现在数据合规不是“可做可不做”，是保命的事。
总结几招能落地的方法。
1. 别一上来就搞大工程，先抓“三高”数据
很多公司一说治理，就想搞全量数据分类分级，结果搞半年没结果。
记住：先抓“高敏感、高价值、高频使用”的数据。
比如：
- 用户身份证、手机号、银行卡（高敏感）
- 订单金额、客户清单（高价值）
- 登录日志、推荐数据（高频用）
把这些数据先拉出来，打标签，上权限，优先处理。
2. 敏感字段必须“脱敏+加密”，不是嘴上说说
别再把身份证、手机号明文存了！
简单粗暴做法：
- 存的时候加密（用AES或国密）
- 查的时候脱敏展示（比如手机号显示138****1234）
- 只有特定角色能申请“解密权限”，还得审批留痕
工具不难，Hive、MySQL都能配列加密，或者用Apache Ranger统一管。
3. 权限别再“全库读”了，按角色分
我见过太多公司，数据分析岗默认“全库SELECT”，谁都能看用户表。
必须按最小权限原则来：
- 销售只能看自己区域的客户
- 运营只能查脱敏后的数据
- 第三方系统只能连只读账号，IP白名单限制
用Ranger、Sentry这类工具，把权限落到字段级，别再靠人自觉。
4. 数据要能“删得掉”，不然违法
《个人信息保护法》规定：用户要求注销账号，你必须删掉他的个人信息。
但很多公司删了主表，日志、埋点、备份里还留着。
建议：
- 建个“数据地图”，搞清楚用户ID在哪些表、哪些系统里出现过
- 写个自动化脚本，一键清理关联数据
- 定期做“删除演练”，不然出事真删不掉
5. 别让合规变成IT的“独角戏”
数据合规不是IT部门自己闭门造车。
必须拉上：
- 法务：定合规边界
- 业务：确认哪些数据能用
- 安全团队：做审计和监控
最好成立个“数据治理小组”，每月开会，谁家出问题谁负责。
数据治理不是成本，是风险防火墙。
你现在省下的每一分合规投入，未来都可能变成罚款单。
别等出事了才后悔。
#大数据转行 #程序员 #程序员的出路 #企业合规 #数字化 #数字化转型 #数字化发展 #规范化管理
总结几招能落地的方法。
1. 别一上来就搞大工程，先抓“三高”数据
很多公司一说治理，就想搞全量数据分类分级，结果搞半年没结果。
记住：先抓“高敏感、高价值、高频使用”的数据。
比如：
- 用户身份证、手机号、银行卡（高敏感）
- 订单金额、客户清单（高价值）
- 登录日志、推荐数据（高频用）
把这些数据先拉出来，打标签，上权限，优先处理。
2. 敏感字段必须“脱敏+加密”，不是嘴上说说
别再把身份证、手机号明文存了！
简单粗暴做法：
- 存的时候加密（用AES或国密）
- 查的时候脱敏展示（比如手机号显示138****1234）
- 只有特定角色能申请“解密权限”，还得审批留痕
工具不难，Hive、MySQL都能配列加密，或者用Apache Ranger统一管。
3. 权限别再“全库读”了，按角色分
我见过太多公司，数据分析岗默认“全库SELECT”，谁都能看用户表。
必须按最小权限原则来：
- 销售只能看自己区域的客户
- 运营只能查脱敏后的数据
- 第三方系统只能连只读账号，IP白名单限制
用Ranger、Sentry这类工具，把权限落到字段级，别再靠人自觉。
4. 数据要能“删得掉”，不然违法
《个人信息保护法》规定：用户要求注销账号，你必须删掉他的个人信息。
但很多公司删了主表，日志、埋点、备份里还留着。
建议：
- 建个“数据地图”，搞清楚用户ID在哪些表、哪些系统里出现过
- 写个自动化脚本，一键清理关联数据
- 定期做“删除演练”，不然出事真删不掉
5. 别让合规变成IT的“独角戏”
数据合规不是IT部门自己闭门造车。
必须拉上：
- 法务：定合规边界
- 业务：确认哪些数据能用
- 安全团队：做审计和监控
最好成立个“数据治理小组”，每月开会，谁家出问题谁负责。
数据治理不是成本，是风险防火墙。
你现在省下的每一分合规投入，未来都可能变成罚款单。
别等出事了才后悔。
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