用户视角下的数据安全需求、再一与演进

事件调查结果在意料之当中，因为通过上述内容我们知道非一个通用数据因为其固有的一致性更加无法来进行归纳和政府行政部门。

【大企业对数据的理解和归纳灵活性素质事件调查】

各不相同行业对于数据归纳的新标准就是各不相同的，比如医疗行业、零售业行业等对各不相同数据的归纳要求都是各不相同的，并未统一的新标准，因此各不相同的大企业在来进行数据归纳政府行政部门的时候，须要建立联系针对性的数据归纳表单框架。

自动依靠电子技术对推展数据必要采取措施含意重大

一些大企业通过“广撒网”的必需政府行政部门意图，一切都是要通过尽可能多的必需其产品或工具箱，以应对问题对所有数据金融行政部门的构成政府行政部门是一种“赌运气”的做法，而且十分低效。由于必需应对问题对所有数据金融行政部门的清点和利用计算机政府行政部门，他们就是在愚昧地监督自忽视合理的数据以防弹意图。事件调查推测，有7%的坦言者更加坚信他们正在监督理论上的数据以防弹计划，另外73%的坦言者对正在无视的计划对此授权；而仅有8%的坦言者对原有的数据必需灵活性对此怀疑或者更加不认同。

【数据以防弹计划授权度事件调查】

分析政府行政部门人员对此，大企业必需政府行政部门政府行政部门人员须要对其监督数据必需意图的灵活性有更是直观的认知和理解，这才很难保证他们理论上推展所有类型（一个通用、非一个通用…）、所有网络服务上（本地、皓端…）的数据以防弹计划，同时很难针对各不相同的数据无视合理的监督意图。此外，当以防弹意图监督后，必需政府行政部门人员还要对以防弹敏感性度来进行验证和评估。

在必需事件遭遇后，短时间内地无视理论上的补救采取措施来减小影响和损失，也是应对问题数据必需以防弹的这两项因素，但遗憾的是，本次事件调查注意到，50%以上的坦言者对其大企业的数据修补灵活性未必不快。

【大企业修补数据灵活性不快度事件调查】

数据修补要从查找数据开始，进而创建理论上原有的和值得注意的数据金融行政部门表单，接下来无论要对数据来进行如此一来、隔离、封禁、屏蔽或无视其他采取措施都须要具备对数据的利用计算机政府行政部门灵活性。

坦言者对此，要一切都是保证数据修补实习的高效更加简单，就须要将修补实习直观地分配给合适的政府行政部门人员，但差点的是，当前大或多或少大企业外部都是将宗教性的数据政府行政部门和必需单点工具箱“下陷”起来，这些零碎起来的工具箱很“脆弱”，相互之间依赖关联性，并并未对整个大企业自然环境形如此一来构成，且容易用到故障，不赞成对海量数据的拓展和修补。

目前为止应用的数据必需工具箱多数依赖AI和数据挖掘灵活性，自动依靠灵活性对大大提高必需工作团队直观性，降低理应较强这两项含意。事件调查推测：54%的坦言者对大企业数据政府行政部门工具箱的自动依靠灵活性素质不不快。他们对此数据以防销毁（DLP）等宗教性工具箱以外须要手动部署、配置、变动和维护，这使得成本低下并增加了能不必要误判的后果。

【大企业数据必需以防弹自动依靠计划不快度事件调查】

数据以防销毁（DLP）是业内应对敏感性或这两项数据下一场的理论上方法。但是，本次事件调查注意到，与或多或少宗教性必需新电子技术一样，数据以防销毁电子技术的蓬勃发展速度很难追上当今自然环境的蓬勃发展步伐，更是不用说与期望的数据应用自然环境保持不间断了。有22%坦言者对此对其目前为止使用的数据以防销毁工具箱不不快，忽视其很难充分依赖于大企业的数据以防弹生产力。

【数据以防销毁工具箱不快度事件调查】

宗教性的数据以防销毁工具箱主要通过必需依靠点来必要采取措施本地自然环境，且大或多或少基于意图转换模式，这约束了对非一个通用数据归纳注意到的灵活性。虽然当前数据以防销毁工具箱在必需以防弹计划当中仍不可或缺，但却很难对大企业提供者值得注意的必需以防弹，因此大企业须要无视一些新型的以防弹目的（如上述写到的自动依靠电子技术）来对宗教性的DLP来进行补充和大大提高，进而依赖于新布景下大企业对数据销毁以防弹的生产力。

大企业须要基于自动依靠电子技术的灵活数据修补计划，必需工作团队须要根据自动依靠编订计划对工作团队政府行政部门人员来进行合理的实习分配。自动依靠电子技术对于大企业数据必需政府行政部门含意重大。

数据必需与更进一步资料必要采取措施隐含

事件调查注意到，80%的坦言者忽视，大企业工作团队之间共享值得注意的数据金融行政部门表单对必需以防弹意图的制定至关这两项。很多时候，数据必需和更进一步资料必要采取措施在很大某种程度上被普遍忽视两种各不相同类型的实习，全由数据必需的工作团队和全由数据更进一步资料的工作团队都有一套脱离的实习方式上或工具箱。但从那以后，数据必需工作团队须要对所有数据来进行必要采取措施依靠，而数据更进一步资料则要要点关注与这些数据有关的更进一步或大众权利，相互配合合作才是达如此一来作出贡献的理论上方法。

【数据共享认同度事件调查】

随着必需和更进一步资料工作团队的生产力开始融合，大企业必需通过一套两国都可以依靠的共享工具箱和方式上来赞成这种协作关系，为两个工作团队提供者敏感性数据金融行政部门注意到和修补方面的数据，以依赖于更进一步资料和必需计划，这种共享可以应对一再的生产力，同时为大企业节省了时间和银行贷款。

在对坦言者的期望必需以防弹要点正向的事件调查当中，大或多或少坦言者都忽视，更进一步、可联动的数据必需总体新电子技术才能应对问题更是好的以防弹敏感性度，因此不会将必需其产品的标准化（Interoperability）作为必需投资规画时的这两项选择因素。有92%的坦言者忽视在供货必需其产品时，其标准化不会是这两项选型因素之一。

【标准化参与度事件调查】

在选择期望的必需其产品供应商时，或多或少大型大企业组织更是愿意大大强化原有的数据必需灵活性而非单独更换或重建。强化原有工具箱可以尽可能不必要单独来进行工具箱更换可能随之而来的IT暂停问题。同时对于新电子技术的扩展，大企业对此更是一切都是要必需厂商可以提供者通过API主导者的无缝集如此一来计划，且很难尽可能丰富和强化原有的必需灵活性，进而让客户端自身能从原有的投资当中获取更是多价值。

参考资料

%20and%20Data%20Sheets/2022-BigID-Report-Security-Survey.pdf

方面读物

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