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小编:企业正在以惊人的速度消耗数据,但当涉及到从这些数据中获取见解时,它们将努力实现安全的数据访问和数据共享,并确保法规遵从性。随着新的客户数据隐私法规,如GDPR和即将到

使用Databricks和Immuta进行端到端数据治理

企业正在以惊人的速度消耗数据,但当涉及到从这些数据中获取见解时,它们将努力实现安全的数据访问和数据共享,并确保法规遵从性。随着新的客户数据隐私法规,如GDPR和即将到来的CCPA,对数据安全政策的约束变得越来越紧,从而减慢了分析和机器学习(ML)项目。这就是为什么Databricks和Immuta合作,为分析、数据科学和机器学习提供具有企业数据安全性的端到端数据治理解决方案。这个联合解决方案以细粒度安全、安全数据发现和搜索为中心,允许团队安全地共享数据,并在其数据池上执行合规分析和ML。对数据湖中的敏感数据启用可扩展分析和MLImmuta的自动化治理解决方案与Databricks统一数据分析平台本机集成。高级的、细粒度的数据治理控制为用户提供了一种端到端、简单的方法来管理对Delta Lake的访问并满足其组织的安全和数据管理指令。法规遵从性:Immuta提供细粒度的访问控制,提供对数据块中数据的行、列和单元级访问。这使得在不限制整个表级访问的情况下,可以向用户提供更多的数据资产。当用户在Databricks中运行他们的作业时,所有的数据安全策略都是动态执行的。安全数据共享:通过构建自助式数据目录,Immuta可以轻松地在数据块中执行安全的数据发现和搜索。该集成附带了编程数据访问等功能,可以自动启用数据块中Spark作业的全局和本地策略。数据工程师和数据科学家可以安全地订阅敏感数据并在敏感数据上进行协作,同时对所有数据安全和隐私需求心安理得。兼容分析和ML:在Immuta中使用匿名化和掩蔽技术,Databricks用户可以在他们需要采取行动的上下文中执行符合要求的数据分析和增量表中的ML,例如垂直(HIPAA)或水平合规(GDPR、CCPA)。通过自动化策略应用程序,联合解决方案消除了每次访问数据时检查权限的需要,以加快分析工作负载,同时保留数据价值。开始使用新的数据治理工具要了解更多关于Databricks和Immuta合作伙伴关系的信息,请查看云分析的数据治理和数据安全网络研讨会。在本次网络研讨会上,Immuta的联合创始人兼首席技术官Steve Touw和Databricks的产品经理Todd Greenstein分享了解决方案的详细信息,并对本机集成进行了深入演示。额外资源Databricks企业安全–Databricks安全和隐私-数据块文档Databricks和Immuta:自动化治理的数据分析  免费试用Databricks。今天就开始吧

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