在数字化转型浪潮下，企业加强数据治理，保障数据安全，为数字经济持续发展筑牢安全屏障，是时代发展的客观需要。随着《数据安全法》的施行，国家在数据治理、数据安全等方面的监管力度不断提升，对企业提出了更高要求。
当前，数据量呈现指数级增长，如何挖掘数据价值，打通内部数据壁垒，提升数据安全是企业在开展数据安全治理过程中亟待解决的难题。
为了有效推动数据管理，企业可以先从以下七个方面入手：
敏感数据以任意格式存储于本地或云托管环境中的任意位置，包括结构化、半结构化和非结构化数据，甚至是暗数据或影子数据。因此，企业的数据治理方案必须能够支持随时随地查看所有格式的数据 ，从单一来源持续监控数据存储库，以便更好保证数据的完整性。
企业采用/实施云托管环境来处理数据更新和负载时，要确保持续产生的指数级数据量可以合并到现有的数据资产中。同时，在几乎不影响系统的情况下，能够进行数据取证分析，为企业合规要求提供审计数据。
数据的发现和分类对数据安全至关重要。一旦发生数据泄露事件，企业需及时了解泄露的敏感数据内容，因此，企业要确保能够识别所有数据库的结构化、非结构化和半结构化数据并对其进行分类分级梳理。企业要主动发现和管理特权账户和敏感资产，并为特权用户定义合法行为策略。数据治理方案必须能自动识别违规操作、敏感操作，并验证是否获得授权。一旦有异常行为，要立马阻止并发送警报，同时分析并确认该行为的恶意用户活动。
企业的解决方案需要可以自动生成合规性报告，内容包括：访问用户、访问原因和操作明细，同时可以帮助企业对超出合规要求的异常行为采取行动。
针对与合作伙伴共享的敏感客户数据的治理工作，企业必须确保双方的数据安全和隐私惯例保持一致。内部威胁可能难以识别或预防，因为它们通常对防火墙和入侵检测系统等外围安全解决方案不可见。除了持续的安全培训之外，企业的数据治理方案要能发现异常行为，以便应急响应团队有效缓解内部威胁。安全是发展的前提，发展是安全的基础。数据安全建设并非一蹴而就，而是一个长久持续的建设过程。一款具备数据资产测绘、数据资产分类分级、数据资产风险评估等能力的系统，能够有效协助企事业单位满足数据安全合规要求，同时优化和提升数据资产的管理和使用规范。
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