对数据敏感怎么检查

① 现在数据量很大，有没有一款产品快速识别敏感数据

目前基于大数据的敏感数据识别工具还是比较多的，需要基于自身的业务情况来对数据进行分类和分级，然后对数据进行管理，这也是数据运营中的一部分，但敏感数据会涉及到安全合规等方面，因此最好还是选择一些具备安全能力的数据安全公司合作。比如此前提到的数安行，是一种以平台融合数据运营安全的理念方式，对数据资产进行梳理，在后期的数据运营中，不仅可以实现快速敏感数据识别，还可以以零信任安全架构为基础，实现应用系统的访问及数据使用安全。对非法设备或非授权访问自动隐藏关键业务，对合法用户及授权设备进行持续安全验证，建立多种安全级别的应用系统访问及数据使用环境，保证业务数据在线使用及流出安全，可以说是一举多得了。否则光只是识别的话，那确实太多了，但是如果不安全的话，识别出来也没什么价值。

② 如何确保数据安全

1.数据脱敏

数据脱敏是保证数据安全的最基本的手段，脱敏方法有很多，最常用的就是使用可逆加密算法，对入仓每一个敏感字段都需要加密。比如手机号，邮箱，身份证号，银行卡号等信息

2.数据权限控制

需要开发一套完善的数据权限控制体系，最好是能做到字段级别，有些表无关人员是不需要查询的，所以不需要任何权限，有些表部分人需要查询，除数据工程师外，其他人均需要通过OA流程进行权限审批，需要查看哪些表的哪些字段，为什么需要这个权限等信息都需要审批存档。

3.程序检查

有些字段明显是敏感数据，比如身份证号，手机号等信息，但是业务库并没有加密，而且从字段名来看，也很难看出是敏感信息，所以抽取到数据仓库后需要使用程序去统一检测是否有敏感数据，然后根据检测结果让对应负责人去确认是否真的是敏感字段，是否需要加密等。

4.流程化操作

流程化主要是体现在公司内部取数或者外部项目数据同步，取数的时候如果数据量很大或者包含了敏感信息，是需要提OA 审批流程的，让大家知道谁要取这些数据，取这些数据的意义在哪，出了问题可以回溯，快速定位到责任人。开发外部项目的时候，不同公司之间的数据同步，是需要由甲方出具同意书的，否则的话风险太大。

5.敏感SQL实时审查及操作日志分析

及时发现敏感sql的执行并询问责任人，事后分析操作日志，查出有问题的操作。

6.部门重视数据安全

把数据安全当做一项KPI去考核，让大家积极的参与到数据安全管理当中去。

③ 什么叫对数据敏感怎样做数据分析

一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。
我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。
天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。从去年的571亿到今年的912亿，马云怎么就敢说今年可以做900亿呢？在设定这个目标之前就少不了对目标的拆分。

900亿的成交，首先按照过往的类目占比，拆分到各个类目，每个类目承担多少销售指标，类目再按照过往的卖家成交额占比拆分到各个卖家，每个卖家承担多少销售指标。卖家再根据各自的日常店铺转化率反推需要多少流量，各类目再结合平台能提供的流量，就可以得到流量的缺口。接下来再按照各渠道获取流量的成本来计算，就可以得出双11平台需投入的营销经费数值。整个900亿的目标，通过这样的拆分，就变得明确可执行了。
无论做什么事情，想做成，都离不开对目标的拆解，任何抽象的事物都可以通过数学的方法来解决，把事情数据化会让事情更简单可执行，也更容易考核效果。
二、很多业务其实就是一个公式。
我刚开始接触电商接受业务培训，第一节课就只讲了一个公式。
成交额=买家数x客单价
如果你想提升成交额，要么提升买家数，要么提升客单价。我们可以盘点一下，我们见过这么多的促销手段，有哪个不是为了提升这两个数值的。满减、满送、买二送一，这是为了提升客单价的手段；秒杀，团购，这是为了提升买家数的手段（秒杀的核心在于集聚大量流量做关联销售）。
不仅仅如此，这个公式依据不同的业务场景还可以拆分成多种形式。
买家数 = 商详uv x 下单率 x 付款率
商详uv = 广告展现 x 广告转化率 = 搜索展现x搜索转化率 = 活动展现x活动点击率
于是，决定成交额的因素就变成了各个渠道的转化率、图片的点击率、产品的下单率、付款率，这样多的细节共同决定了最后的成交额。接下来针对这些细节分别去做优化，这个过程就叫依据数据做精细化运营。
仔细想想，你自己的业务又何尝不是一个公式呢？试着找到自己的公式，去拆分它，你也许会不少改进的方法。

