保用户和组织能够以授权、安全和方便的方式按需检索和使用数据，无论是静止还是传输中。

- 现代数据栈 保护、转换、分析、清理和存储数据。对于现代组织而言，数据是一种几乎总是处于不断变化的商品，这使数据面临风险相关的挑战。 本篇 使得适当的数据访问管理变得更加重要。

什么是数据访问管理？

数据访问管理对于组织的整体数据管理策略至关重要。它涉及保护机密信息、定义数据所有权以及管理访问控制。

换句话说，数据访问管理涉及管理、监督和规范数据 被访问 在组织内。这些管理协议还描述了访问这些数据的技巧和技术。

数据访问管理在数据治理中至关重要，以确保安全的数据检索、协作、合规性和所有权。

数据访问管理的重要性

为了讨论数据访问的重要性，让我们回到现代数据堆栈及其各种功能。以数据为中心的组织需要大量 数据管理工具 同步运作。 本篇 对于创建和维持有利于从原始数据中提取见解的环境至关重要。

现在，这样的一系列解决方案将促进数据访问、治理、分析、存储、计算、 ETL/ELT、数据可视化和商业智能（BI）。

组织需要所有这些功能无缝协作，以便用户能够使用数据。适当的数据访问管理为数据堆栈提供了工作框架，因此组织可以实时将数据转化为可操作的见解。

以下还有一些其他好处凸显了数据访问的重要性：

促进信息流通

数据访问促进了信息流的顺畅流动，使组织能够从其数据堆栈中提取高度相关的见解。组织可以拥有数 TB 的数据，但为了有效，相关数据用户应该可以访问这些数据。通过及时准确的数据访问，组织 可以提高效率、降低成本并简化流程 功能。

支持决策

同样，组织只有向相关利益相关者提供及时、授权的数据访问权限，才能做出数据驱动的决策。关键在于有效 数据共享即把正确的资源放在正确的人手里。

确保数据安全性和合规性

组织数据安全和合规性的第一个方面是 主动数据治理， 满足 GDPR、HIPAA 和 CCPA 等相关法规。组织应遵守这些法规，以维护数据隐私标准并避免罚款和法律后果。

然而，保护数据不受恶意因素的侵害也至关重要。例如，2023 年 72％增加 数据泄露（与 2021 年的历史最高记录相比）。通过设置必要的权限和安全级别，组织可以确保自由访问数据，而不会损害安全性。

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数据访问类型

静态数据（即存储在存储库或数据仓库中）有两种类型的数据访问： 顺序访问 和 随机访问.

1.顺序访问

顺序访问使用寻道函数在存储设备上移动数据，直到找到请求的数据。定义属性是数据 已读 按顺序。 本篇 需要更高的计算能力，但由于它使用较少的寻道功能，因此比随机存取更快。

2.随机访问

顾名思义，随机访问从存储设备上的任何位置检索数据。 本篇 意味着数据不需要 被阅读 依次进行检索，从而减少了计算资源需求。

此外，该方法对检索时间有固定的上限。如果固定时间限制低于顺序读取所需的时间，则随机访问将成为更快的选择。

当然，数据访问的类型将根据用例而有所不同。

数据访问管理面临的挑战

组织通常将数据访问管理视为事后考虑。即使他们优先考虑它，他们也必须应对几个数据管理挑战。让我们来看看有效数据访问管理面临的一些最大挑战：

管理访问权限

在管理访问权限时，有几个障碍值得考虑。例如，严格的方法会对数据民主化产生负面影响，而松懈的方法则会带来潜在的安全风险。

此外，组织往往在未首先对数据进行分类的情况下分配访问权限。这样做可能会无意中将敏感数据暴露给未经授权的用户，或限制对 有用 信息，损害数据驱动的决策。

此外，逐个用户分配访问权限或允许用户通过数据所有者获得访问权限可能会妨碍访问管理。这种方法也不可扩展，即使对于较小的组织也是如此。

管理访问权限是有效数据访问管理的关键步骤。目标不是为专家锁定数据，而是让整个组织都可以访问数据，以推动数据主导的决策。

数据隐私和安全问题

人们通常忽视数据安全和隐私，而青睐数据集成和数据访问管理的民主化。

然而，对于以客户为中心的组织来说，危险已经显而易见：数据安全和隐私是不可谈判的。 例如， 思科报告 81% 的顾客认为 公司如何处理 他们的数据表明了它如何看待他们作为客户。

