Imperva DAM数据库审计项目运维项V1.1
Imperva 应用安全产品说明说明书
Web Application
Firewall
DDoS Protection
Load Balancer
Content Delivery Network
Imperva Application Security covers the full range of web attacks.
• Secures websites against attack—on-prem and in the cloud
Load balancer Imperva offers a cloud-based load balancer which supports local and global server load balancing across on-premises and public cloud data centers. It supports automatic failover to standby servers to enable high-availability and disaster recovery without any TTL-related (Time to Live) delays.
数据库审计系统
数据库审计系统项目需求书项目名称：数据库审计系统一、系统概述数据库审计系统主要用于监视并记录对数据库服务器的各类操作行为，通过对网络数据的分析，实时地、智能地解析对数据库服务器的各种操作，能对特定的操作进行告警，并记入审计数据库中以便日后进行查询、分析、过滤，实现对目标数据库系统的用户操作的监控和审计。
二、采购清单本次招标采购的软硬件以及配套设备如下表：三、系统建设目标（一）系统目标建设适应未来发展和管理需要的、功能完善、架构合理、技术先进的数据库审计系统，实现信息科技运行安全、数据安全，方便快捷地实现对各个数据库操作实时监控，提高运行安全性，满足监管要求。
（二）安全目标系统安全架构和流程设计必须符合我行相关业务规范、技术规范和安全规范，符合国家密码管理局和人民银行、银保监会等监管机构的安全性要求，保证所采取的安全措施符合相关法律法规的规定。
系统应具有数据传输及存储过程中的可靠性、完整性、可用性、机密性、可审计性，确保客户信息的安全。
系统应具有完备的安全控管功能和审计功能，能够记录自身运行的日志信息，能够对系统操作员的操作记录进行审计。
四、功能需求（一）总体要求数据库审计系统建设应遵循以下原则进行设计和实现：1.系统化：系统功能全面、完善，各个环节应有机结合形成统一的整体。
2.成熟性：选用成熟的系统，能够满足大部分的技术要求，结合监管、审计以及我行实际的需求形成完善的数据库审计系统。
3.稳定性：系统各项功能模块运行应稳定可靠，各项流程模块、报告的结果及时准确无误，用户操作流畅，与被监控的第三方系统不产生负面影响。
4.可配置：运维服务的流程简易功能以及报表等均可由用户自行设置。
5.可扩展、易集成：系统的功能和部署范围应具有根据招标方需求进行扩展的能力。
6.安全性：系统的安全性应达到招标方安全管理的规范要求，并在实施过程中做好安全保障措施和应急准备，确保方案优良和建设过程顺利。
7.自动化：能自动发现现有数据库的信息，能自动监控数据库操作，自动推送相关信息并能够自动向特定用户发送消息或邮件。
dama数据治理知识体系解读
dama数据治理知识体系解读数据治理是一个全面的数据管理框架，通过明确的政策、流程、标准和指南，确保数据的正确性、可靠性、安全性、有效性和可扩展性。
它涵盖了数据整合、数据分析、数据备份、数据性能、数据隐私和数据安全等各方面的问题。
本文将详细介绍DAMA数据治理知识体系。
1. 数据治理框架DAMA数据治理框架由六个互相关联的部分组成：组织、角色和责任、策略、标准和规则、技术架构和数据资产。
这些部分共同构成了数据治理生态系统，可以支持组织在数据治理方面制定目标、实施程序和评估进展。
组织：数据治理需要明确的组织结构，包括管理层、数据所有者、数据管理员、数据用户和数据策略者。
这些成员应该共同参与数据治理决策，制定明确的数据治理流程和相应的政策。
角色和责任：每个成员都应该明确其在数据治理中的角色和责任，并且有清晰的责任和权力分配。
策略：数据治理的政策应该与企业战略保持一致，同时考虑到监管和法规要求，以确保数据的有效和安全使用。
标准和规则：标准和规则有助于确保数据的一致性和完整性。
