Advertisement

集团数据分类与分级规范.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《集团数据分类与分级规范》旨在建立一套系统化的数据管理体系，通过对不同类别的企业数据进行科学合理的分类和安全级别划分，确保信息资产的安全性、完整性和可用性。 集团数据分类分级规范.pdf 该文档详细规定了如何对企业的各类数据进行有效的分类与分级管理，旨在帮助企业更好地保护敏感信息、优化资源配置并提升整体运营效率。通过明确不同级别数据的重要性和安全要求，企业可以更加精准地制定相应的访问控制策略和防护措施，从而有效降低潜在的数据泄露风险，并确保合规性。 文档内容涵盖了从基础概念介绍到具体实施步骤的全面指导，包括但不限于： 1. 数据分类标准：定义了识别、收集及处理不同类型业务数据的基本原则。 2. 安全级别划分：根据敏感程度将各类信息划分为若干安全等级（如公开级、内部使用级和绝密级）并制定了相应的保护措施。 3. 实施指南与最佳实践分享，帮助组织快速落地执行相关政策。 总之，《集团数据分类分级规范》为企业提供了系统化管理其宝贵数字资产的有效工具。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 集团数据分类与分级规范.pdf
    优质
    《集团数据分类与分级规范》旨在建立一套系统化的数据管理体系，通过对不同类别的企业数据进行科学合理的分类和安全级别划分，确保信息资产的安全性、完整性和可用性。 集团数据分类分级规范.pdf 该文档详细规定了如何对企业的各类数据进行有效的分类与分级管理，旨在帮助企业更好地保护敏感信息、优化资源配置并提升整体运营效率。通过明确不同级别数据的重要性和安全要求，企业可以更加精准地制定相应的访问控制策略和防护措施，从而有效降低潜在的数据泄露风险，并确保合规性。 文档内容涵盖了从基础概念介绍到具体实施步骤的全面指导，包括但不限于： 1. 数据分类标准：定义了识别、收集及处理不同类型业务数据的基本原则。 2. 安全级别划分：根据敏感程度将各类信息划分为若干安全等级（如公开级、内部使用级和绝密级）并制定了相应的保护措施。 3. 实施指南与最佳实践分享，帮助组织快速落地执行相关政策。 总之，《集团数据分类分级规范》为企业提供了系统化管理其宝贵数字资产的有效工具。
     
  • 2402018-中国联通IT系统数据架构规范（第二分册）-数据分类与分级.pdf
    优质
    该文档为《中国联通IT系统数据架构规范》系列的一部分，重点阐述了数据分类和分级的标准及要求，旨在提升公司数据管理水平。 《中国联通IT系统数据架构规范第2分册-数据分类分布》涵盖了以下关键内容： 该文档是针对中国联通IT系统的第二部分指导文件，全称为《中国联通IT系统数据架构规范第2分册 数据分类分布规范》，整个系列分为四大部分：总则和三个分册。其中，第二分册的核心在于统一数据的分类与管理，并明确各类信息在企业不同系统（如MSS、BSS、DSS及部分OSS）中的位置。 文档中强调了中国联通对自身数据资产进行标准化的重要性，以此推动更有效的数据治理策略。第六版规范于2018年发布实施，在此基础上第八版进一步增加了财务域，并更新了许多领域的实体及其系统分布情况以及企业内部的数据流动图和表格。 前言部分重申了公司对于IT架构的一体化愿景，涵盖业务支撑（BSS）、客户关系管理(CRM)、企业资源计划(ERP)等多个领域。这一系列规范旨在确保数据的统一性和准确性。 此外，文档还列举了一些必要引用的技术与业务标准及规划文件，并解释了相关术语缩写如BSS为业务支持系统等。 总体概述部分阐述了制定该规范的目的和意义，包括设计原则、方法以及整体结构介绍。其中特别强调的是通过统一数据架构、分类管理、编码体系等方式确保信息的一致性与准确性。 详细的数据分类指导体系及标准被列出，并针对不同领域进行了具体描述；同时文档还包含了一份全面的分布表和流向图来展示企业内部的信息流动情况。 最后，规范记录了自发布以来的所有版本更新历史以及主要修订内容。此外，也列出了该文件的主要起草单位和个人信息，展示了制定过程中的团队合作。对于标准的具体修改与解释权归中国联通所有，彰显其在行业标准设立上的权威地位。
     
