技术框架 | 数据安全治理自动化工作过程、角色职责、技术及亮点

数据利用及大数据的快速发展在催生新产业形态的同时，成为数字经济发展的基石。数字经济以新时代信息技术为基础，海量数据成为产业的重要资产，推动着产业的发展，同时驱动产业的创新与提升。因发展而催生的数据安全风险，成为了经济发展、甚至国家安全的重大问题，因此要发展数字经济，就必须提升数据安全治理能力，解决数据安全带来的风险。

随着数据应用场景日渐多样化，数据成了国家、企业和个人的重要资产。

国家层面：数据资源推动全球化贸易，数据在全球跨境流动，带来的安全风险不仅影响商业经济，也影响国家安全及竞争力，加强数据安全治理已经成为维护国家安全的战略需要；企业层面：数据是企业的重要资产，数据安全治理能力与企业的竞争力成正比；个人层面：个人信息的采集、使用及共享，既带来了便利，也弱化了个人信息的自决权，降低了隐私滥用的门槛，因此数据安全意识将成为个人数据保护的基本要求。

有别于传统网络安全，数据安全需清晰理解其根本，包括数据治理、数据资产管理、数据安全治理等，才能从上而下建立健全数据安全制度、数据资产体系、数据分类分级标准、数据全生命周期保护规范，再结合不同的数据安全技术能力，提升数据安全水平。

在数据安全治理过程中，大量一致化、重复性及流程处理工作，既带来了人力资源压力，也产生了不可避免的人为错失，增加了数据安全治理推进的阻力及数据安全的风险。

缺乏数据安全专业人才，导致数据安全治理工作难以推动；大量的重复性工作，增加人力成本及资源浪费；多样化及复杂的场景，带来了不可避免的人为错误。

因此数据安全治理工作需有效的自动化支撑来协助。企业可以从自身的环境和条件出发，根据以下的建议选择最合适的数据安全治理自动化方式：

实施计划：需要有一个可迭代的，并可分步实施的执行计划；技术工具：根据所需要的数据安全策略进行技术工具选择；推进方式：从企业自身的环境和条件出发，选择最合适的数据安全治理实施模式。

数字经济将成为我国经济发展新常态下的创新力量，既能推动传统产业增长，也能助力更多的新兴产业发展，成为国家经济增长的新路径及必要战略。因此做好数据安全，进行数据安全治理，将成为数字经济发展的首要工作。

本文【技术框架】提出：

1、数据安全治理自动化技术框架及处理流程。过自动化技术，识别结构化和非结构化数据，从企业内数据资源发现，到对数据进行分类分级，并以数据分类分级对象为核心，用户行为分析为增强手段，进行数据安全策略的配置和执行，全方位地覆盖数据安全治理周期的每一个环节。DSAG尽可能使用最大化的合理自动化，令人工干预降至最少，在必要的人工环节使用智能辅助，减少人为错误，更有效率及有效性地提高了数据工作的安全性。