大数据法律风险-大数据法律风险文档介绍内容-阿里云

减灾与应急时空解决方案与案例

公司主营OpenRIS灾害风险大数据平台提供了海量灾害数据的快速地图展示、统计查询、切割下载、上传数据定制化在线分析等功能，实现了灾害数据与模型一体化云服务。在数据与系统上云过程前，遇到了如下挑战：长期积累的时空数据类型多、数据...

风险识别管理（新版）

具体如下：易用性好包含数据访问风险、数据导出风险、数据操作风险、其他风险类型等4类风险类型，并支持访问时间、敏感类型、访问量等多种维度组合识别各类风险。精准度高增加事件聚合统计比较，通过比较时间窗口内事件发生次数的...

什么是数据库自治服务DAS

数据库的安全风险大 随着数据价值的提升，企业的数据面临着越来越多的内部或者外部的攻击，数据泄漏、数据丢失等问题层出不穷。未授权或者不可预期或者错误的数据库访问和使用。数据泄漏。数据损坏。黑客攻击。软硬件bugs，导致数据异常。...

RDS与自建数据库对比优势

云数据库RDS提供高可用、高可靠、高安全、可扩展的托管数据库服务，在性能等同于商业数据库的同时，其价格相比ECS自建数据库和自购服务器...只有单独购买License，否则法律风险极大。开始使用RDS 快速入门学习路径图从自建数据库迁移到RDS

DescribeRiskLevels-查询风险等级列表

风险等级名称和默认风险等级描述的映射关系如下：NA：未识别到敏感数据 S1：1 级敏感数据 S2：2 级敏感数据 S3：3 级敏感数据 S4：4 级敏感数据 S5：5 级敏感数据 S6：6 级敏感数据 S7：7 级敏感数据 S8：8 级敏感数据 S9：9 级敏感数据 S...

数据质量管理流程

数据质量的管理流程包括业务数据资产定级、加工卡点、风险点监控和及时性监控，您可以构建属于自己的数据质量保障体系。数据质量管理的流程图如下。数据质量管理的流程说明如下：分析业务场景，对数据流转链路上的整个依赖关系，进行资产...

数据质量管理流程

数据质量的管理流程包括业务数据资产定级、加工卡点、风险点监控和及时性监控，您可以构建属于自己的数据质量保障体系。数据质量管理的流程图如下。数据质量管理的流程说明如下：分析业务场景，对数据流转链路上的整个依赖关系，进行资产...

权限自查建议

避免因为用户权限过大导致的数据安全风险。例如，按数据开发过程的业务分组进行账号分配。分组如管理组、数据集成组、数据模型组、算法组、分析组、运维组、安全组等。数据流动控制限制部分项目的数据导出，控制部分人员的权限。数据随意...

数据质量管理流程

对数据风险点进行监控，包括数据质量风险和数据及时性监控。详情请参见 数据风险点监控。根据业务过程中出现的问题，对监控方案进行汇总分析和改进。详情请参见数据质量追溯。icmsDocProps={'productMethod':'created','language':'zh-CN'...

风险识别管理（旧版）

风险识别管理页面提供风险数据的规则配置，可以帮助您识别日常访问中的风险。同时，您可以通过启动数据风险的AI识别功能自动识别数据风险。识别后的风险数据统一在数据风险页面进行展示和审计操作，同时会在数据访问页面相应的数据后打...

常见问题

1.售前咨询渠道尊敬的“准”大数据专家服务用户您好：如果您准备购买阿里云大数据专家服务，但是遇到如服务范围、规格、服务选择等售前方面的问题，您可以通过钉钉与我们联系，您将“当面”获得阿里云大数据专家咨询专家的建议。...

ModifyDefaultLevel-修改敏感数据的风险等级定义规则

调用本接口修改敏感数据的风险等级定义规则，包括未能识别数据的默认风险等级、归类为“敏感”的数据风险等级。接口说明本接口一般在修改敏感数据的风险等级定义规则时使用，便于对风险等级进行规划。QPS 限制本接口的单用户 QPS 限制为 ...

应用场景

实时数据通道 1.1 接入多种异构数据并投递到下游多种大数据系统通过数据总线，您可以实时接入APP、WEB、IoT和数据库等产生的异构数据，统一管理，并投递到下游的分析、归档等系统，构建清晰的数据流，让您更好的释放数据的价值。...

