Quay lại bộ đề
Question #338 Topic 1
You are defining the data governance strategy for a new BigQuery table with medical and financial data. You want a scalable solution that ensures the clinical researchers can access patient medical data without financial information, while allowing the accounting team to access only financial data with minimal patient identifiers. What should you do?
Bạn đang xác định chiến lược quản trị dữ liệu cho một bảng BigQuery mới chứa dữ liệu y tế và tài chính. Bạn muốn một giải pháp có khả năng mở rộng để đảm bảo các nhà nghiên cứu lâm sàng có thể truy cập dữ liệu y tế của bệnh nhân mà không thấy thông tin tài chính, đồng thời cho phép đội ngũ kế toán chỉ truy cập dữ liệu tài chính với lượng thông tin định danh bệnh nhân ở mức tối thiểu. Bạn nên làm gì?
A
Implement column-level security policies in BigQuery tables with IAM permissions.
Triển khai các chính sách bảo mật cấp cột (column-level security) trong các bảng BigQuery với các quyền IAM.
B
Create separate tables for personally identifiable information (PII), financial data, and anonymized medical data. Use IAM permissions to control access to each table.
Tạo các bảng riêng biệt cho thông tin nhận dạng cá nhân (PII), dữ liệu tài chính và dữ liệu y tế đã được ẩn danh. Sử dụng quyền IAM để kiểm soát truy cập vào từng bảng.
C
Implement row-level security policies in BigQuery tables with IAM permissions.
Triển khai các chính sách bảo mật cấp hàng (row-level security) trong các bảng BigQuery với các quyền IAM.
D
Create separate datasets with authorized views exposing only approved data.
Tạo các dataset riêng biệt với các authorized views chỉ hiển thị dữ liệu được phê duyệt.
Giải thích & Tài liệu tham khảo
- Authorized Views (Chế độ xem được ủy quyền) (Đáp án D): Cho phép bạn chia sẻ kết quả truy vấn với những người dùng hoặc nhóm cụ thể mà không cần cấp cho họ quyền truy cập vào các bảng dữ liệu gốc (source tables). Bằng cách tạo các dataset riêng biệt (ví dụ:
dataset_clinicalvàdataset_accounting) chứa các Authorized Views, bạn có thể: - Viết câu lệnh SQL lọc bỏ các cột y tế hoặc tài chính tùy theo đối tượng.
- Cấp quyền truy cập cho nhóm nhà nghiên cứu vào dataset lâm sàng và nhóm kế toán vào dataset tài chính.
- Đây là phương pháp bảo mật phổ biến, an toàn và dễ dàng quản lý quyền truy cập độc lập mà không cần nhân bản dữ liệu vật lý hay cấu hình thẻ chính sách phức tạp.
Chi tiết các lựa chọn khác:
- A: Bảo mật cấp cột (Column-level security) sử dụng Policy Tags là một giải pháp tốt cho việc ẩn cột, nhưng việc quản lý các thẻ chính sách trên quy mô lớn cho nhiều nhóm đối tượng có thể trở nên rất phức tạp và khó cấu hình các phép biến đổi hoặc ẩn một phần dữ liệu định danh (masking/minimizing identifiers) so với dùng SQL View.
- B: Tạo nhiều bảng vật lý riêng biệt làm tăng chi phí lưu trữ, tăng độ phức tạp trong quy trình ETL để đồng bộ dữ liệu và tăng nguy cơ không nhất quán.
- C: Bảo mật cấp hàng (Row-level security) dùng để giới hạn truy cập theo dòng (ví dụ: theo vùng miền), không dùng để ẩn hoặc giới hạn truy cập các cột cụ thể.
(Đáp án được gợi ý bởi AI)