元数据须要治理数据拜访权限、取得数据概要结不雅，数据开辟者和终端用户的反馈。元数据储存了定义临盆预备就绪的策略，并且可以或许履行这些策略。没有元数据，数据湖就会无法应用，并变成一个严重的安然风险。
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因为企业数据可见性的加强和数据安然团队的请求，数据集市团队面对的挑衅是确保某些客户属性被辨认和“处理”。请求技巧供给商演示对潜在敏感数据的主动辨认和操作，以词攀来解决这个问题。
简而言之，测试包含摄取一个供给的样本数据集，然后演示该平台大年夜幅简化和加快预备和交付自助式营业就绪数据的才能，包含潜在敏感数据的辨认和治理。
信息治理涵盖多个方面，包含精确性、完全性、一致性、可拜访性、隐私和信息安然。在本文中，我们不评论辩论信息治理的所有方面，而是专注于数据安然及其在这一背景下的意义。
聚焦PII：小我可辨认信息
数据集市旨在向企业用户供给高质量的自助式数据，赞助他们更快地获得洞见。更轻易拜访更多半据，这只会加剧请求企业安然团队为所有这些可用新信息供给安然保障的重要性。
如不雅你正在打造一个精心设计、有效履行的数据集市，你可能面对很多挑衅，包含若何保护你的数据。所有的安然办法都用上了：AD、ACL’s、Kerberos、加密等等。然而，数据安然的一个方面经常被忽视：你怎么知道哪些数据须要保护 有的人把所稀有据都封锁起来，这限制了须要数据的用户获取数据，大年夜幅降低数据的价值。有的人可能会定义他们“认为”敏感的属性，这会使本应被保护的未知属性处于未被保护的辖?。
“到2018年，90%已安排的数据湖将掉效，因为以不肯定的应用案例为目标而收集的信息资产会让它们不堪重负。”
想要解决这个问题，蔷俣?弊髑地选择你的解决筹划。有一些供给商在做PII探测，并且做得很好，堪为榜样。你要找的供给商应当是已经开辟出了作为数据打通(data on-boarding)一部分的流程和技巧，在字段层面上及早发明可能敏感的模式。这不仅仅是出于安然原因。大年夜摄取时就治理所稀有据(包含治理数据拜访权限)，这已经解决或缓和潦攀困扰数据湖企业的很多挑衅。
各级数据专家：你须要拥稀有据集市治理
首席信息官、首席技巧官、首席数据官和那些介入或负责信息治理实践的人感触感染到了前所未竽暌剐的压力。为什么 因为大年夜多半的数据湖致力于存储和处理数据，而不是治理数据。
统计结不雅显示，如不雅IT企业袈浔工的治理技能程度参差不齐，那么公司内部很可能存在数据孤岛，这会加剧全部企业的脆弱性和风险。
“不到10%的数据湖企颐魅正式肯定了他们的治理办法。”
当你制订自助式数据计谋时，由元数据驱动、经由过程明白流程治理的数据安然不仅可以降低风险，还能为你供给超出传统数据湖、实现自助式数据集市的┞锋正欲望。
融合：元数据、治理和安然
在以前两三年迈，很多企业已经或者正在建立数据湖。数据湖拥有巨大年夜吸引力：自助式按需拜访所稀有据，不管数据存储在哪里。但IT治理人员往往很快发明，因为不相符内部数据安然请求，自助式数据治理模式无法实现。
这意味着，用意优胜的数据湖已经变成了一个包袱而不是共享库，只向一位或少数几位授权用户按需供给安然的数据。这违背了数据湖的初志，对信息搜刮者来说既消费了资本，又没有获得好处。
大年夜数据请求我们大年夜头反思数据治理。大年夜数据治理不是大年夜物理上把沙盒和临盆数据瓜分开来，而是在数据大年夜“未经加工”到“预备就绪”的成熟过程中，大年夜逻辑上控制数据的拜访和应用。你怎么知道数据是否预备好用于临盆 看元数据。任何支撑身产应用数据的大年夜数据平台都必须拥有元数据，追踪数据摄取、安然、验证、预备和应用的周期。
元数据=更好的数据
很少有人真正知道若何把公司的内部安然政策有效地应用于数据。让当今的贸易技巧代替以人力进行的猜测，因为没人可能知道所有来源、所有范畴的内容。应用丰富的元数据，再结合模式主动辨认，这是在全公司高低履行大年夜范围计谋筹划的基本。
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