数据，无论其形式如何，都是企业拥有的最重要资产之一。它不仅为组织提供有关其系统和流程的关键信息，而且还促进增长并实现各个层面的更好决策。

然而，与任何其他公司设备一样，如果组织不小心，数据会随着时间的推移而退化，变得不那么有价值。更危险的是，忽视数据卫生可能会使组织面临许多安全威胁和法规遵从问题。

了解数据清洁度

数据清洁度（也称为数据卫生）是确保所有组织数据无论存储在何处以及如何使用都保持准确性和一致性的过程。为实现这一点，组织需要确保定期根据六个核心特征检查其数据：

• 准确性：无错误

• 完整性：没有缺失值或不完整的记录

• 一致性：在不同系统和平台上保持格式

• 有效性：遵循预定义的规则或标准

• 统一性：在所有数据集中使用正确的数据输入、测量和命名约定

• 及时性：最新且相关

为了有效地管理这些组件，组织可以使用各种数据管理工具和解决方案。这些自动化系统利用数据分析和清理流程来帮助检测出现的异常并帮助组织解决它们。

为什么维护干净的数据如此重要

确保组织数据没有错误，并成为关键业务信息的可靠来源，对于确保运营效率和弹性至关重要。考虑到当今大多数组织所依赖的数字源数量，企业可能会通过多种方式忽视其数据的收集、存储和访问方式。

IBM Security 项目总监 Evelyn Kim 表示：“如今，组织在试图维护关键数据的完整性时面临着许多挑战。数据以更多格式和位置呈指数级增长，导致组织失去对敏感数据的可见性和控制力。我们看到组织正在努力应对构成重大风险的影子数据（未发现或未知数据）。生成式人工智能也给数据带来了新的风险——既需要拥有足够多的正确数据供生成式人工智能使用，也需要确保数据不被篡改。”

与不干净数据相关的安全风险

虽然数据完整性的重要性似乎仅限于帮助支持更顺畅的业务运营，但它实际上是确保强大网络安全态势的核心要素。以下是如果长期忽视良好的数据卫生，可能会发生的一些固有安全风险：

网络安全威胁

随着数据的激增，数据分类（尤其是敏感数据）对安全性来说更加重要。了解敏感数据所在的位置是监控数据存储和数据库以防止泄露和检测网络攻击以减少对关键网络和连接系统的影响和损害的关键步骤。

现代安全工具和技术的有效性也依赖于准确的数据。如果没有为正常业务活动建立可靠的基准，这些安全解决方案将失去识别可疑用户模式的能力。它们可能导致误报和威胁检测不足。

合规失败

数据清洁度在帮助组织满足各种监管要求方面发挥着至关重要的作用。“受到严格监管的行业往往存在严重的数据治理/安全问题。我们通常看到金融服务、医疗保健、制造业和公用事业/能源行业严重依赖数据安全投资来协助其合规工作，”Kim 表示。

如果没有准确、完整的合规报告数据，组织将面临严重的合规违规行为和相关的经济处罚。这还可能导致长期的法律后果，从而损害企业的声誉并影响客户忠诚度。

维护清洁的数据环境

数据清理不是组织全年安排或作为一次性项目完成的事情。它需要持续的承诺，以及将数据质量实践融入数据生命周期每个阶段的能力。从最初的数据收集和输入到存储、处理和分析，组织应遵循许多主动的数据维护步骤，包括：

• 建立明确的数据治理政策：企业应在数据输入、验证和更新程序方面在组织内建立明确的角色和职责。这还包括遵循有关如何正确处理传输中进出数据的严格合规指南。

• 投资数据质量解决方案：组织应研究和实施下一代工具，这些工具可实时提供自动化数据清理活动，同时系统地处理重复数据删除和验证过程。这些工具有助于主动识别和解决数据质量问题，从而为内部团队腾出时间和资源。

• 树立安全第一的文化： 建立以数据安全和完整性为重的企业文化至关重要。这包括为员工开展培训课程，让他们了解遵守严格数据管理标准的重要性，以及实施严格的访问控制、数据加密和监控解决方案。

保持数据健康

数据是现代组织得以正常运转的保障。然而，如果不小心谨慎，这项资产的价值将随着时间的推移而贬值，并导致一系列业务后果。通过优先考虑数据清洁度，组织可以发掘其关键数据的真正潜力，使他们能够做出更好的决策，同时在安全和合规计划中创造更强的弹性。

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