它们可以涵盖数据定义、数据分类、数据质量、数据审计等各个方面。
技术架构：数据治理需要一个可以支持数据管理的技术基础设施。
这包括数据架构、数据模型、数据字典、数据仓库、ETL平台等。
数据资产：数据资产是数据治理的核心目标，因为数据本身是治理的核心。
数据资产可以包括数据元素、数据剖析、数据地图等，这些都应该被管理和维护。
2. 数据质量管理数据质量是数据治理中非常重要的方面，它用来描述数据是否准确、完整、一致和可信。
数据治理的质量管理模型应该建立在数据管理框架之上，包括数据质量管理体系的组织、角色、策略、标准和规则、工具和技术等。
组织：数据质量管理体系需要一个明确的组织结构，包括数据质量委员会、数据管理部门和数据用户。
策略：数据质量管理需要与业务目标保持一致，制定详细的数据质量策略和计划，并且定义数据质量指标和度量标准。
标准和规则：数据质量管理需要遵守标准和规则，规范数据的定义和分类、规范数据的输入和输出、规范数据的质量和清洗等方面。
运维审计文档
运维审计1. 引言运维审计是指对企业或组织的运维过程进行全面审查和评估的一项活动。
通过运维审计，可以评估运维团队的工作效率、运维过程的合规性和安全性，并提供改进建议，以确保企业运维工作的顺利进行。
本文将介绍运维审计的意义、目的、内容和常见的审计方法。
2. 运维审计的意义和目的运维审计的意义在于确保企业或组织的运维工作能够高效、安全地进行，并符合相关法规和标准。
它可以帮助企业发现和修补潜在的运维风险，保护企业的信息系统和数据安全。
运维审计的目的有以下几点：2.1 评估运维团队的工作效率通过运维审计，可以评估运维团队的工作效率，拓展员工技能，并提供改进的机会。
审计结果可以帮助管理层了解团队的工作质量、资源分配情况、工作流程是否合理，并针对问题提供相应的解决方案。
2.2 确保运维过程的合规性运维审计可以验证运维过程是否符合业务需求、安全标准和相关法规。
通过审计，可以发现并解决违规行为，提高企业的合规性水平，避免可能的法律风险和罚款。
2.3 保护企业信息系统和数据安全运维审计可以帮助企业发现和修复潜在的安全漏洞和风险。
审计过程中，可以评估运维系统的安全性、访问控制机制、备份和恢复策略等，确保信息系统和数据的安全可靠性。
3. 运维审计的内容运维审计的内容通常包括以下几个方面：3.1 运维团队组织和管理审计人员会对运维团队的组织架构、人员配备、岗位职责等进行审查。
他们会评估团队是否具备足够的专业技能和经验，是否有明确的工作流程和责任分配。
3.2 运维过程和流程审计人员会评估运维团队的工作流程和运维过程是否合理、高效。
他们会关注事务管理、变更管理、故障处理、容量规划等方面的情况，并提供改进意见。
3.3 运维工具和系统审计人员会审查企业使用的运维工具和系统，包括监控系统、自动化工具、配置管理工具等。
他们会评估工具和系统是否满足企业的需求，是否安全可靠。
3.4 运维安全审计人员会评估运维安全措施，包括访问控制、权限管理、漏洞管理、备份和恢复策略等。
Imperva数据库审计缺省的安全及审计策略统计v1.3
telnet
tftp time trojans uucp vnc wins
wins-udp x11 xdmcp Network Protocol Validation Name Bad IP Option Length Bad IP Option Padding Bad Source IP Address Bad TCP Option Length Bad TCP Option Padding Fragmented Packet ICMP - LAND Attack IP - Bad Fragment IP - Bad Total Length IP - Micro-Fragment
echo
策略名称 Firewall Policy
Source Protocol Outbound[Block] bgp chargen citrix compaq-diag cpq-wbem cvspserver daytime dhcp-client dhcp-server discard dns dns-zone-transfers
telnet
tftp time trojans uucp vnc wins
wins-udp x11 xdmcp
Network Protocol Violations Policy
Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any Any
microsoft-terminalsvc
ms-sql ms-sql-m ms-sql-udp mysql nameserver netbios-dgm netbios-ns netbios-rpc netbios-ssn nfsd nntp
数据资源运行维护管理项目
数据资源运行维护管理项目
数据资源运行维护管理项目是针对数据资源的运行和维护过程进行管理的项目。
其目的是确保数据资源的可靠性、稳定性和安全性，提高数据资源的使用效率和价值。
数据资源运行维护管理项目包括以下几个方面的工作：
1. 运行监控：通过建立监控系统，对数据资源的运行状态进行实时监控和控制，及时发现和解决运行问题，确保数据资源的正常运行。
2. 故障处理：针对数据资源运行过程中出现的故障，制定相应的处理方案，及时进行故障排查和修复，以减少对业务的影响。
3. 安全管理：建立完善的数据资源安全管理体系，包括权限管理、数据备份与恢复、安全审计等，保障数据资源的安全性和隐私性。
4. 性能优化：通过对数据资源的性能进行监测和分析，针对性地进行优化，提高数据资源的性能和响应速度，提升用户体验。
5. 版本管理：对于数据资源进行版本管理，确保数据资源的更新和发布过程具有可控性和可追溯性。
6. 问题反馈和解决：建立问题反馈和解决机制，及时收集用户反馈的问题，进行分析和解决，提高用户满意度。
7. 维护文档编写：编写相关的技术文档和操作手册，记录数据资源运行和维护的相关信息，方便后续的管理和维护工作。
数据资源运行维护管理项目需要依靠专业的运维团队来进行管理和执行，确保数据资源的可持续运行和持续改进。
imperva整体方案
imperva整体方案Imperva是一家在信息安全领域具有领先地位的公司，其整体方案涵盖了多个方面，包括数据保护、应用程序安全、网络安全以及远程办公等。
本文将综述Imperva整体方案的各个方面，并探讨其在信息安全领域的重要性。
一、数据保护在当今数字化时代，数据的泄露和破坏对企业来说是一项巨大的威胁。
Imperva通过提供全面的数据保护方案来帮助企业应对此类挑战。
该方案包括数据授权、加密和审计等措施，以确保数据的完整性和保密性。
此外，Imperva还提供实时监控和警报功能，以便在数据遭到威胁时能够及时采取行动。
二、应用程序安全在当前互联网普及的环境下，应用程序安全成为企业信息安全的重中之重。
Imperva的应用程序安全方案旨在保护企业的应用程序免受各种网络攻击，包括跨站点脚本（XSS）攻击、SQL注入攻击等。
该方案通过提供Web应用程序防火墙、身份验证和访问控制等功能来保障应用程序的安全性。
三、网络安全随着企业业务的数字化程度不断提高，网络安全变得越来越重要。
Imperva的网络安全方案通过提供全面的防御措施，包括入侵检测和防御系统（IDS/IPS）、防火墙等，来保护企业网络免受各种网络攻击的威胁。
此外，Imperva还提供安全事件和威胁情报的分析和响应能力，以及监控和管理企业网络的功能。
四、远程办公远程办公已成为现代企业不可或缺的一部分，尤其在当前全球疫情的背景下。
Imperva的远程办公方案为企业提供了安全可靠的远程办公环境。
该方案包括远程访问控制、虚拟专用网络（VPN）等工具和技术，以确保远程工作者能够安全地访问和处理企业机密信息，同时保护企业网络免受潜在的网络攻击。
总结Imperva整体方案涵盖了数据保护、应用程序安全、网络安全和远程办公等方面，为企业提供了全面的信息安全解决方案。
无论是对于数据保护还是应对网络攻击，Imperva都能帮助企业提高其信息安全水平，保护其重要数据和业务的安全。
DAMA数据管理各职能总结
的解决方案组件
4.确保解决方案与数据架构和标准的一致性
5.确保结构化数据资产护解决方案，实现企业数据需求
2.通过利用和重用标准来降低成本和复杂度
3.支持商业智能和信息整合
和控制活动，达到保证语境数据价值与“黄金”数据的一致性
理：通过计划、实施控制活动以存储、保护和读取电子构化存储的数据资产的可用性
2.有效恢复并使用非结构化存储的数据和信息
数据管理：通
的整合的元数据数据读取方法
4.保证元数据质量和安全。
Imperva数据安全商业指南说明书
Hale Waihona Puke 01ELEVATOR PITCH
02
WHAT IS IMPERVA DATA SECURITY?
