什么是数据蔓延？

数据蔓延指的是组织产生的数据量不断增长，以及由此造成的数据管理和监控困难。随着企业在内部和通过一系列企业软件工具收集数据，要了解哪些数据被存储在哪里可能会变得很困难。存储系统和数据格式的增加使数据管理进一步复杂化，导致缺乏可见性和控制力会带来 数据安全 风险、数据运营效率低下以及云成本增加。

为了减轻数据蔓延的影响，可以使用自动 数据发现和数据分类解决方案 来扫描存储库并对敏感数据进行分类。制定数据访问控制政策也有好处。 数据丢失防护（DLP） 工具可以检测和阻止 敏感数据 离开组织边界，而数据检测和响应（DDR）工具则在公共云部署中提供类似的功能。

数据蔓延解释

当一个组织的数据资产迅速扩大并分散在多个系统、地点和存储解决方案中时，就会出现数据蔓延。这种现象是多种因素共同作用的结果--数据量不断增加、对数字工具的依赖性不断增强，以及云服务、本地部署服务器和远程设备等多样化存储选项的广泛采用。

造成数据蔓延的因素有几个。在社交媒体、IoT 设备和其他数字技术的推动下，数据生成呈指数级增长，导致组织必须管理更大的数据集。其次，向远程和混合工作安排的转变需要使用协作工具，导致数据分散在不同的平台上。第三，实施多种数据存储解决方案，如公共云、私有云和混合云环境，增加了在众多地点管理数据的复杂性。

因此，组织在保持数据的可见性、控制性和安全性方面面临着挑战。分散的数据环境增加了 数据泄露的风险，损害了合规性工作，并阻碍了数据分析。解决数据蔓延问题需要全面的策略，包括 数据治理策略、集中数据管理和严格的安全措施，以防范潜在威胁。

数据蔓延的挑战

数据蔓延给组织带来了复杂的挑战，因为数据资产的快速扩张和分散使数据管理变得更加复杂。

监管合规性

要确保遵守不断发展的数据保护法规，如 GDPR、 CCPA和 HIPAA，就要求对 数据存储 和处理流程进行持续监控、更新和审核。数据无序蔓延使这些任务变得更加复杂，难以对分散在不同平台和存储解决方案中的敏感信息进行定位、分类和管理。

安全风险

分散的数据环境增加了 数据泄露、 外泄和未经授权访问的风险，因为在不同的存储位置实施和维护统一的安全措施变得具有挑战性。随着数据资产的分散，有必要对数据进行持续监控、 加密和 访问控制 管理，这些工作变得越来越复杂。

存储成本增加

数据蔓延导致存储费用增加，因为组织必须投资多个存储解决方案、数据迁移和集成工具。此外，用于维护、备份和数据检索的资源投资也会增加，给 IT 预算带来压力。

数据管理

数据无序扩张使制定和执行全面的数据管理政策和协议变得更加复杂。确保数据访问、使用、共享和保留的一致性变得越来越困难，可能导致数据滥用、管理不善以及不符合内部和外部标准。

数据不一致

分散的数据资产容易出现重复、过时或相互冲突的信息，导致数据集不可靠和不一致。数据蔓延会导致版本控制问题，使重复数据删除工作复杂化，并妨碍数据规范化工作，从而影响数据质量和完整性。

管理层

数据蔓延要求 IT 团队投入更多精力和资源来监督、协调和维护数据资产。跨多个平台的数据集成、同步和自动化变得越来越复杂，阻碍了高效的数据管理，并对 IT 资源造成了压力。

效率低下

零散的数据使检索和分析过程复杂化，降低了组织效率。由于需要合并、清理和验证来自多个来源的数据，数据驱动型决策受到阻碍，从而减慢了分析速度，增加了出错的可能性。

数据质量差

数据无序扩张会导致数据不准确、不完整和不相关，从而降低数据资产的整体质量和潜在价值。要确保分散存储解决方案的数据质量和一致性，需要持续的监控、验证和清理流程，这增加了数据质量管理的复杂性。

不受控制的访问

对分散的数据进行集中控制具有挑战性，增加了未经授权访问和使用的风险。数据蔓延要求组织实施细粒度的访问控制、持续监控和审计用户活动，以降低数据泄露或外泄的风险。

可见度问题

数据的无序扩张掩盖了对组织数据资产的全面了解，使有效监控、分析和利用数据进行战略决策变得困难重重。要在各种平台和存储解决方案中实现数据资产的统一视图，需要进行复杂的数据整合和合并工作。

克服数据蔓延的最佳实践

要有效管理数据蔓延，就必须实施综合策略，利用先进技术来应对分散的数据资产带来的挑战。以下是撰写严谨、详尽的论述的几个关键步骤：

制定数据管理框架

建立健全的数据管理框架，概述数据访问、使用、共享、保留和处置的政策、协议和角色。这一框架应符合监管合规性要求和行业最佳实践，以确保整个组织的数据一致性、质量和安全性。

集中数据存储和管理

合并数据存储和管理解决方案，实现数据资产的统一视图。实施数据湖、数据仓库或混合解决方案，以促进各种来源数据的集中和整合，同时满足组织的存储和处理需求。

实施数据分类和编目

采用 数据分类 和编目工具，根据数据资产的敏感性、关键性和使用情况对其进行识别、标记和分类。数据编目过程有助于组织数据、简化访问控制和确保 合规性。

利用重复数据删除和规范化

应用重复数据删除和规范化技术，消除重复、过时或相互冲突的数据，从而提高数据质量和一致性。这些技术可以降低存储成本，提高数据检索效率，促进准确的数据分析。

数据发现和管理自动化

利用自动化工具进行 数据发现、整合和管理。这些工具使组织能够监控和管理跨多个平台的数据资产，自动检测异常或违反政策的情况，并更高效地执行数据转换任务。

建立访问控制和监控

根据用户角色、职责和数据敏感性实施细粒度访问控制。持续监控和审计用户活动，检测未经授权的访问或使用，确保数据安全和合规性。

优化存储解决方案

定期评估和优化存储解决方案，考虑成本、性能、可扩展性和安全性等因素。选择本地部署、公共、私有或混合云存储的最合适组合，以满足组织的数据存储和处理要求。

加强数据安全和加密

通过采用加密、安全数据传输协议和先进的威胁检测机制，加强数据安全措施。定期更新和修补安全工具和软件，防范新出现的威胁和漏洞。

实施数据保留和处置政策

根据监管要求和组织需要，确定并执行数据保留和处置政策。定期审查和处理过时或不必要的数据，以降低存储成本和安全风险。

持续监测和改进

根据不断变化的业务要求、技术进步和监管变化，定期评估和完善数据管理策略。投资于员工培训、先进技术和流程改进，以提高数据管理能力，应对数据无序扩展带来的持续挑战。

数据蔓延常见问题