数据保护和更有效的机器智能的关键

来源：CPDA数据分析师网　/　时间：2021-02-01

我们的SaaS应用程序中存储并重复覆盖的数据代表了我们业务中因果变化模式的历史记录
除了对于合规性和数据隐私至关重要之外，这些数据还代表的错失机会，它可以改善现代机器学习算法，机器学习算法需要了解字面上的“因果关系”信息鸿沟，以了解我们业务为什么会发生变化，我们每天从世界上购买的一些标志性的公司，戴在手腕上，放在口袋里或者依靠互联网供电，都开始抓住这个机会-他们正在使用一套旧的以新的方式开发工具，以在其市场中获得不公平的优势。

SaaS数据隐私和保护
现在随着大多数主要云，数据仓库和其他传统工具为各种监管场景提供了广泛的保护和可配置性，会议室中的大象仍然是SaaS或云应用程序，当涉及到CRM，第三方营销自动化工具或几乎所有其他SaaS应用程序时，企业通常对于如何将相同的保护扩展到存储在这些工具中的敏感客户数据感到困惑，但是这些相同的工具是我们组织的命脉–实际上，它们是使我们在市场中前进的机制，因此我们审核了我们的供应商，强迫他们签署BAA或其他行业特定的誓章，封锁不合规的工具，并希望取得的成绩，当GDPR要求出现时，我们会尽努力遵守，希望在出现问题时限制我们的责任，同时作为个人，我们认为存储它的所有云应用程序中缺乏扩展到我们自己的个人数据的保护。

SaaS数据是机器学习的缺失环节
随着通用机器智能的幻影迅速消失，我们转向了更狭，的，专门构建的机器学习算法，以帮助我们对未来进行一些预测，这就是特斯拉等公司成功地将大量的狭窄的，按时间顺序排列的传感器数据流输入到机器学习算法中，以随着时间的推移改善自动驾驶汽车功能的地方。在消费者或B2B领域中，我们其余的人常常不知所措，因为为什么Siri或某些其他的，也许是更现代的，在我们企业中运行的智能算法似乎很难为我们提供关于未来的有意义的预测。我们常常忽略了回答该问题的关键要素之一-特斯拉的工程师对此非常了解：除了上百万辆联网汽车之外，我们如何在业务中利用这一洞察力？事实证明，该问题的答案与解决我们先前确定的SaaS数据隐私和保护问题的答案相同：SaaS应用程序更改数据。

SaaS数据所有权和更改数据捕获
对于大多数企业而言，数据更改的快速度发生在他们用于市场的SaaS应用程序中。发生这些变化的数据集通常是存储在CRM，ERP，电子商务和其他关键云应用程序中的敏感客户数据，基于保护此类数据的监管需求以及数据在改善分析，机器学习和预测建模方面所具有的战略优势，全球每个企业都应该开始拥有其SaaS应用程序数据的所有权，但是如何做到这一点？SaaS数据复制，备份，归档–噢，我的天！

大多数企业都转向某种形式的数据复制或更改数据捕获
将应用程序数据吸收到其DataOps生态系统的某些部分中，以尝试从中获取价值，但是大多数终的数据存放场所（例如云数据仓库）通常只擅长在特定时间点使用数据，它们不能提供随着时间的推移消耗所有数据更改的功能，这对于之前确定的监管和机器学习场景都是至关重要的因素，但是一些企业开始以新方式使用旧工具-一种这样的情况涉及SaaS数据备份，传统的备份工具将功能扩展到SaaS应用程序中，而其他SaaS优先工具则使组织能够对数据进行快照并将其存储在自己的云环境中。尽管某些工具需要一种变通办法以允许组织直接访问捕获的数据，但新型工具开始允许组织直接在其自己的云环境中访问原始数据。

在正确的工具中寻找的三件事
三个简单的路标可以快速告诉组织是否找到了适合该工作的工具：所有权–该工具必须允许您将云应用程序的数据复制或存档到组织的数据湖中；这将敏感数据置于您的云基础架构提供商的治理范围内–通常比应用程序更可靠，数据遍历备份工具本身时会发生什么情况？越来越多的组织正在使用工具，使他们能够维护数据的数字监管链，换句话说，永远不允许数据接触客户拥有的环境以外的任何事物。

访问–您的SaaS数据应该可以通过数据湖以原始格式直接使用

也可以直接在SaaS应用程序内部直接使用，在某些情况下，这使您可以将敏感数据存档到应用程序之外，同时仍然允许该应用程序继续从您的数据湖访问数据，数据捕获–您的SaaS应用程序备份，存档或数据捕获工具应使您能够捕获一段时间内应用程序数据中的每个更改，这对于生成大量变化数据集至关重要，这对于使您的预测算法对企业具有影响力和有效性是必要的，一小时甚至十五分钟的备份增量不再是标准–云数据存储成本的下降以及大多数SaaS应用程序数据以千兆字节而非PB衡量的事实，使组织可以捕获到高评估SaaS数据的价值，然后将其输入到ML和AI中。

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