FST 如何有效解決企業數位化整合問題

資料管理整合之重要議題 FST 技術亮點 FST 方法 傳統方法
隱私權保護:
當去識別化 (雜湊函數運算加密),將成為人不可辨識之資料,追蹤與確保其正確性將成為難題,從而影響商業運行。
去識別化技術與追蹤
  • 研發密碼學與網絡協定之技術,不影響資料追蹤與稽核軌跡,BI 分析不受影響 (將去識別資料註冊於分散式網絡協定環境,並以區塊鏈確保其準確性與不可竄改性)
  • 符合 GDPR / CCPA / CBPR 等合理去識別化規格
  • 模組元件,過程得以自動化
現行多以將資料進行遮罩匿名,無法在資料串流過程中掌握其發生事件,也無法完全規避資料外洩風險。
多元膨脹的資料與服務:
面對快速成長的資料量及複雜的服務系統架構,難以掌握散落於各系統的資料一致性及晚整追蹤軌
跨系統 Metadata 管理
  • 減少不必要的資料倉儲
  • 標籤(記)掌握資料流動與變更藍圖
  • 資安事件發生時,留下分析與還原用軌跡
  • BI 分析時,掌握事件發生流程與脈絡
以資料倉儲的形式整理資料,不同資料倉儲間難以互相標記,跨平台統整或動態更新也曠日廢時。
權限管理:
隨著系統交互的複雜情境變多,權限管理必定是企業如何保障資訊安全但又同時達到開放及合作的議題
Attribute-based Access Control (ABAC)
  • 輕易管理外部授權或跨系統 Open Data
  • 授權單位可以自治核發權限之金鑰
  • 可透過複雜條件與複合屬性決定權限
  • 不用預先紀錄授權名單,只需紀錄許可金鑰
任何授權,都需預先創建一套白名單。白名單的更新與授權紀錄都要由中央控管,容易導致各單位配合困難,白名單之內容維護。
相容性與擴充性問題:
資料管理整合通常具有極高複雜度結構,如何有效維護和擴增不斷動態增加的新系統、資料更新及同步是企業導入整合工具的重要考量
軟體引擎結合 K8S 與模組 API
  • 相容於各種雲端 (AWS / Azure / etc.) 建置
  • 相容於本地端 (on premise) 建置
  • 模組可隨商業模式成長而追加
  • API 可置放於各處,凡通過必留下紀錄
  • 透過標籤連結跨系統資料之關聯性
不同系統平台間之串流需透過大量肥厚客製 Middleware 來建立互動邏輯,長期往來後將難以管理。
市面之客製化看似便利,然通常以系統整合服務的方式設計,未來維護將日益困難。

Create your account