Курс Использование BI и DWH при внедрении системы Data Loss Prevention (DLP)
- Цели курса и контекст BI DWH DLP
- Архитектура BI и DWH в DLP
- Роли участников проекта
- Регуляторные требования к DLP
- Источники данных для BI и DWH в DLP
- Моделирование данных для DLP
- Метаданные и управление полями
- Классификация и тегирование данных
- Политики DLP и аналитика
- Метрики и KPI для DLP
- Жизненный цикл DLP политик
- ETL ELT процессы и качество данных
- Безопасное хранение и доступ к данным
- Маскирование и обфускация данных
- Управление доступом к BI DWH
- Аудит и мониторинг доступа
- Инструменты BI для мониторинга DLP
- Визуализация и дашборды для DLP руководителей
- Аналитика угроз и обнаружение аномалий
- Связь инцидентов DLP и бизнес процессов
- Обработка инцидентов: процессы и SLA
- Интеграция SIEM SOAR с BI DWH
- Тестирование и валидация DLP
- Управление изменениями и выпуск
- Обучение пользователей и управление изменениями
- Управление качеством данных
- Резервное копирование и восстановление
- Архивирование данных DLP
- ROI и экономика проекта
- Кейсы внедрения и лучшие практики
- Риски проекта и их минимизация
- Тенденции ИИ в DLP BI
- Этика работы с чувствительными данными
- Итоговый проект и оценивание
- Ресурсы для дальнейшего обучения