03
IDENTIFYING PROSPECTS
04
WHO TO ENGAGE
05
DISCOVERY QUESTIONS
06
COMPETITIVE LANDSCAPE
07
WHAT’S IN IT FOR ME?
and other industry regulations
Why Imperva Data Security Wins
• Pre-built machine learning analytics • Actionable insights to streamline incident investigation • Unified security and audit policy across different database platforms
DAMA数据治理体系研究分析
DAMA数据治理体系从国际看，当今世界正经历百年未有之大变局，进入以数字化生产力为主要标志的数字时代，数字重新定义一切、云计算服务一切、网络连接一切、AI赋能一切，以互联网、大数据、人工智能、物联网等为代表的信息技术广泛渗透到经济社会各领域，世界各国都已将大数据作为重要战略任务。
随着科技革命、产业变革纵深推进，抓住数据这一关键要素，充分释放数字化发展的放大、叠加、倍增效应，是抢占新一轮发展制高点的关键。
围绕数据全生命周期，通过质量监控、诊断评估、清洗修复、数据维护等方式，提高数据质量，确保数据可用、好用。
完善数据管理能力评估体系，实施数据安全管理认证制度，推动《数据管理能力成熟度评估模型》（以下简称DCMM）、数据安全管理等国家标准贯标，持续提升企事业单位数据管理水平。
强化数据分类分级管理，推动数据资源规划，打造分类科学、分级准确、管理有序的数据治理体系，促进数据真实可信。
一、DAMA数据治理体系国际数据管理协会（DataManagementAssociation，又名DAMAInternational，以下简称DAMA）在其《DAMA数据管理知识体系指南（第2版）》一书中将数据治理进行了定义，即数据治理是对数据资产管理行使权力、控制和共享决策（规划、监测和执行）的系列活动。
此外，DAMA还将数据治理作为数据管理十大知识领域的中心，负责知识领域的平衡和一致性。
DAMA提到数据治理的目标有三点：提升企业数据资产管理能力；定义、批准、沟通和实施数据管理的原则、政策、程序、指标、工具和责任；监控和指导政策合规性、数据使用和管理活动。
可以看出，DAMA给出了比较全面的解释，但是距离企业可落地的数据治理还是距离较远，更像是纲领性的介绍，因此对于如何进行数据标准的制定以及如何进行数据资产的评估都缺少具体的描述。
二、数据治理指导思想立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，积极融入服务新发展格局，坚持加快数字化发展指引，健全数字规则，保障数据安全，以数据汇聚治理为核心，全力攻坚数据聚通用，充分挖掘大数据商用、政用、民用价值，加快培育数字经济，打造数字政府、数字营商环境，构建数字社会，让大数据智能化为经济赋能、为生活添彩。
dama 数据标准 -回复
dama 数据标准-回复dama 数据标准：为数字资产管理而设立的数据标准在数字时代，数据的价值愈发凸显，无论是企业还是个人，都面临着庞大的数据资产管理任务。
为了更好地管理和利用这些数据，我们需要制定一套标准，以确保数据的一致性、可靠性和可用性。
dama 数据标准（Data Management Association，简称dama）便是应运而生的解决方案之一。
本文将一步一步地探讨dama 数据标准的定义、重要性以及实施过程。
一、dama 数据标准的定义dama 数据标准是数字资产管理协会（Data Management Association）制定的一套管理数据资产的规范。
该标准细化了各类数据的定义、分类以及管理流程，帮助企业确定数据的价值、规范数据的存储和处理方式，以及保障数据质量。
二、dama 数据标准的重要性1. 数据一致性：通过统一的标准，不同部门和系统之间的数据可以保持一致，减少数据冗余和错误，提高数据资产的可信度和精确性。
2. 数据可靠性：dama 数据标准的实施可以确保数据的完整性和准确性，防止数据泄露、篡改和丢失，保护企业的数据资产。
3. 数据可用性：规范的数据标准使数据易于被查找和使用，帮助企业快速获取所需的数据，促进数据驱动的决策和创新。
4. 数据流程优化：dama 数据标准提供了一套标准化的数据管理流程，使企业能够更有效地管理和优化数据流程，降低数据管理的成本和风险。