快速体验

DataWorks为您提供智能建模、数据清洗、周期调度运维、数据治理等一站式大数据开发管理能力，本文以一个零售电商行业的数仓搭建实验为例，为您介绍DataWorks在数仓搭建过程中的技术选型、技术流程以及流程实现，帮助您深入了解阿里云...

什么是DataWorks

DataWorks基于MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等大数据引擎，为数据仓库、数据湖、湖仓一体等解决方案提供统一的全链路大数据开发治理平台。从2009年起，DataWorks不断沉淀阿里巴巴大数据建设方法论，支撑数据中台建设，同时与...

金融大数据

架构优势：提供了结构化与非结构化数据的融合方案满足了同时存在离线、在线、流数据的业务场景解决了大数据平台的集成问题为大数据平台的开发与管理提供了高效方案金融风险控制方案金融风险控制解决方案通过大数据画像、机器学习、...

支持的地域

重点功能模块支持的地域（公共云）地域数据识别数据脱敏安全审计 数据风险检测华北1（青岛）华北2（北京）华北3（张家口）华北5（呼和浩特）华东1（杭州）华东2（上海）华南1（深圳）西南1（成都）中国香港重点功能模块支持的地域（金...

发展历程

关键性里程碑 2009年9月，ODPS（即现在的MaxCompute）大数据平台飞天项目正式启动。2010年10月，阿里巴巴集团自主研发的第一代云计算平台稳定运行。2013年8月，平台的单集群规模已达到5000台。2014年7月，平台开始对外提供服务，完全替换...

应用场景

数据分析业务云数据库 Memcache 版搭配大数据计算服务 MaxCompute。实现对大数据的分布式分析处理，适用于商业分析、挖掘等大数据处理场景。通过数据集成服务可自助实现数据在云数据库 Memcache 版与 MaxCompute 间的同步，简化数据操作...

查看数据风险（旧版）

您可以在该页面查看风险数据的明细，并进行批量有风险和批量无风险的标注。如果您需要更新数据明细列表项的显示，请进行以下操作：在数据明细区域的右侧，单击图标。在列表选项对话框中，根据业务需求选中或取消相应的选项。...

技术架构选型

本教程中使用阿里云大数据产品MaxCompute配合DataWorks，完成整体的数据建模和研发流程。完整的技术架构图如下图所示。其中，DataWorks的数据集成负责完成数据的采集和基本的ETL。MaxCompute作为整个大数据开发过程中的离线计算引擎。...

查看数据风险（新版）

数据风险从多维度呈现了通过配置的风险识别规则命中的风险数据，方便您了解不同维度的风险分布、指定时间的风险趋势及风险项目空间排名，获取风险高发的时间及项目空间，也可以查看产生风险的用户、时间、操作等详情，及时定位并处理风险。...

IoT数据自动化同步至云端解决方案

大数据分析是大数据完成数据价值化的重要手段之一，而进行大数据分析的第一步是让数据成功上云。解决方案 IoT数据自动化同步至云端解决方案主要包括存储原始数据和同步数据至分析系统两部分。IoT设备大量的数据通常以半结构化的形式存储。...

技术架构选型

本教程中使用阿里云大数据产品MaxCompute配合DataWorks，完成整体的数据建模和研发流程。完整的技术架构图如下图所示。其中，DataWorks的数据集成负责完成数据的采集和基本的ETL。MaxCompute作为整个大数据开发过程中的离线计算引擎。...

API概览

ModifyDefaultLevel 修改敏感数据的风险等级定义规则调用本接口修改敏感数据的风险等级定义规则，包括未能识别数据的默认风险等级、归类为“敏感”的数据风险等级。ModifyRuleStatus 修改识别规则的检测功能状态调用本接口开启或关闭敏感...

产品简介

开源大数据开发平台E-MapReduce（简称EMR）是运行在阿里云平台上的一种大数据处理系统解决方案。EMR基于开源的Apache Hadoop和Apache Spark，让您可以方便地使用Hadoop和Spark生态系统中的其他周边系统分析和处理数据。EMR还可以与阿里云...

