数据安全概述
数据安全
最大程度降低风险，保护敏感数据，提升数据库的安全性
背景现状
法律法规
国家陆续出台针对数据安全的一系列法律法规，《个人信息保护法》草案、《金融行业网络安全等级保护测评指南》、《数据安全法》都对数据安全有了新的要求和规定。
数据形态
企业在发展过程中会存在大量数据，里面涉及到个人隐私数据、业务数据、客户数据、资产数据等，且数据量庞大，又以不同形态（非结构化、半结构化、结构化）存放于不同的存储设备和应用/业务系统中。
数据使用
不同数据之间交互、数据共享、数据分析过程中都会存在诸多安全隐患，如越权使用、数据泄露、不当使用等，一旦出现问题也是无迹可寻，企业将会面临一定风险甚至会涉及经济上的损失和监管的问责。
应对措施
数据梳理
对现有数据资产进行有效梳理，按照标准来进行分类/分级，为后续的数据分享使用、权限定义提供基础。
风险评估
以行业标准为参考，结合实际业务场景来对现有数据进行风险评估，从中发现存在的安全缺陷、漏洞等风险，对此进行针对性加固处理，并给予一系列安全解决预案。
统一监管
构建监测、管理、防控、报警的统一监管平台，提前发现并阻断风险。
安全审计
构建安全审查制度，为后续出现安全事件时的取证溯源提供参考依据。
实现效果
数据评估，构建体系
通过对企业现有数据的诊断评估，结合数据安全标准及指导方法论来构建数据安全的指导性框架体系。
数据治理，有效管理
把企业内部的数据根据构建的数据安全体系进行规范化分类管理，确保数据在使用过程中的合理、顺畅、安全、可控。
数据保护，全面防控
根据数据的不同特性、使用场景等不同应用需求，有针对性地对其进行防控保护，形成专项专管，全面防控的数据防护体系。
数据维护，监管审计
对数据的生命周期进行全程维护管理，对各个环节的使用状况统一监管，并定期进行安全审计。