  • 贵州省数据分类与分级指南.pdf
    优质
    《贵州省数据分类与分级指南》旨在为贵州地区的数据管理提供规范指导，涵盖数据识别、评估及安全保护措施等方面，助力提升区域信息安全水平。 在大数据应用日益普及的背景下，政府数据资源共享与开放已成为推动大数据产业发展的重要因素。然而，由于政府数据具有敏感性，并且缺乏相应的分类分级标准，导致其开放和共享面临诸多挑战。制定贵州省的数据分类分级指南（DB 52/T 1123—2016），有助于逐步推进我省的政府数据开放与共享工作，为大数据的应用和发展奠定坚实基础。 通过多维度特征描述政府数据类型，并对其进行有效管理，可以确保各类别数据得到正确开发和利用。这不仅能够促进政府内部的数据价值最大化，还能推动整个社会对这些资源的有效应用。
     
  • 《Python数据分析》课程规范.pdf
    优质
    《Python数据分析》课程规范是一份详细指导如何使用Python进行高效数据处理与分析的教学文档。它涵盖了从基础编程知识到高级数据分析技术的内容，旨在帮助学生掌握利用Python解决实际问题的能力。 《Python数据分析》课程标准.pdf 由于提供的文本内容仅有文件名重复出现多次，并且没有任何实质性的文字描述或链接、联系信息等内容需要去除，因此直接呈现为“《Python数据分析》课程标准.pdf”。如果目的是为了强调该PDF文档的重要性或者希望提供一些关于此文档的简要介绍，请提供更多详细信息以便进行进一步的内容重写。
     
  • XX集团数据研发之数据仓库规范.docx
    优质
    该文档为XX集团内部资料，主要阐述了公司在数据研发领域中关于数据仓库建设的标准和最佳实践，旨在提升数据管理和分析效率。 经过多年的发展与变化，数据仓库领域出现了多种规范和流程的混杂现象，导致目前存在多套开发标准及操作流程。这些现有的规范体系还需进一步完善、细化和完善之处。因此，有必要对当前的各种规定进行重新整理、分析总结，并汲取各自的优势，制定一套适用于未来发展的统一且标准化的操作程序与规则。 这套新的标准应当能够满足DT时代数据仓库的研发需求，在集成工具的开发过程中提供可实施性的研发准则和规范指导。通过将开发方法、流程及模板整合进平台中，可以更好地引导整个项目的执行过程，并提高自动化水平，减少人为干预环节，从而确保项目质量并提升效率。
     
  • 数据分类与分级实施的参考案例集
    优质
    本书汇集了多个行业的数据分类与分级实际应用案例，为组织提供可操作性的指导和借鉴，帮助其构建完善的数据安全管理体系。 政务领域、金融领域、电信领域、能源领域、医疗健康领域、互联网领域以及智能网联汽车领域的数据分类分级案例。
     
  • 【船级社】ABS规范：海上设施建造与分类规则
    优质
    《ABS规范：海上设施建造与分类规则》是由美国船级社（ABS）制定的一套详细标准和指导原则，旨在确保海洋工程结构的安全性、可靠性和环保性能。该规范涵盖了从设计到运营的整个生命周期，是业界公认的权威指南之一。 《美国船级社（ABS）海上设施建造与分类规则》是一份重要的技术规范，由美国船级社发布，旨在确保海上设施的安全、可靠性和合规性。该规则针对2023年1月的最新版进行了更新，涵盖了从设计、材料选择、焊接工艺到设施使用扩展和再利用等一系列关键环节。 一、分类条件 第一部分：分类条件 第一章：范围和分类条件 在这一部分中，ABS规定了适用于何种类型的海上设施以及获得ABS分类的标准和程序。这些标准通常包括设施的设计、建造、安装及运营期间的安全与性能要求。2008年1月1日起实施的规则进一步细化了这些条件，确保所有参与方对分类要求有明确的理解。 二、材料与焊接 第二部分：材料与焊接 第一章：材料 这一部分详细列出了适用于海上设施的各种材料的选择标准，包括钢材、有色金属和非金属材料等。选择合适的材料可以保证其在海洋环境中的耐腐蚀性、强度及韧性。 第二章：焊接与制造 ABS规则对焊接工艺进行了严格规定，涵盖了焊工资格、焊接方法以及质量控制等方面的要求，以防止因焊接问题导致的结构失效。 三、设计 第三部分：设计 第一章：一般原则和要求 这部分概述了设计的基本准则，包括安全因素考虑、环境影响评估及载荷分析等内容。 第二章：结构设计细节 详细介绍了承载能力计算方法、疲劳分析以及应力计算等具体技术内容，确保设施在极端条件下仍能保持完整性。 四、使用扩展与再利用 第四部分：使用扩展与再利用 第一章：用途改变或功能增强评估和批准流程； 对于需要变更用途或者增加功能的现有设施，这部分规定了如何进行风险分析及结构适应性评估。 第二章：退役或重新部署前后的检查、评估和改造要求， 以确保其再次投入使用时的安全性能。 五、测试与调查 第五部分：测试与调查 第一章：建设期间的质量控制措施； ABS强调在建造过程中要定期进行质量检查，以便及时发现并解决潜在问题。 第二章：完工后设施的周期性维护计划； 为了保证长期安全运行，在设施投入运营之后还需按照规定时间表实施必要的监测和维修工作。 《ABS Rules for Building and Classing Offshore Installations》为海上设施的设计、建造及运营提供了全面指导，强调了安全、可持续性和效率的重要性。无论是设计师还是运营商都需要深入理解和遵守这些规则以确保合规性与安全性。
     