三、dama 数据标准的实施过程1. 制定数据策略：企业首先需要审视自身的业务需求和目标，确定数据管理的重要性，制定数据管理策略，明确数据的优先级和重要性。
2. 数据分类和定义：根据企业的业务需求，对数据进行分类和定义，确定数据类型、格式、来源以及含义，建立一套统一的数据词汇表。
3. 数据存储和管理：根据数据分类和定义，设计数据存储结构和管理流程，包括数据的采集、清洗、存储、备份、安全控制等环节，确保数据的安全性和可供性。
dama体系中岗位及职责
dama体系中岗位及职责DAMA 体系是数据管理协会（Data Management Association，DAMA）提出的一套数据管理框架和最佳实践，旨在帮助组织有效地管理数据。
在DAMA 体系中，有多个岗位和职责，下面是其中一些常见的岗位和职责：1. 数据治理委员会（Data Governance Committee）：负责制定数据治理策略和政策，监督数据管理活动，并确保数据的质量和安全。
2. 数据管理办公室（Data Management Office，DMO）：负责协调和执行数据管理活动，包括数据治理、数据质量管理、数据安全管理等。
3. 数据管理员（Data Steward）：负责管理特定的数据资产，确保数据的质量、安全性和可用性。
4. 数据架构师（Data Architect）：负责设计和实施数据架构，确保数据的一致性、可重用性和可扩展性。
5. 数据分析师（Data Analyst）：负责收集、分析和解释数据，提供业务洞察力和决策支持。
6. 数据科学家（Data Scientist）：负责开发和应用数据科学技术，包括机器学习、数据挖掘等，以发现数据中的模式和趋势。
7. 数据工程师（Data Engineer）：负责设计和实施数据处理和存储系统，确保数据的高效处理和存储。
8. 数据安全专家（Data Security Specialist）：负责评估和解决数据安全问题，确保数据的保密性、完整性和可用性。
9. 数据质量专家（Data Quality Specialist）：负责评估和改善数据质量，确保数据的准确性、一致性和可靠性。
10. 数据治理专家（Data Governance Specialist）：负责制定和实施数据治理策略和政策，确保数据的合规性和可控性。
这些岗位和职责在不同的组织中可能会有所不同，但它们共同构成了DAMA 体系中的数据管理框架。
通过明确的岗位和职责划分，可以确保数据管理活动的有效执行和持续改进。
Imperva常见问题处理手册V5
IMPERVA产品的常见问题处理手册Version 1Sinogrid Information Technology Ltd.2022-04-27修改记录时间版本编写/修改人员审核人员备注2010-05-19 V1.0 Levin Chen 创建该文档2010-06-06 V1.0 Levin Chen 增加1.9、1.10、1.11、3.122010-06-07 V1.0 Ruiqiang Lu 增加3.8，以前3.8节到3.12节往后顺延，另增加3.14、3.152010-09-18 V1.0 Ruiqiang Lu 增加3.16，2.1，2.2，2.3，2.42010-09-21 V1.0 Ruiqiang Lu 增加2.52010-11-29 V1.0 Ruiqiang Lu 增加3.172011-01-14 V1.0 Ruiqiang Lu 增加1.12、1.13、1.14。
、1.15目录第1章DSG设置相关问题处理说明 (1)1.1.如何对数据库中的敏感表设置操作限制，当有用户对敏感表进行限制操作时，立即产生告警？ (1)1.2.如何对数据库中的敏感表设置用户访问限制，当没有权限的用户对敏感表进行操作时，立即产生告警？ (2)1.3.如何对数据库表的字段设置用户访问限制，当没有权限的用户对该表的字段进行操作时，立即产生告警？ (4)1.4.如何对数据库敏感表中的敏感数据设置访问限制，当用户对敏感数据进行操作时，立即产生告警，且敏感数据在告警中以星号显示？ (6)1.5.如何设置数据库Profile中的Black list table groups，当用户访问特别禁止其访问的表（黑列表）时，立即产生告警？ (10)1.6.如何清除当前的审计数据？ (13)1.7.如何设置没有具体数据库访问内容的违规告警，当用户访问执行“Select *”时，立即产生告警？ (14)1.8.如何设置数据库存储过程访问权限的违规告警，当为授权用户访问存储过程时，立即产生告警？ (17)1.9.