千万企业都在用的数据安全策略，3步构建防护网

一、数据安全：企业数字化转型的基石

在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已经成为企业最重要的资产之一。然而，伴随着数据量的爆炸式增长和数据应用的日益广泛，数据安全问题也日益凸显。数据泄露、数据篡改、数据丢失等安全事件频发，不仅给企业造成了巨大的经济损失，也严重损害了企业的声誉和品牌形象。因此，构建一套完善的数据安全策略，已经成为企业数字化转型的基石。

试想一下，一家零售企业，如果客户的个人信息被泄露，将会面临怎样的信任危机？一家金融机构，如果交易数据被篡改，将会造成多么严重的经济损失？这些都不是危言耸听，而是真实发生在我们身边的案例。数据安全，关乎企业的生存和发展，容不得半点马虎。二、数据安全面临的三大挑战

构建数据安全策略并非易事，企业在实践中常常面临以下三大挑战：

（一）安全意识薄弱

许多企业，尤其是中小企业，对数据安全的重视程度不足，认为数据安全只是IT部门的事情，与业务部门无关。这种观念导致企业内部缺乏统一的安全意识，员工的安全意识淡薄，容易成为黑客攻击的突破口。

（二）技术能力不足

数据安全技术日新月异，企业需要不断学习和掌握新的安全技术，才能有效地应对各种安全威胁。然而，许多企业缺乏专业的数据安全人才，技术能力不足，难以构建完善的安全防护体系。

（三）合规压力增大

随着《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的陆续出台，企业面临的合规压力越来越大。企业需要满足各种合规要求，才能合法合规地开展业务。然而，许多企业对合规要求理解不透彻，难以建立有效的合规管理体系。三、三步构建企业数据安全防护网

面对以上挑战，企业应该如何构建一套完善的数据安全策略，保护自身的数据资产安全呢？这里，我们提出“三步构建企业数据安全防护网”的策略，帮助企业应对数据安全挑战。

（一）步：全面摸底，识别数据资产

构建数据安全防护网的步，是全面摸底，识别企业的数据资产。企业需要梳理自身拥有的所有数据，包括客户数据、交易数据、财务数据、运营数据等，并对这些数据进行分类分级，确定哪些数据是核心数据，哪些数据是敏感数据，哪些数据是公开数据。只有全面了解自身的数据资产，才能有针对性地制定安全防护措施。

例如，一家电商企业，可以通过以下步骤识别数据资产：

1. 梳理企业拥有的所有数据，包括客户信息、订单信息、商品信息、支付信息等。
2. 对这些数据进行分类，例如客户信息属于客户数据，订单信息属于交易数据，商品信息属于商品数据，支付信息属于支付数据。
3. 对这些数据进行分级，例如客户的身份证号、银行卡号属于敏感数据，客户的姓名、联系方式属于一般数据，商品的名称、价格属于公开数据。

通过以上步骤，企业可以全面了解自身的数据资产，为后续的安全防护工作奠定基础。

（二）第二步：构筑防线，强化安全防护

构建数据安全防护网的第二步，是构筑防线，强化安全防护。企业需要从技术、管理、人员等多个维度，构建多层次的安全防护体系，防止数据泄露、数据篡改、数据丢失等安全事件的发生。

在技术层面，企业可以采用以下措施：

• 部署防火墙、入侵检测系统、防病毒软件等安全设备，防止外部攻击。
• 采用数据加密、数据脱敏、数据备份等技术，保护数据的安全性。
• 实施访问控制、权限管理等措施，防止内部人员越权访问。
• 使用数据水印技术，防止数据被非法复制和传播。

在管理层面，企业可以采用以下措施：

• 建立完善的数据安全管理制度，明确数据安全责任。
• 定期开展安全风险评估，及时发现和修复安全漏洞。
• 加强员工的安全意识培训，提高员工的安全防范能力。
• 建立应急响应机制，及时应对安全事件。

例如，观远数据提供一站式智能分析平台，打通数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程，同时提供安全稳定的企业级平台底座，保障企业数据安全。

（三）第三步：持续监控，提升安全韧性

构建数据安全防护网的第三步，是持续监控，提升安全韧性。数据安全是一个动态的过程，企业需要不断地监控安全状况，及时发现和应对新的安全威胁。企业可以通过部署安全信息与事件管理（SIEM）系统、安全态势感知平台等工具，实时监控安全事件，及时发现异常行为，并采取相应的措施进行处理。

此外，企业还需要定期进行安全演练，检验安全防护体系的有效性，并根据演练结果不断改进安全防护措施，提升安全韧性。观远数据的BI Management模块，为企业提供安全稳定的平台底座，保障大规模应用的安全稳定。

四、数据安全与数据可视化：相辅相成

数据安全与数据可视化，是企业数字化转型的两大关键要素。数据安全是数据可视化的前提，只有确保数据安全，才能放心地进行数据可视化分析。而数据可视化，则可以帮助企业更好地理解数据安全状况，及时发现安全风险。

例如，通过数据可视化，企业可以清晰地了解各种安全事件的发生情况，包括攻击来源、攻击目标、攻击方式等，从而更好地制定安全策略。同时，数据可视化还可以帮助企业更好地监控安全设备的运行状态，及时发现故障，确保安全设备的正常运行。

观远BI的智能洞察功能，可以将业务分析思路转化为智能决策树，帮助企业快速分析业务堵点，发现潜在的安全风险。结合观远ChatBI，企业可以通过自然语言查询，快速获取所需的安全数据，实现分钟级数据响应，提升安全决策效率。

五、数据安全策略的未来趋势

随着技术的不断发展，数据安全策略也在不断演进。未来，数据安全策略将呈现以下几个趋势：

（一）智能化

人工智能、机器学习等技术将被广泛应用于数据安全领域，例如，利用机器学习算法识别恶意攻击、预测安全风险等。观远数据推出的AI决策树功能，可以自动分析业务堵点，生成结论报告，辅助管理层决策，正是智能化在数据安全领域的应用。

（二）自动化

数据安全管理将越来越自动化，例如，自动化的漏洞扫描、自动化的安全配置、自动化的事件响应等。自动化可以大大提高安全管理的效率，降低人工成本。

（三）云原生化

越来越多的企业将数据迁移到云端，因此，云原生安全将成为数据安全的重要组成部分。云原生安全需要充分利用云平台的安全能力，构建一套与云平台深度融合的安全防护体系。

六、结语

数据安全是企业数字化转型的基石，构建一套完善的数据安全策略，是企业应对数字化时代挑战的必然选择。通过全面摸底、构筑防线、持续监控，企业可以构建坚实的数据安全防护网，保障自身的数据资产安全。同时，企业还需要关注数据安全与数据可视化的协同作用，利用数据可视化技术提升安全洞察能力。观远数据将持续深耕数据分析与智能决策领域，为企业提供更安全、更智能的数据安全解决方案，助力企业数字化转型。

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