数据库风险与合规性
数据的发现、分类和活动监控是迈出数据治理的第一步。
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关键信息隐藏在显眼的地方
信息以惊人的速度增长。发现、分类和编目包含在不同、分散的孤岛中的企业数据是一项持续的业务诉求。
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手动和 DIY 方法无法实现扩展
许多组织的手动工作或自建工具无法扩展以处理其所有数据资产。使得数据治理过程缓慢、昂贵且低效。
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“设后即不理”的安全和隐私保护实现存在明显的不足
在不断变化的数据环境中，识别和纠正数据存储薄弱的安全态势和不适当的用户访问权限是一项持续的任务。
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持续的数据访问报告会大量消耗安全资源
提供关于谁有权访问哪些数据以及他们做了什么的报告，这仅仅是一个关键的数据治理目标，但对于安全团队来说可能产生压倒性的工作量。
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使用强大的自动化流程对您的数据资产进行编目
持续发现和分类您的敏感数据（无论它位于何处）是维护准确的企业信息目录的关键要求。
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通过集中式策略控制保护大规模数据
对大量独立数据存储采用集中式的安全及合规控制，能够维护有效安全管理，并显着减少所需的时间、精力和专业知识。
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通过场景化更好地利用安全信息
数据安全方案产出的原始信息可能难以解释。补充上下文将其转化为可操作的情报，帮助您更好地保护数据的可用性和完整性。
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确保对关键安全信息的合理访问
许多团队需要知道数据的存放位置、访问人员和操作方式。通过自助式报告和分析工具集成，能够简化对这些信息的安全访问，减轻数据安全团队的负担。
了解谁在访问您的敏感数据
Imperva 如何帮助您进行数据治理？