出现日志The log is “file number limit reached, data is lost” and “Gateway<Gateway name> lost audit data due to extreme collection rate ”，没有审计数据，重新启动后也不行如何处理？ (20)1.10.默认情况下，设备阻断请求的方式是使用发送reset数据包，这样在一些情况下可能会发现攻击还是可以通过设备后如何处理？ (21)1.11.如何配置UUT，实现数据库审计的前端WEB应用用户跟踪？ (21)第2章WAF设置相关问题处理说明 (28)2.1.如何disable威胁雷达功能？ (28)2.2.如何配置使SecureSphere只学习有参数的url成为profile？ (28)2.3.如何监控WEB页面的返回内容？ (29)2.4.如何定制错误页面？ (30)2.5.如何为特定策略添加例外？ (32)第3章设备运维处理说明 (34)3.1.如何查看设备序列号？ (34)3.2.如何查看设备平台号？ (34)3.3.如何快速查看设备管理口配置？ (34)3.4.如何快速查看Sniffing模式下设备监听接口配置？ (34)3.5.如何查看设备软件版本号和Patch号？ (35)3.6.如何查看设备gateway情况？ (35)3.7.如何在命令行中实时查看设备流量情况？ (35)3.8.如何在命令行中实时查看设备CPU的负载情况（CPU使用率）？ (36)3.9.如何更新设备的测试license文件？ (36)3.10.如何重置设备admin用户的密码？ (38)3.11.如何重置设备root用户的密码？ (39)3.12.如何更改设备管理口地址？ (41)3.13.如何更新设备的ADC特征库？ (48)3.14.如何查看最新patch及更新设备patch？ (49)3.15.License上传不成功的处理方法之一？ (50)3.16.如何重新启用SecureSphere的初始化向导？ (50)第1章DSG设置相关问题处理说明1.1. 如何对数据库中的敏感表设置操作限制，当有用户对敏感表进行限制操作时，立即产生告警？进入Main→Policies→Security →Create New→DB Service，在From Scratch Type中选择DB Service Custom，然后填写好策略名称，新建一条告警策略：在Destination Tables中选择敏感表，在Operations选择敏感操作：测试对该敏感表的限制操作，并在Monitor→Alerts中查看实时告警：警告：在设置好告警策略后一定要应用到相应的数据库Server Group中的service，否则告警无效。
DAMA指标数据管理解决方案
DAMA指标数据管理解决方案DAMA（Data Management Association）是一个致力于数据管理领域的非盈利组织，致力于推广和发展数据管理的最佳实践。
DAMA指标是DAMA组织提出的一套用于评估企业数据管理能力的指标体系，它可以帮助企业全面了解和评估数据管理的现状，识别潜在问题，并提供相关的解决方案。
1.数据治理：数据治理是指制定政策、规则和流程来确保数据的合规性和质量。
DAMA指标可以帮助企业评估数据治理的成熟度水平，并提供相应的建议和解决方案。
例如，通过明确的数据所有权和责任，建立数据质量标准和维护流程，以及制定数据访问和安全策略来解决数据治理方面的问题。
2.数据质量：数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性和可信度。
DAMA指标可以帮助企业评估数据质量的现状，并提供相关的建议和解决方案。
例如，通过制定数据质量标准和指标，建立数据质量度量和监控机制，以及实施数据清洗和修复等措施来提高数据质量。
3.数据架构：数据架构是指为数据管理提供支持的技术和组织结构。
DAMA指标可以帮助企业评估数据架构的成熟度水平，并提供相关的建议和解决方案。
例如，通过建立数据词典和元数据管理系统，统一数据模型和标准，以及实施数据集成和数据仓库等技术来改进数据架构。
4.数据安全：数据安全是指保护数据免受非法访问、更改和破坏的能力。
DAMA指标可以帮助企业评估数据安全的现状，并提供相关的建议和解决方案。
例如，通过制定数据安全策略和权限管理规范，加强数据备份和恢复机制，以及实施数据加密和访问控制等措施来提高数据安全性。
总之，DAMA指标数据管理解决方案可以帮助企业全面了解和评估数据管理的现状，识别潜在问题，并提供相关的解决方案。
