文／謝介壽
隨著數位化的腳步加快，大多數企業、組織開始風行資料治理之道。資料治理，指的是應不同角色或身分需求，以一種或多種策略來有效獲取、管理、利用資料，確保資料能夠提供盡可能最高的價值。隨著資料外洩事件不斷成為媒體目光焦點，政府個資專責機構即將成立，個資法修法大幅提高企業罰則，資料治理成為組織與企業重點，以高規格做好個資保護成為刻不容緩須達成的目標。
所有組織在大數據時代都需了解資料治理
大數據時代對於所有企業組織來說，最重要的資產莫過於資料。在如此龐大的數據洪流中，資料治理策略是所有組織達到合規必不可少的規劃。
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規劃一個完善的資料治理策略可能涉及許多任務，包含：
- 為資料的類型或品質標準作定義
- 定義獲取、儲存、刪除和檢視資料等行動。
- 分配角色並定義不同的資料管理責任。
- 建立有關資料使用的策略和通用流程。
- 監控並記錄所有資料使用狀況。
- 收集資料治理的策略實施反饋並進行優化。
而公司本身將對用戶的個人資訊保存負法律責任，需要做好資料保護以確保這些資訊不被外洩或遭惡意利用。
資料治理核心是高效且安全的資料保護
資料治理核心是高效安全的資料保護，如何在應用的同時，能夠保護原始機敏資料，縮小原始機敏資料範疇，就是現代企業組織資料治理核心重點。
例如：醫療產業有眾多病患詳細病歷、金融產業有許多個人及企業客戶大量隱私訊息與交易資訊，而政府部門或教育組織也會需要面對數量可觀的個人資訊。
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現今資料治理須做到的，就是取得個資或機敏資料的第一方企業或組織，在內部使用資料或與第三方做 AI 商業分析或其他商業應用前，應先做好機敏資料保護，確保這些被使用資料的安全。想要達到上述安全資料防護，全新資料保護技術為其中的關鍵。
傳統資料保護技術發展已久，在現今 AI 大數據時代，也遇到了應用瓶頸。傳統加密可以做到資料保護，惟做資料分析等應用時必須解密，也就暴露了原始資料。遮罩雖可以保護資料外部流通，惟遮罩後的資料將難以做數據分析等應用。
代碼化技術成資料治理致勝關鍵
Tokenization（代碼化/令牌化/記號化）技術是一種保護資料隱私的技術，可以在不改動原始資料庫，並且不更改原始資料格式前提下，將部分或全部原始資料轉換成只有內部能進行辨識，但外部竊取者無法辨識去識別化的代碼，在揭露個資極小化原則下，以此代碼化後資料做資料分析等應用之用。且使用代碼化技術，原始機敏資料永遠保存於原始資料庫內，從源頭保護原始機敏資料，避免原始機敏資料被未經授權的人士查看或使用。透過代碼化技術，數據的傳輸、儲存及應用都能得到更嚴密的保護，防止未經授權的存取、竊取或竄改。依此企業及組織可以將代碼化保護資料，安心用於數據分析等各種商業應用。
代碼化技術能協助組織與企業做到：
- 保護數據：協助建立零信任架構降低機敏資料被竊取洩漏的風險。
- 安全合規：協助達到資安合規要求，並節省合規審查時間、範圍與成本。
- 降低成本：除降低合規成本，不改動原始資料庫並搭配易用的代碼化管理平台，能大大降低資料保護維運資源成本。
- 靈活彈性：可採用整機硬體伺服器、VM、雲端等多種彈性方式部署。
- 應用廣泛：代碼化保護後資料亦可用於數據分析等使用，代碼化後資料亦可在嚴密授權核准後還原。
- 層層防護：除代碼化內建金鑰管理機制，亦可結合硬體安全模組（HSM），做到層層防護與高規合規。
也就是說，先進代碼化技術的輔助下將能夠實現更安全的數據共享，進一步刺激研發與商業應用的提升。用先進代碼化技術來協助資料治理是一個不小的決定，但在競爭激烈的數位時代，任何一個決策與細節都將是未來成功的關鍵。
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