對數據敏感怎麼檢查

① 現在數據量很大，有沒有一款產品快速識別敏感數據

目前基於大數據的敏感數據識別工具還是比較多的，需要基於自身的業務情況來對數據進行分類和分級，然後對數據進行管理，這也是數據運營中的一部分，但敏感數據會涉及到安全合規等方面，因此最好還是選擇一些具備安全能力的數據安全公司合作。比如此前提到的數安行，是一種以平台融合數據運營安全的理念方式，對數據資產進行梳理，在後期的數據運營中，不僅可以實現快速敏感數據識別，還可以以零信任安全架構為基礎，實現應用系統的訪問及數據使用安全。對非法設備或非授權訪問自動隱藏關鍵業務，對合法用戶及授權設備進行持續安全驗證，建立多種安全級別的應用系統訪問及數據使用環境，保證業務數據在線使用及流出安全，可以說是一舉多得了。否則光只是識別的話，那確實太多了，但是如果不安全的話，識別出來也沒什麼價值。

② 如何確保數據安全

1.數據脫敏

數據脫敏是保證數據安全的最基本的手段，脫敏方法有很多，最常用的就是使用可逆加密演算法，對入倉每一個敏感欄位都需要加密。比如手機號，郵箱，身份證號，銀行卡號等信息

2.數據許可權控制

需要開發一套完善的數據許可權控制體系，最好是能做到欄位級別，有些表無關人員是不需要查詢的，所以不需要任何許可權，有些表部分人需要查詢，除數據工程師外，其他人均需要通過OA流程進行許可權審批，需要查看哪些表的哪些欄位，為什麼需要這個許可權等信息都需要審批存檔。

3.程序檢查

有些欄位明顯是敏感數據，比如身份證號，手機號等信息，但是業務庫並沒有加密，而且從欄位名來看，也很難看出是敏感信息，所以抽取到數據倉庫後需要使用程序去統一檢測是否有敏感數據，然後根據檢測結果讓對應負責人去確認是否真的是敏感欄位，是否需要加密等。

4.流程化操作

流程化主要是體現在公司內部取數或者外部項目數據同步，取數的時候如果數據量很大或者包含了敏感信息，是需要提OA 審批流程的，讓大家知道誰要取這些數據，取這些數據的意義在哪，出了問題可以回溯，快速定位到責任人。開發外部項目的時候，不同公司之間的數據同步，是需要由甲方出具同意書的，否則的話風險太大。

5.敏感SQL實時審查及操作日誌分析

及時發現敏感sql的執行並詢問責任人，事後分析操作日誌，查出有問題的操作。

6.部門重視數據安全

把數據安全當做一項KPI去考核，讓大家積極的參與到數據安全管理當中去。

③ 什麼叫對數據敏感怎樣做數據分析

一、從數據維度做拆分，讓目標更加落地。
我做過近兩年的電商運營，其中感觸很深的一個點就是從數據的維度對目標做拆分。
天貓的雙11剛剛過去，馬雲又創造了新的成績，912億。從去年的571億到今年的912億，馬雲怎麼就敢說今年可以做900億呢？在設定這個目標之前就少不了對目標的拆分。

900億的成交，首先按照過往的類目佔比，拆分到各個類目，每個類目承擔多少銷售指標，類目再按照過往的賣家成交額佔比拆分到各個賣家，每個賣家承擔多少銷售指標。賣家再根據各自的日常店鋪轉化率反推需要多少流量，各類目再結合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下來再按照各渠道獲取流量的成本來計算，就可以得出雙11平台需投入的營銷經費數值。整個900億的目標，通過這樣的拆分，就變得明確可執行了。
無論做什麼事情，想做成，都離不開對目標的拆解，任何抽象的事物都可以通過數學的方法來解決，把事情數據化會讓事情更簡單可執行，也更容易考核效果。
二、很多業務其實就是一個公式。
我剛開始接觸電商接受業務培訓，第一節課就只講了一個公式。
成交額=買家數x客單價
如果你想提升成交額，要麼提升買家數，要麼提升客單價。我們可以盤點一下，我們見過這么多的促銷手段，有哪個不是為了提升這兩個數值的。滿減、滿送、買二送一，這是為了提升客單價的手段；秒殺，團購，這是為了提升買家數的手段（秒殺的核心在於集聚大量流量做關聯銷售）。
不僅僅如此，這個公式依據不同的業務場景還可以拆分成多種形式。
買家數 = 商詳uv x 下單率 x 付款率
商詳uv = 廣告展現 x 廣告轉化率 = 搜索展現x搜索轉化率 = 活動展現x活動點擊率
於是，決定成交額的因素就變成了各個渠道的轉化率、圖片的點擊率、產品的下單率、付款率，這樣多的細節共同決定了最後的成交額。接下來針對這些細節分別去做優化，這個過程就叫依據數據做精細化運營。
仔細想想，你自己的業務又何嘗不是一個公式呢？試著找到自己的公式，去拆分它，你也許會不少改進的方法。

