01 背景

在上期数据资产梳理篇中，我们提到如何针对全类型数据资产进行梳理并实现数据资产持续运营。在实际业务场景中，数据是不断流转的，只有流转带来活力才能创造数据的更大价值。但是数据流转也会给企业带来新的挑战，因为数据资产不再停留在某个点，比如某个接口、某个数据库或某张表，而是经由多个接口、数据库和表形成一条或多条链路，在这种情况下数据安全治理将会面临新的挑战。

02 需求

接下来我们从数据合规、数据安全和数字化转型等方面对需求进行梳理：

• 数据合规

无论是我国的数据安全法还是欧盟GDPR或美国CCPA，对数据主体、活动或权责都有较为明确的要求，尤其是后两者提出的DSR（数据主体请求），是企业在当地合法合规经营必须要遵守的法律。企业如何梳理清楚隐私数据的分布、流转和使用情况，快速响应DSR，完成个人数据副本获取、个人数据更改和删除，是数据合规的重要需求。

• 数据安全

越来越多的企业引入数据库字段级加解密作为数据安全防护的重要手段，由于这些数据字段会被一个或多个业务系统调用，因此字段级加解密是业务流程强相关的。企业在实施该方案之前，必须梳理清楚这些字段会经由数据链路去到哪些业务系统，被哪些接口调用。

• 数字化转型

企业在数字化转型过程中，会将数字资产化、资产服务化，这个过程无论是业务流程优化、重塑还是经营决策分析，对数据链路都是强依赖，因为任何一个点出现问题都会导致整个流程出现问题，影响决策分析质量。

03 痛点

• 架构复杂，梳理难度大

从物理环境来看，企业有IDC、公有云和混合云等多种生产环境；从系统架构来看，企业有传统架构和微服务架构。在这种复杂情况下，梳理链路资产是一件非常困难的事情，而且自动化程度非常低，需要投入大量的人力，耗费很长的时间。

• 资产信息难以持续运营

随着业务发展变化，链路资产也在不断变化，通过传统方式难以实现链路资产持续运营，所以企业不得不周期性投入大量人力物力进行反复梳理，不仅成本高企而且准确率低。

04 方案特点

• 全面高效梳理链路资产

借助链路追踪引擎，从用户视角自动梳理南北向的数据链路，形成用户访问链路；从数据视角自动梳理东西向的数据链路，形成数据流转链路，最终实现包含内外部全流向的链路资产梳理。

• 端到端全路径梳理

即使中间历经多个应用或接口，均可实现从用户、应用接口到数据库实现端到端的全路径梳理。

• 完美适配多种应用架构

支持数据中心、公有云、混合云等环境，以及传统和微服务架构，满足各种复杂场景下链路资产梳理需求。

05 实现价值

• 全面高效梳理链路资产：实现自动化的南北向、东西向内外部全流向链路资产梳理，成本低周期短。

• 从容应对数据主体请求“”快速响应数据主体请求（DSR），满足数据合规要求，为经营护航。

• 降低字段级加解密项目门槛“”缩短人工梳理周期，同时提升梳理的全面性和准确性，降低项目实施门槛。

• 助力业务流程优化：借助链路资产梳理，业务流程优化、重塑更加有的放矢，经营决策更加准确高效。