  • 《数据分类分级与数据安全技术规则培训》(47页).pptx
    优质
    本资料为《数据分类分级与数据安全技术规则培训》，共47页，涵盖数据保护策略、分类标准及安全技术应用等内容，适合企业信息安全管理人员学习参考。 在信息化社会背景下，数据安全已成为企业、组织乃至国家信息安全的重要组成部分。《数据安全技术 数据分类分级规则》培训材料共47页内容，涵盖了数据分类与分级的基本原则及其流程，构成数据安全管理的基础工作。 基本原则部分提出了五项指导性准则：科学实用、就高从严、动态更新、边界清晰和点面结合。这些原则为整个数据分类与分级工作的开展提供了明确的思路和方法指引。 在数据分类规则中，材料分为两个主要方面——数据分类框架及具体分类方法。前者基于业务属性和行业领域提出了一种分类策略；后者则通过界定业务属性、确定数据范围以及实施具体的业务类别划分来确保准确的数据归类以满足不同领域的特定需求。 对于数据分级管理，《培训》提出了“核心数据”、“重要数据”与“一般数据”的三个级别，并详细描述了如何进行影响分析，包括识别分级对象和要素，综合评定其安全等级。这些步骤旨在通过考量诸如领域、群体、区域等多维度的特性来确定每个级别的具体要求。 此外，《培训》还深入阐述了在实施过程中需要考虑的数据分类与分级的具体操作细节，并特别指出数据管理人员应从多个角度评估数据的影响以确保正确的级别分配，进而保障其安全。同时强调，在进行相关识别时需关注国家、经济和社会层面的关联性以及公共利益等因素。 《数据安全技术 数据分类分级规则》培训材料不仅阐述了实施该工作的核心要点和基础框架，还提供了详细的指导方法与关键要素说明。这些规定有助于确保数据的安全管理具有科学性和有效性，并帮助企业或组织构建符合自身特点的数据保护体系。
     
  • DB52T 1123-2016 政府数据分类与分级指南.pdf
    优质
    《政府数据分类与分级指南》（DB52T 1123-2016）为贵州省制定的标准，旨在规范和指导政府机构对各类数据进行科学合理的分类及安全等级划分。 政府数据分类旨在通过多维度的数据特征来准确描述基础数据类型，以便对政府数据进行有效管理，并确保各类数据能够被正确开发和利用，从而最大化其价值。而政府数据分级则是根据敏感性程度区分不同类型的数据，为制定不同类型的开放与共享策略提供依据。
     
  • 1+X数据采集职业技能等级规范.pdf
    优质
    《1+X数据采集职业技能等级规范》旨在建立和完善数据采集领域的职业标准体系，明确不同等级从业者所需掌握的知识与技能要求。 1+X数据采集职业技能等级分为初级、中级和高级三个级别，依次递进，高级别涵盖低级别的所有技能要求。该体系主要面向政府信息化监管机构的相关技术岗位以及企事业单位的数据库管理、互联网应用开发实施、系统平台设备运维管理、系统数据分析及互联网舆情监控等职位。