勞工部首席信息官 Gundeep Ahluwalia 在最近的 MeriTalk 網(wǎng)絡(luò)研討會上強(qiáng)調(diào)了克服數(shù)據(jù)碎片化以幫助機(jī)構(gòu)完成其使命的重要性以及先進(jìn)數(shù)據(jù)分析技術(shù)對實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)的重要性。

在由 Splunk、Ahluwalia 和 Splunk 集團(tuán)副總裁兼首席戰(zhàn)略顧問 Juliana Vida 贊助的網(wǎng)絡(luò)研討會期間，討論了結(jié)束數(shù)據(jù)碎片化和確保安全團(tuán)隊(duì)與其他團(tuán)隊(duì)成員“使用同一種語言”的重要性等話題。機(jī)構(gòu)。

對于 Ahluwalia 來說，一切都圍繞著任務(wù)影響。“歸根結(jié)底，[任務(wù)影響]是我們來工作的原因;這就是聯(lián)邦機(jī)構(gòu)存在的原因，”他說。勞工部的任務(wù)多種多樣，收集大量數(shù)據(jù)，其中許多包含個人身份信息或受 HIPPA 保護(hù)的數(shù)據(jù)。

“以有意義的方式保護(hù) [數(shù)據(jù)] 需要一種現(xiàn)代方法，”他說。雖然勞工部利用國土安全部的持續(xù)診斷和緩解 (CDM) 計(jì)劃來保護(hù)數(shù)據(jù)，但阿盧瓦利亞表示，他的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)意識到，僅靠人類無法處理和保護(hù)所有這些數(shù)據(jù)。相反，他說機(jī)構(gòu)需要使用人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 技術(shù)。

具體而言，Ahluwalia 表示，該部門使用 SOAR [安全編排、自動化和響應(yīng)] 工具將員工引導(dǎo)到重要的事情上，而不是強(qiáng)迫人類對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

回顧過去，Ahluwalia 說：“我們從事創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的業(yè)務(wù)。當(dāng)國會制定法律時，我們將獲得資源，我們將通過創(chuàng)建適合一個目的且僅一個目的的碎片化數(shù)據(jù)來應(yīng)對它。”這是幾十年來的方法，它在部門和機(jī)構(gòu)之間造成了大量碎片化。“這些年來，我們越是分裂，就越難將我們團(tuán)結(jié)在一起，”他說。

“這是個好消息——我認(rèn)為現(xiàn)在對數(shù)據(jù)策略的關(guān)注已經(jīng)足夠了，而且技術(shù)隨著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和其他工具的發(fā)展而發(fā)展，使我們能夠重新整合如此分散的數(shù)據(jù)，”他說。

關(guān)于如何使用數(shù)據(jù)仍然存在監(jiān)管現(xiàn)實(shí)，Ahluwalia 表示這對于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私是必要的。然而，他敦促國會研究現(xiàn)行法規(guī)，以更好地技術(shù)人員和項(xiàng)目官員在必要的情況下以可控的方式打破碎片化障礙。