同样，皮尤研究中心的一项研究表明 81％的用户 相信公司会以不受欢迎的方式使用他们的数据。

组织必须优先考虑所有数据活动的安全性，其中最重要的是数据访问管理。

应对数据量、数据来源和存储挑战

约 403 万 TB 数据的 被创建 每天。来自不同来源的大量数据对组织来说是一个巨大的挑战。如果数据源不统一，数据访问管理就会变得更加棘手。

例如，当有权访问敏感数据的用户复制数据并将其存储在特定团队的数据孤岛中时，跟踪和控制对数据的访问变得越来越困难。

同样，混合数据存储解决方案意味着组织将数据存储在本地和云中。跨不同位置的数据存储使数据访问变得更加困难，因为不同的策略和访问权限可能 需要 对于每个位置。

数据访问管理的最佳实践

实现数据访问是一回事，确保数据访问畅通无阻又是另一回事。以下是一些可帮助组织实现后者的最佳实践：

1. 识别数据所有权和位置

确定数据存储位置和数据资产所有者可帮助组织防止数据被滥用和丢失。组织还可以考虑启动奖励制度，以激励数据所有者履行其数据所有权责任。

2. 实施多因素身份验证

多因素身份验证可让组织实施多层安全保护。使用多台设备验证用户身份可确保 任何人 希望突破并不能绕过所有的安全级别。

组织还可以考虑根据数据资产的敏感度改变身份验证方法。例如， 可以使用 OTP 和身份验证器应用程序 适用于业务敏感数据。相比之下，生物识别控制是 PII 的良好选择。

3.使用基于角色的访问控制（RBAC）

基于角色的访问控制 (RBAC) 涉及根据用户在组织中的角色分配对敏感数据的访问权限。

例如，管理员可以根据用户的职称和部门分配相关角色，从而限制或授予用户的访问权限s. 这些角色定义了权限级别，相应地限制和授予对数据资产的访问权限。

4.创建安全组

创建一系列安全组可以帮助组织监督和实施其数据访问措施。这些组应包括通常与数据资产打交道的领域的代表。

安全组评估组织的数据访问需求，并根据具体情况授予敏感数据的访问权限。他们决定要授予的访问级别 授予 在评估和实施组织内的数据访问策略时，可以向不同的用户提供不同的数据访问能力。

5.定期审核数据访问

制定适当的数据访问协议只是成功的一半。对数据所有者和用户活动的审计可以深入了解策略的成功之处和需要改进的地方。组织可以通过定期审计随时做出更改并校准其访问管理策略。

总结思考

组织若想实现跨业务职能的数据共享民主化，就必须具备适当的数据访问管理。通过优先考虑数据访问管理，组织可以改善数据管理中的数据隐私、安全性、完整性和合规性。

作为数据管理解决方案， Astera 通过提供统一、用户友好的平台，简化了对分散在不同来源的数据的访问。 Astera各组织整合其数据 容易 并使其数据用户可以访问：

1. 将来自不同来源的数据整合到单一存储库中。
2. 高效提取、清理、转换和验证大量数据。
3. 为 BI 报告和分析构建单一事实来源。

Astera的数据治理功能通过集中访问数据资产，同时指定其类型、所有权和创建详细信息，使访问管理变得简单。细粒度的访问管理使组织能够保护 其 通过简化相关用户的权限来保护敏感信息。

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