实施良好的数据卫生对于当今的企业至关重要。从运营效率到网络安全准备，一切都依赖于存储数据的完整性，因此对组织的数据清洁政策充满信心至关重要。

但这涉及什么？如何确保数据清洁策略符合要求？幸运的是，可以遵循一些实用步骤来确保数据准确性，同时减轻不良数据卫生带来的安全性和合规性风险。

了解数据清洁度的6个维度

无论组织数据来自何处，如果不解决其质量和准确性问题，就无法信赖它。要制定正确的数据清洁度政策，需要了解其不同维度。

这些包括：

准确性：确定数据在多大程度上可以信任且没有错误。这需要特定的验证协议和遵守数据收集标准。

完整性： 表示收集的数据是否能为某些问题提供明确的答案。它涉及评估任何缺失的数据属性并识别任何明显的差距。

一致性：检查数据存储在多个数据库中时是否正确镜像，并以匹配值的百分比表示。

有效性：指数据是否符合预定义的规则或格式。有助于消除违反逻辑约束或数据类型限制的情况。

唯一性： 确保所有数据类型都引用相同的度量单位或支持格式，以消除跨数据集信息重叠或重复的可能性。

时效性：表示数据保持最新的程度。这可确保在需要时可以访问数据，以便正确使用数据。

一旦掌握了这六个核心要素，就可以开始制定数据清洁度政策了。

步骤 1：定义政策范围和目标

制定数据清洁度政策的第一步是确定所有适当的业务目标。应明确列出任何特定数据集或系统以及其中信息的预期用途。

此步骤还涉及考虑经常被忽视的数据，包括未使用的软件日志、过期的电子邮件和以前的客户记录。如果忘记了这些信息，当它们被留在不安全的地方时，可能会导致日后的安全问题。

步骤 2：对数据资产进行分类

定义好政策范围后，您需要盘点所有相关数据源。数据资产可以包括跨多云环境分布的各种数据库、本地存储的电子表格或存储数据的任何其他区域。

对所有数据资产进行分类是另一种方法，可以最大限度地减少被遗忘的数据被汇编并成为网络犯罪分子的高价值目标。在此过程中，您还需要根据数据的相对敏感度或监管要求对其进行分类。这将使实施正确的访问控制和数据保留策略变得更加容易。

步骤 3：建立数据质量标准

为政策制定的数据质量标准应该是可衡量且易于理解的。为此，您需要为每种数据类型制定具体标准，包括数据应采用的可接受格式以及您已制定的任何验证规则。

有了指标，就可以定期监控其长期表现。很多时候，监管要求会规定数据需要满足一定的准确性和完整性基准。有了这些可跟踪的指标，就可以提供必要的透明度，确保持续满足这些规定。

步骤 4：分配角色和职责

在管理组织数据时，建立明确的责任制至关重要。您的数据清洁政策应定义组织中的各种角色，包括指定谁可以访问数据以及他们拥有哪些级别的权限。

控制可以访问、修改或删除数据的人数是确保长期数据完整性的最重要因素之一。它可以帮助您减轻内部威胁的风险，并在数据集中发现异常时建立明确的责任线。

聘请数据治理团队来帮助实施和执行各种政策举措也很常见。这些团队可以降低数据不一致的可能性，并帮助支持现有的各种数据安全协议。

步骤 5：实施数据清理程序

如果发现数据问题，您的政策还应涵盖必要的数据更正程序。这可以包括跨系统存储数据的标准化、规范化或重复数据删除。

这一过程的另一个支撑要素是制定明确的数据保留和处置政策。这有助于在数据生命周期管理方面强化最佳实践。它还可以最大限度地减少数字攻击面，降低敏感信息处于易受攻击的存储状态的可能性，并有助于在网络攻击成功的情况下将损失降至最低。
维护更健康的组织数据

能够信赖公司数据的准确性和一致性至关重要。数据完整性不仅是提高技术投资价值的重要因素，还有助于加强网络安全态势。

通过遵循上述步骤，将能够起草数据清洁度政策，能够维护更健康的组织数据，同时提取其全部价值。

原创 何威风