④ 如何判断一个人对数据是否敏感

告诉一遍他你的电话号码，过几分钟再问问他，如果他还记得就是敏感

⑤ 什么叫对数据敏感怎样做数据分析

借助工具，未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

⑥ 什么是数据敏感性怎样提高

数据敏感性是指对某些数据具有一定的辨识能力，并且能针对这些数据看到一些别人意识不到的问题，或者别人意识不到的信息。
各个行业都有各自的数据，所以这些敏感性也是对这些不同的数据而言的。
例如：某财务负责人，看到财务的报表就能对企业的大致情况进行了解，知道这个企业是成长型企业，还是衰退型企业，是健康型企业还是非健康企业，是研发型企业还是生产型企业，这就是数据的敏感性。对于没有财务知识的人，是看不到这些的。
当然，这里所说的数据，不单单是数字，也有可能是文字信息，例如：某红砖生产企业，看到政府有相应的环保政策等，就意识到红砖会涨价，于是加大原材料囤货量，加快生产步伐，生产一大批红砖，之后，价格优势和竞争优势都上来了，就能够大赚一笔。
如果这个企业没有长足的眼光，没有剖析政府政策的能力，没有相应的数据敏感性，那么就赚不了这个钱。

应该不难看出，数据敏感性的提高，是需要对自己所属行业知识和衍生知识的理解，不断学习自己所属行业的专业能力。那么自然而然你的敏感度就来了。

希望能对你有所帮助。

⑦ 如何说明自己对数据敏感

对数据敏感就是当你看到一大堆杂乱无章的数据时，你会很有耐心的找出其中的规律所在，不厌其烦，并且乐在其中。

⑧ 什么叫对数据敏感怎样做数据分析

对数据敏感就是当你看到一大堆杂乱无章的数据时，你会很有耐心的找出其中的规律所在，不厌其烦，并且乐在其中。

而做典型的数据分析可能包含以下三个步骤：

1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

数据分析过程实施

数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

一、 识别信息需求

识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

二、收集数据

有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：

①识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；

②确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；

③录表应便于使用；

④取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

三、分析数据

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： 老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图； 新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；

四、数据分析过程的改进

数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：

①供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；

②息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。

③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；

④据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；

⑤据分析所需资源是否得到保障。

⑨ 什么叫对数据敏感

对数据敏感就是能清楚数据异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。

数据敏感度是业务理解力、客户理解力、数据理解力三者的综合结果。很多人误以为数据敏感度只是数据能力强。事实上要对数据敏感，业务理解力、客户理解力、数据理解力，3者缺一不可。因为数据只是对商业行为的客观描述，只有真正懂数据背后的意义，才能解读数据，才能挖掘数据背后的含义，才能形成数据敏感。

看到数据后，能马上思考数据本身的商业意义，有人能快速定位数据背后的原因，并找到机会，有人眼里只是一个数字。对数据的解读基于对数据的理解，对数据的理解则基于对业务、客户、数据的理解。

对数据敏感注意事项

数据的分析最重要的一条原则是基于业务的理解作出价值取向，它往往决定了你的分析框架，如果你重视价值投资，你可能会关注现金流，净资产收益率，市场占有率，毛利率，存货周转率等指标。

如果你重视短期投机，你可能回去关注网络热点，微博热点指数，公司公告，成交量，换手率，KDJ等指标。无论如何，你的价值取向决定了你选取的数据范围。有了框架内的相应关键指标，更进一步地去分析这些指标数据的大小和增速。

⑩ 什么叫对数据敏感怎样做中国网比分直播d数据的分析

对数据敏感就是当你看到一大堆杂乱无章的数据时，你会很有耐心的找出其中的规律所在，不厌其烦，并且乐在其中。
而做典型的数据分析可能包含以下三个步骤：
1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
数据分析过程实施
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
一、 识别信息需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。

二、收集数据
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
①识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；
②确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；
③录表应便于使用；
④取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
三、分析数据
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： 老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图； 新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；
四、数据分析过程的改进
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
①供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
②息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。
③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤据分析所需资源是否得到保障。