通过落实数据治理、提升数据质量、改进数据架构、加强数据安全和优化数据集成等方面的工作，企业可以提升数据管理的效能和效果，从而支持业务决策、提升竞争力、增强客户关系，并实现可持续发展。
dama数据治理体系适用范围
dama数据治理体系适用范围dama数据治理体系适用于大规模数据管理。
在现代社会，数据量呈指数级增长，很多组织面临着庞大的数据量。
dama数据治理体系提供了一套完整的数据管理流程和工具，能够帮助组织高效地管理海量数据。
dama数据治理体系适用于数据质量管理。
数据质量是数据治理的核心问题之一，差的数据质量会对组织的决策和业务产生负面影响。
dama数据治理体系提供了一系列数据质量管理的方法和工具，能够帮助组织提高数据质量，减少数据质量问题带来的风险。
dama数据治理体系适用于数据安全管理。
数据安全是当今组织面临的重要挑战之一。
dama数据治理体系提供了一套完善的数据安全管理机制，包括数据权限管理、数据加密等措施，能够帮助组织保护数据安全，防止数据泄露和滥用。
dama数据治理体系适用于数据合规管理。
随着数据保护法律法规的不断加强，组织需要遵守各种数据合规要求。
dama数据治理体系提供了一套数据合规管理的方法和工具，能够帮助组织确保数据处理符合法律法规，避免因数据违规而面临的法律风险。
dama数据治理体系适用于数据价值挖掘。
数据是组织的重要资产，能够为组织提供有价值的信息和洞察。
dama数据治理体系提供了一系列数据分析和挖掘的方法和工具，能够帮助组织充分挖掘数据的价值，支持组织的决策和业务发展。
dama数据治理体系适用于数据共享与协同。
在组织内部和组织之间进行数据共享和协同是提高数据价值的重要手段。
dama数据治理体系提供了一套数据共享和协同管理的方法和工具，能够帮助组织实现数据的高效共享和协同，促进组织内部和外部的合作与创新。
dama数据治理体系适用范围广泛，能够应对大规模数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据合规管理、数据价值挖掘以及数据共享与协同等多个方面的需求。
通过引入dama数据治理体系，组织能够建立起一套结构完备、协同高效的数据治理机制，提高数据的管理水平和价值创造能力。
dama数据治理组织的职能
dama数据治理组织的职能1. 确认数据治理标准和策略dama数据治理组织需要了解数据治理的理论和最佳实践，制定数据治理标准和策略。
这意味着他们需要与各个部门紧密合作，确定数据的分类、管理、备份、恢复和访问权限等方面的规则。
2. 管理和维护数据dama数据治理组织需要规划、组织和监督数据的日常管理和维护工作。
这包括数据的收集、存储、处理、转换、清洗、整合和分析等方面的工作。
dama数据治理组织还需要监控数据的变化，并确保数据在不同系统之间的一致性和完整性。
dama数据治理组织需要确保数据的安全性和可靠性。
这涉及到对数据保护措施的选择、制定数据权限等级、监控数据的使用情况、建立合理的灾难恢复计划等方面。
dama数据治理组织还需要识别和评估数据风险，并制定相应的风险管理计划。
4. 提供数据质量保证dama数据治理组织需要确保数据的质量和准确性。
这意味着他们需要对数据进行评估和测试，并制定基本的数据质量标准和指标。
dama数据治理组织还需要监测数据质量，并诊断、修复数据质量问题。
5. 为组织提供数据支持dama数据治理组织需要协助组织的业务部门使用数据，为他们提供所需的数据。
这可能涉及到数据存储和管理功能的提供，数据提取和分发的帮助，以及数据分析和呈现的指导。
6. 推动数据文化dama数据治理组织需要推动数据文化的建立和发展，让各个部门意识到数据的重要性，并将数据视为一项资产。
他们需要推广数据驱动的决策和行动，并提供数据规范和最佳实践的指导和支持。
综上，dama数据治理组织的职责涵盖了数据标准、管理、维护、风险管理、质量保证、数据支持和文化推广。
他们扮演着组织内数据治理的核心角色，为组织增加了数据价值、降低了数据风险、提高了业务决策水平。
dama数据治理组织的职能
dama数据治理组织的职能
Dama数据治理组织的职能
Dama数据治理组织是一个专注于数据治理的国际性组织，致力于推动数据治理的发展和应用。
作为一个专业的组织，Dama数据治理组织有着多项职能，下面将对其职能进行详细介绍。
1. 推广数据治理理念
Dama数据治理组织致力于推广数据治理理念，通过各种渠道向社会宣传数据治理的重要性和必要性，提高人们对数据治理的认识和理解。
同时，组织还会定期举办各种数据治理相关的会议、研讨会等活动，为数据治理领域的专业人士提供交流和学习的平台。
