データガバナンス定義ガイド

インデックス

A

• アクセス・コントロール,分類とアクセス・コントロール-分類とアクセス・コントロール
  • メソッドの進化,古いアクセスメソッド
  • 粒度,系統の種類
  • アイデンティティとアクセス管理,IAM-アイデンティティとアクセス管理
  • ポリシーとして,データクラスとポリシー
  • きめ細かなアクセス制御をめぐる規制,きめ細かなアクセス制御をめぐる規制
• アクセスログ、発見可能性、セキュリティ、説明責任の管理
• アクセス管理,アイデンティティとアクセス管理-アクセスの透明性
  • アクセスの透明性,アクセスの透明性
  • 認証,認証
  • 認証,認証
  • データ損失防止,データ損失防止
  • プライバシー管理,プライバシー 管理, プライバシー管理
  • 暗号化, Encryption
  • アイデンティティとアクセス管理,Identity and Access Management, IAM-アイデンティティとアクセス管理
  • ポリシー,ポリシー
  • ユーザ認証と アクセス管理, ユーザ認証とアクセス管理
• アクセスの透明性,アクセスの透明性
• キャピタル・ワンのデータ流出における説明責任、発見可能性、セキュリティ、説明責任の管理（ManagingDiscoverability, Security, and Accountability）-発見可能性、セキュリティ、説明責任の 管理（ManagingDiscoverability, Security, and Accountability ）。
• アカウンティング（モニタリング）、なぜモニタリングを行うのか？
• 買収, 大企業と,大企業
• アクティブ・モニタリング・システム,モニタリング基準
• アドレス、重複排除、データ重複排除
• アド・データ・ハブ（ADH）、プライバシー・セーフ-ケーススタディとしてのADH-プライバシー・セーフ-ケーススタディとしてのADH
• 広告、グーグルと、グーグルのデータガバナンスのビジネスケース
• アジャイルデータ保護,データ保護をアジャイルに保つ-イベント脅威検出
  • データリネージ,データリネージ
  • イベント脅威検出,イベント脅威検出
  • セキュリティヘルスアナリティクス,セキュリティヘルスアナリティクス
• アジャイル、データ文化、そして
  • データ構造と データ構造の重要性
  • アジリティの維持,アジリティの維持 -ガバナンス・プロセスを上下に 拡張する
  • 規制と、敏捷性の維持
  • 要件、規制、コンプライアンス,要件、規制、コンプライアンス,それでも重要なのはアジャイルだ
  • ガバナンスの拡大縮小、ガバナンス・プロセスの拡大縮小
• AI（人工知能）
  • ケーススタディ：水道メーター、AI/MLモデルにおけるデータ品質-AI/MLモデルにおける データ品質
  • AI/MLモデルにおけるデータ品質 -AI/MLモデルにおける データ品質
• アラート、なぜモニタリングを行うのか？
• Amazon
  • 自動リクルートツールにおける偏見、データ使用をめぐる倫理的懸念
  • データ主導の意思決定、データの活用事例は拡大した
• Amazon Web Services（AWS）ニトロ・エンクレーブ、仮想マシン・セキュリティ
• 分析, リアルタイム,リアルタイム分析
• 分析データのライフサイクル（データのライフサイクルを参照）
• 分析
  • データ文化のビジネスケース、アナリティクスとボトムライン
  • モニタリングシステム,レポート/分析
• 付帯設備、法務（付帯設備）
• データの注釈,注釈
• APIログ、リネージの収集方法
• 承認者、定義、分類、アクセス制御
• 人工知能
  • ケーススタディ：水道メーター、AI/MLモデルにおけるデータ品質-AI/MLモデルにおける データ品質
  • AI/MLモデルにおけるデータ品質 -AI/MLモデルにおける データ品質
• 認証、バイナリ認証 ...