产品概述

什么是E-MapReduce 开源大数据开发平台E-MapReduce（简称EMR），是运行在阿里云平台上的一种大数据处理的系统解决方案。EMR基于开源的Apache Hadoop和Apache Spark，让您可以方便地使用Hadoop和Spark生态系统中的其他周边系统分析和处理...

DataWorks on EMR数据安全方案

在大数据领域，阿里云为企业用户提供了一整套数据安全方案，包含用户认证、数据权限、大数据作业管理体系等。本文以联合使用DataWorks与EMR为例，为您介绍DataWorks on EMR场景下的数据安全方案。背景信息 DataWorks on EMR目前支持LDAP...

安全与合规

风险识别（Fraud Detection）基于阿里巴巴安全团队多年风控技术的积累，结合阿里云、淘宝、支付宝等平台的风险运营经验，为企业用户提供智能、轻量、成熟的业务风控解决方案，快速解决业务安全风险，降低损失。本文档介绍了风险识别提供的...

构建数据仓库

DataWorks具有通过可视化方式实现数据开发、治理全流程相关的核心能力，本文将为您介绍DataWorks在构建云上大数据仓库和构建智能实时数据仓库两个典型应用场景下的应用示例。构建云上大数据仓库本场景推荐的架构如下。适用行业：全行业...

基于MaxCompute进行大数据BI分析

本实践以电商行业为例，通过MaxCompute、DataWorks对业务数据和日志数据进行ETL处理，并同步至分析型数据库MySQL（AnalyticDB MySQL）进行实时分析，再通过Quick BI进行可视化展示。背景信息 MaxCompute：用于进行大规模数据计算，详情请...

自媒体：易撰

所属行业：自媒体网站地址：易撰客户介绍长沙营智信息技术有限公司是专业的新媒体大数据服务商，其旗下知名品牌易撰，基于新媒体大数据挖掘技术及NLP算法分析，为各内容创客、广告主提供全面、科学、精准的大数据分析服务以及大数据架构...

通用数据开发

通常数据开发的总体流程包括数据产生、数据收集与存储、数据分析与处理、数据提取和数据展现与分享。说明上图中，虚线框内的开发流程均可基于阿里云大数据平台完成。数据开发的流程如下所示：数据产生：业务系统每天会产生大量结构化的...

数据分析整体趋势

大数据与数据库一体化：早期大数据技术以牺牲一定程度一致性为基础提供分布式能力，解决了传统单机数据库的扩展性不足问题，在MapReduce基础上提供了标准SQL接口，架构上也逐步采用了部分MPP数据库技术；另一方面，分布式数据库也快速发展...

账单数据订阅及查询分析

DataWorks及MaxCompute：DataWorks基于MaxCompute等大数据引擎，支持您在线进行SQL分析、业务洞察、编辑和分享数据，以及将查询结果保存为可视化图表卡片，快速搭建可视化数据报告。订阅账单数据后，用户中心会将相关账单数据同步至指定...

数据标准

数据是由特定的环境产生的，这些环境因素包括生产者、时间、系统等，从而造成了同一个语义的数据，有...说明目前使用DDM进行数据建模可以进行逻辑建模和物理建模，但物理建模仅支持MaxCompute和Hive两种大数据引擎，不支持自定义数据源类型。

常见问题

数据湖后端存储使用OSS，用户使用数据湖构建面向大数据分析和机器学习场景可以获得集中式权限管理和统一的元数据视图，更容易对接云上大数据和分析产品。什么情况下我需要使用数据湖构建？在云上有数据分析和机器学习需求，希望构建云上的...

数据模型概述

DDM目前支持逻辑模型和物理模型建模，其中物理模型又分为关系型数据模型和非关系型数据模型，支持的大数据引擎为MaxCompute、Hive。说明 Hadoop的MR调优参数属于底层，DDM是数据建模工具，支持设置表、字段等物理属性。

技术发展趋势

规模爆炸性增长随着8K、5G、IoT、大数据、AI等系列技术的发展，数据量迎来了爆发式增长。IDC在《Data Age 2025》的报告中预测，从2018年到2025年，全球数据将从33ZB急速增长到175ZB，比2016年产生的数据量增加了十倍。这表明注重数据价值...

大数据法律风险

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