④ 如何判斷一個人對數據是否敏感

告訴一遍他你的電話號碼，過幾分鍾再問問他，如果他還記得就是敏感

⑤ 什麼叫對數據敏感怎樣做數據分析

藉助工具，未至科技魔方是一款大數據模型平台，是一款基於服務匯流排與分布式雲計算兩大技術架構的一款數據分析、挖掘的工具平台，其採用分布式文件系統對數據進行存儲，支持海量數據的處理。採用多種的數據採集技術，支持結構化數據及非結構化數據的採集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術，很容易將其他工具及服務集成到平台中去。數據分析研判平台就是海量信息的採集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最後形成知識服務於實戰、服務於決策的過程，平台主要包括數據採集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。

⑥ 什麼是數據敏感性怎樣提高

數據敏感性是指對某些數據具有一定的辨識能力，並且能針對這些數據看到一些別人意識不到的問題，或者別人意識不到的信息。
各個行業都有各自的數據，所以這些敏感性也是對這些不同的數據而言的。
例如：某財務負責人，看到財務的報表就能對企業的大致情況進行了解，知道這個企業是成長型企業，還是衰退型企業，是健康型企業還是非健康企業，是研發型企業還是生產型企業，這就是數據的敏感性。對於沒有財務知識的人，是看不到這些的。
當然，這里所說的數據，不單單是數字，也有可能是文字信息，例如：某紅磚生產企業，看到政府有相應的環保政策等，就意識到紅磚會漲價，於是加大原材料囤貨量，加快生產步伐，生產一大批紅磚，之後，價格優勢和競爭優勢都上來了，就能夠大賺一筆。
如果這個企業沒有長足的眼光，沒有剖析政府政策的能力，沒有相應的數據敏感性，那麼就賺不了這個錢。

應該不難看出，數據敏感性的提高，是需要對自己所屬行業知識和衍生知識的理解，不斷學習自己所屬行業的專業能力。那麼自然而然你的敏感度就來了。

希望能對你有所幫助。

⑦ 如何說明自己對數據敏感

對數據敏感就是當你看到一大堆雜亂無章的數據時，你會很有耐心的找出其中的規律所在，不厭其煩，並且樂在其中。

⑧ 什麼叫對數據敏感怎樣做數據分析

對數據敏感就是當你看到一大堆雜亂無章的數據時，你會很有耐心的找出其中的規律所在，不厭其煩，並且樂在其中。

而做典型的數據分析可能包含以下三個步驟：

1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。

2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。

3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

數據分析過程實施

數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。

一、 識別信息需求

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

二、收集數據

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：

①識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據；

②確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據；

③錄表應便於使用；

④取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。

三、分析數據

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有： 老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖； 新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖；

四、數據分析過程的改進

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

①供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；

②息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析。

③收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；

④據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；

⑤據分析所需資源是否得到保障。

⑨ 什麼叫對數據敏感

對數據敏感就是能清楚數據異常背後的原因,這需要經驗,也需要你的思考和執行力。

數據敏感度是業務理解力、客戶理解力、數據理解力三者的綜合結果。很多人誤以為數據敏感度只是數據能力強。事實上要對數據敏感，業務理解力、客戶理解力、數據理解力，3者缺一不可。因為數據只是對商業行為的客觀描述，只有真正懂數據背後的意義，才能解讀數據，才能挖掘數據背後的含義，才能形成數據敏感。

看到數據後，能馬上思考數據本身的商業意義，有人能快速定位數據背後的原因，並找到機會，有人眼裡只是一個數字。對數據的解讀基於對數據的理解，對數據的理解則基於對業務、客戶、數據的理解。

對數據敏感注意事項

數據的分析最重要的一條原則是基於業務的理解作出價值取向，它往往決定了你的分析框架，如果你重視價值投資，你可能會關注現金流，凈資產收益率，市場佔有率，毛利率，存貨周轉率等指標。

如果你重視短期投機，你可能回去關注網路熱點，微博熱點指數，公司公告，成交量，換手率，KDJ等指標。無論如何，你的價值取向決定了你選取的數據范圍。有了框架內的相應關鍵指標，更進一步地去分析這些指標數據的大小和增速。

⑩ 什麼叫對數據敏感怎樣做中國網比分直播d數據的分析

對數據敏感就是當你看到一大堆雜亂無章的數據時，你會很有耐心的找出其中的規律所在，不厭其煩，並且樂在其中。
而做典型的數據分析可能包含以下三個步驟：
1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。
數據分析過程實施
數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。
一、 識別信息需求
識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程式控制制的需求，提出對信息的需求。就過程式控制制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

二、收集數據
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：
①識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據；
②確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據；
③錄表應便於使用；
④取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。
三、分析數據
分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有： 老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖； 新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖；
四、數據分析過程的改進
數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：
①供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；
②息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析。
③收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；
④據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；
⑤據分析所需資源是否得到保障。