一方面，公眾對隱私泄露的敏感度提升，開始關心自己在平臺上的數據是否被濫用、是否可以追責；另一方面，企業則往往在事件發生后才意識到“數據安全”不僅是IT部門的任務，更是企業治理能力的一部分。參考：數據安全落地實踐。

數據安全是什么

數據安全是指通過管理、制度、技術等手段，確保數據在收集、傳輸、存儲、使用和銷毀等整個生命周期中的保密性、完整性和可用性，這也被稱為“數據安全三要素”即CIA模型。

• 保密性Confidentiality：只有授權人員才能訪問數據；

• 完整性Integrity：保障數據不被篡改或在被篡改后能夠迅速被發現，從而確保信息可靠且準確；

• 可用性Availability：確保數據即可用又可訪問。

數據安全的脆弱性

如果我們將目光從單一事件拉回到企業內部，會發現“數據安全”本身不是一個技術問題，也不僅僅是信息部門的職責，而是關乎管理、組織、制度、流程與技術的綜合治理問題。要理解這一點，首先得厘清當前數據安全的脆弱性。

1、管理層面的短板

• 安全意識不足

  企業高管往往重視業務發展而輕視數據安全，直到發生重大事件才意識到問題嚴重性，員工缺乏基本的安全知識，數據泄露與內部人員操作不當有關。

• 組織架構缺失

  企業未設立專職數據安全團隊，職責分散在IT、法務等部門，導致安全管理碎片化。

• 制度流程不健全

  數據權限申請隨意、審批流程模糊、責任追溯機制缺失，形成管理真空地帶。

• 考核機制缺位

  安全責任未納入績效考核，缺乏正向激勵與負面約束，導致"人人都管，人人都不管"的局面。

2、技術層面的隱患

• 數據資產不清晰

  很多企業不清楚自己擁有哪些敏感數據、存儲在哪里、誰在使用。

• 訪問控制形同虛設

  權限過度授予、長期不回收、終端設備管控薄弱，一旦賬號被盜用，敏感數據可能被輕易獲取。

• 技術防護不到位

  數據傳輸明文可見、存儲未加密、備份不規范，安全審計缺失，難以發現異常行為。

• 應急響應能力弱

  許多企業未建立數據安全的應急預案，缺乏從數據安全風險評估到數據安全改進的閉環管理體系，一旦發生數據泄露事件，往往難以及時有效應對。

隨著我國數據監管體系日趨完善，《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規已經全面落地，數據安全合規已成為企業的必答題。

企業不僅要應對當前的監管要求，構建全方位的數據安全體系已成為企業數字化轉型的必答題。

數據安全治理體系

企業的數據安全，不能僅靠臨時響應、零散工具或單點防護實現，而需要建立一套體系化的治理框架，這也是為什么越來越多的企業開始引入“全生命周期治理”理念：不僅要保護數據本身，更要在數據從產生、流轉到銷毀的整個生命周期中，都具備可視、可控、可追溯的安全能力。

數據安全治理體系可概括為治理目標、管理體系、技術體系、運維體系和基礎設施五大模塊，其核心邏輯是：

• 以治理目標為統領，保障數據安全與業務目標的一致性；
• 通過管理體系明確組織角色與制度流程；
• 借助技術體系覆蓋敏感數據識別、分類分級、訪問控制、安全審計等核心能力；
• 利用運維體系形成日常稽核、數據備份、動態防護的閉環機制；
• 結合基礎設施保障底層設備與網絡環境的安全穩定。

三個層次目標

如何構建一個有效的數據安全治理體系？答案可以概括為"看得見、控得住、管得好"

1、看得見——數據資產的可視化管理

數據資產梳理：企業首先要清楚自己擁有哪些數據、數據存放在哪里、誰在使用這些數據。這是數據安全的基礎工作，正如中國古語所說："知己知彼，百戰不殆"。

敏感數據識別：通過技術手段和管理方法，識別出企業中的敏感數據及其分布情況，建立敏感數據地圖。這些數據可能包括客戶信息、商業機密、核心技術資料等。

2、控得住——多層次的安全控制體系

安全認責控制：明確數據安全責任人，建立責任追溯機制，讓每一份數據都有明確的"監護人"。

分類分級控制：根據數據的敏感程度和價值，將數據劃分為不同的等級，并針對不同級別實施差異化的安全措施。例如，將數據分為機密數據、敏感數據、普通數據等級別。

細粒度訪問控制：實施最小權限原則，根據用戶角色（如核心用戶、重要用戶、一般用戶）和操作行為（如查詢、修改、下載）進行精細化的權限控制。

3、管得好——組織制度與技術支撐

組織與人員：建立數據安全治理委員會，設立數據安全管理崗位，明確各角色的職責分工。

制度與流程構建：包括敏感數據管理、權限管理、安全審計在內的完整制度體系，規范各環節的操作流程。

技術與工具部署：數據脫敏、加密、水印等技術手段，配合安全審計工具，形成技術防護網。

數據治理的平臺需要圍繞上述目標，具備以下幾點功能：

• 數據梳理：「庫表管理功能」支持查看數據庫表結構、執行SQL操作，幫助用戶了解數據存儲位置和結構。
• 權限治理：超級管理員擁有全局權限配置能力，可以開啟分級授權功能，還可通過「數據連接控制」功能，限制用戶僅訪問授權后的數據庫連接。
• 風險管理：支持按模塊分配使用權限（如數據管道、數據服務、庫表管理），避免越權操作風險。

數據安全治理基礎

在數據安全治理體系中，分類分級機制是實現差異化保護的基礎能力，也是多數安全策略得以落地的前提。分類是對數據內容屬性的界定，分級是對數據重要性和敏感程度的判定，二者共同作用于數據全生命周期的安全管理。

為什么要分類分級？

企業日常使用的數據種類繁多，既包括客戶信息、員工資料、合同文檔，也涵蓋各類業務指標、日志文件、運行數據等。在沒有統一分類分級體系的情況下，這些數據往往以“同一安全等級”對待，導致兩個常見問題：

1、敏感數據未被識別，存在泄露風險；

2、普通數據過度保護，影響業務效率。

通過建立分類分級機制，可以實現“不同數據、不同防護”，提升資源配置效率，并為后續權限控制、加密脫敏、安全審計等措施提供依據。

分類分級的基本方法

• 核心數據：一旦泄露將對企業核心利益造成重大影響，如財務報表、戰略計劃等；
  
• 敏感數據：涉及個人隱私、商業秘密等，如身份證號、聯系方式、工資信息等；
  
• 內部數據：企業內部通用數據，不宜對外公開；
  
• 公開數據：可對外發布的數據，無保密要求。

當然，分類分級只是數據安全治理的起點，它并不能獨立完成風險防護，但卻為權限管理、加密脫敏、安全審計等后續措施打下了基礎。在下一部分內容中，我們將繼續圍繞“數據安全治理的策略與路徑”展開討論，探討如何將治理體系從理念轉化為實操，幫助企業真正“管住”數據風險。