随着数字化进程加速与企业业务不断扩展，数据量呈爆炸式增长，数据类型也变得日益多样。大规模的数据积累在为企业带来丰富的信息资源，推动业务创新发展的同时，也为企业数据资产管理带来多方影响。

在政策引导和市场推动下，企业规范和加强数据资产管理显得尤为重要！2024年1月1日起，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式生效，数据资产入表正式落地。在这一背景下，数据安全作为企业数据资产管理的核心任务之一，其面临的挑战不容忽视。

一、聚焦数据安全，数据资产管理难在哪？

1、数据安全管理复杂性增加
由于数据量巨大且类型繁多，企业在进行数据安全管理时，需要面对更加复杂的场景。不同类型的数据可能具有不同的安全需求和敏感性，因此需要制定更为细致和全面的安全策略。

2、数据泄露风险增大
随着数据量的增加，企业面临的数据泄露风险也随之增大。如果数据管理不善，导致敏感数据泄露，可能会给企业带来严重的经济损失和品牌形象损害。

3、数据访问控制难度加大
在数据量大的情况下，企业需要更加精细地控制数据的访问权限，以防止未经授权的访问和数据滥用。这要求企业建立完善的数据访问控制机制，包括身份认证、访问权限设置和审计等。

4、数据备份和恢复难度增加
大量的数据需要定期备份以防止数据丢失，但在数据量大的情况下，备份和恢复的难度也会相应增加。企业需要采用高效的数据备份和恢复技术，以确保数据的可靠性和完整性。


二、数据大爆炸！数据资产管理如何更高效

数据大爆炸时代，数据资产管理已成为企业不可或缺的一部分。企业需以推动数据资产合规高效流通使用为主线，有序推进数据资产化，加强数据资产全过程管理，更好发挥数据资产价值。

企业可以采取以下措施：
1、梳理数据资产与分类分级
全面梳理数据资产，识别其来源、格式和存储位置，编制详细清单。同时，根据数据特性和业务需求，实施数据分类分级策略，明确敏感和关键数据，为后续风险评估和安全保护策略制定提供基础。

2、加强数据访问控制
建立完善的数据访问控制机制，通过身份认证、访问权限设置和审计等方式，确保只有经过授权的人员才能访问敏感数据，降低数据泄露的风险。

3、实施数据加密措施
对敏感数据进行加密处理，包括在传输过程中和在存储状态下，以保护数据在各个环节的安全性。

4、建立数据备份与恢复机制
制定详细的数据备份计划，采用高效的数据备份和恢复技术，确保在数据丢失或损坏时能够迅速恢复，保证业务的连续性。

5、采用先进的数据安全技术
利用大数据、人工智能等技术手段，提高数据处理的效率和质量，降低数据管理的复杂性。同时，采用数据加密、防火墙等技术手段，加强数据的安全保护。

6、提升员工的数据安全意识
通过培训和教育，提高员工对数据安全的重视程度，让他们了解数据泄露的危害性，并掌握基本的数据安全操作规范，形成全员参与数据安全的良好氛围。

三、围绕数据全生命周期，提供多样安全服务

统筹发展与安全，随着数据资产管理的深入，企业对数据安全的需求也越来越高，需要不断采用新的技术和管理手段来提升数据安全水平。同时，随着数据安全技术的不断发展，也为数据资产管理提供了更多的支持和保障。

作为网络空间安全和大数据智能化综合解决方案提供商，安胜以“数据安全”为核心，提出围绕数据全生命周期防护的安全服务体系，协助企业打通数据孤岛，解决数据开放共享的安全顾虑。从监管者和使用者的角度出发，提供全方位的以数据安全咨询、数据安全建设、数据安全运营为一体的数据安全服务解决方案。



数据分类分级
数据分类分级是数据安全的基石，面向组织数据和个人信息对数据资产进行发现与梳理，从业务角出发，对企业数据进行分类分级标识并形成数据分类分级目录，最后对数据目录进行审核、上报备案，并且动态更新管理。



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数据安全风险评估已成为企业满足监管合规要求的必要手段，对于企业发现安全漏洞、确定防护策略及预防风险行为等方面具有重大意义。安胜依据国家、行业数据安全风险评估要求，结合企业数据安全现状，围绕数据和数据处理活动，聚焦可能影响数据安全风险，评估数据安全全生命周期的各项指标，对评估的问题进行分析，提出数据安全管理和技术防护措施建议。



随着大数据技术的不断发展和应用，数据安全面临的挑战也将不断变化。企业需要继续加强数据安全技术的研发和应用，不断完善数据安全管理体系和策略，以适应不断变化的数据安全环境。