2. 制定数据治理标准
Dama数据治理组织制定了一系列的数据治理标准，包括数据质量标准、数据安全标准、数据管理标准等。
这些标准为数据治理提供了基础和指导，帮助企业和组织建立起完善的数据治理体系，提高数据的质量和安全性。
3. 提供数据治理咨询服务
Dama数据治理组织为企业和组织提供数据治理咨询服务，帮助他们制定数据治理策略、规划数据治理项目、实施数据治理方案等。
组织的专业团队可以根据客户的需求和情况，提供量身定制的数据
治理解决方案，帮助客户实现数据治理的目标。
4. 建立数据治理专业人才培养体系
Dama数据治理组织致力于建立数据治理专业人才培养体系，通过各种培训和认证活动，提高数据治理领域的专业人才的素质和能力。
组织还会与高校和研究机构合作，推动数据治理领域的研究和教育，培养更多的数据治理专业人才。
Dama数据治理组织在数据治理领域发挥着重要的作用，通过推广数据治理理念、制定数据治理标准、提供数据治理咨询服务、建立数据治理专业人才培养体系等多项职能，为企业和组织提供了全方位的数据治理支持和服务。
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工作项描述
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诺亚财富公司数据库业务模型概况 数据库业务访问模型的学习 A、 B、 详细数据库业务模型[从单个数据库的特征模型进 结果 行分析] A、 管理服务器性能查看，管理服务器目前平均CPU利 用率4%【<90%正常】 B、 网关状态查看，通过在管理服务器上面观察网关信 息，查看是否为存活状态 C、 总体性能查看，管理服务器进程负责了多种系统任
Imperva DAM数据库审计项目运维项
# 1 2 3 4 5 6 设备性能的查看
Learning --- Profile 、Audit --- 、Jobs --- 、 Gateway Updates、Followed Actions】通过这个部 分可以了解网关的工作负载。建议网关的 CPU 负载平 均在 50%以下，否则则需考虑改变网络架构或升级网 关设备了。 A、 设备基本信息记录(记录当前设备的序列号、型号 、版本、补丁版本等信息) B、 设备状态检查,使用 Web 管理界面登陆管理界面 后，进入 Monitor > Dashboard, 我们可对设备的整 体工作状态进行检查。( 如果发现 Server Groups 中出 现感叹号和红叉，说明被保护的服务器配置有异常，需 要进入对应的 Server Group 进行检查并修正) C、 许可证和 ADC 更新,Admin > Licensing, 检查许 可证情况(需要注意许可证是否快要过期，如果许可证 过期后将无法登陆管理界面,将影响DAM的正常使用) D、 设备性能检查，管理服务器进程负责了多种系统任 Learning --- Profile 、Audit --- 、Jobs --- 、 Gateway Updates、Followed Actions】通过这个部 分可以了解网关的工作负载。建议网关的 CPU 负载平 均在 50%以下，否则则需考虑改变网络架构或升级网 关设备了。 E、 Profile 检查（Profile > Details > 对应的 Application， 可以查看具体 Profile 学习的内容。） F、 Alerts 及审计日志说明（是否存在了明显的误阻拦 的情况，需要进行策略的调整和优化；是否存在了大量 重复的告警事件，查看事件数量最多的违规事件，如果 这些违规事件是已知风险，那么我们应该调整相关策 略，添加例外，减少这种已知风险的违规。）
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季度运维
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G、 磁盘空间的检查，通过 ssh 方式登录设备命令界 面，可以通过 df 命令了解设备磁盘空间占用情况，确 保系统有足够空间运行。如果磁盘空间过满，会造成系 统无法启动或者服务停止等故障。 H、 系统日志检查，系统日志反映了系统的运行状况， 我们可以通过查看系统日志发现系统级别的故障，例 如，设备模块故障、系统任务失败等等 I、 总体汇报，从以上各项信息，综合评估设备是否运 行是否正常。
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目运维项
负责人 工作周期