什么是数据分类分级？——数字化转型网

什么是数据分类分级？——数字化转型网数据专题

数据分类分级是数据安全治理中的一项基础而关键的活动，它涵盖了数据分类和数据分级两个核心部分，旨在系统化地管理和保护企业的数据资产。

数据分类是将数据根据其属性或特征进行归集，形成不同的类别，以便于查询、识别、管理、保护和使用。这一过程通常从业务角度或数据管理的角度出发，涉及行业维度、业务领域维度、数据来源维度等多个维度。通过数据分类，企业能够更有效地对数据资产进行编目、标准化、确权和管理，同时也为数据资产服务提供支持。

数据分级则是根据数据的敏感程度及其在遭受篡改、破坏、泄露或非法利用后可能对个人、组织或国家安全造成的影响，对数据进行敏感度的分级。这一过程更多地从安全合规性要求和数据保护要求的角度出发，确保对不同敏感度的数据采取相应的保护措施。

数据分类和分级是相互依赖的：没有准确的分类，就无法进行有效的分级，反之亦然。因此，在数据安全治理和数据资产管理中，这两者通常被结合在一起进行，以确保数据的安全和合规使用。

数据分类和分级是数据管理的基石，它们对于企业的数据治理和保护至关重要。如果企业不进行数据的分类和分级，就无法有效地进行数据治理和保护，甚至连企业自身拥有哪些数据、哪些数据是敏感的、以及这些数据存储在何处都难以掌握。此外，数据分类和分级的重要性还体现在以下几个方面：

1、数据的查询、管理和保护

数据分类和分级提供了一套原则和流程，帮助企业识别、标记和定位数据，并对数据的敏感度进行评估。这有助于企业回答关键问题，例如企业拥有哪些类型的数据、哪些数据是敏感的以及它们存储的位置、数据对企业的价值和潜在风险、谁有权访问和修改这些数据、以及在数据泄露、损坏或被不当修改时可能对企业业务造成的影响。

2、提升数据安全性，满足合规要求

通过数据分类和分级，企业能够更有效地实施数据保护措施，降低数据泄露的风险，并加强对数据隐私的保护。这包括控制对敏感数据的访问，确保数据安全；了解不同数据类型的重要性，以便采取相应的保护措施，如数据加密、身份认证、访问控制和数据丢失防护（DLP）；根据不同的监管或法规要求，妥善处理敏感数据，如医疗信息、个人身份信息和支付信息；提高通过监管和合规性审计的可能性；以及构建多套分类分级体系，以满足不同的合规性要求。

3、提高业务运营效率，降低业务风险

从数据的创建到销毁，数据分类和分级有助于企业确保数据资产的有效管理、保护、存储和使用，从而提高业务运营的效率并降低风险。这包括更好地管理企业的数据资产，最大化数据的共享和利用；在整个企业中有效地访问和使用受保护的数据；评估数据的价值以及数据丢失、被盗、误用或泄露可能对企业造成的影响；帮助企业满足监管所需的合规性要求；以及优化数据管理成本，确保关键数据得到适当的关注和资源投入。

其中企业的数据安全合规性认证是DSMM：数据安全能力成熟度等级证书‍‍‍

DSMM（数据安全能力成熟度模型）从多个维度对组织的数据安全能力进行评估，主要依据以下四个能力维度：

1、组织建设：涉及数据安全组织的设立、职责分配和沟通协作等方面。评估时会考虑数据安全组织架构对组织业务的适用性、数据安全组织承担的工作职责的明确性，以及数据安全组织运作、沟通协调的有效性。

2、制度流程：包括组织数据安全领域的制度和流程执行。评估将检查数据生命周期关键控制节点授权审批流程的明确性、相关流程制度的制定、发布、修订的规范性，以及制度流程实施的一致性和有效性。

3、技术工具：关注组织用于开展数据安全工作的安全技术、应用系统和工具。评估时会考察数据安全技术在数据全生命周期过程中的利用情况，以及利用技术工具对数据安全工作的自动化支持能力。

4、人员能力：着眼于执行数据安全工作的人员的安全意识及相关专业能力。评估将基于数据安全人员所具备的数据安全技能是否能够满足实现安全目标的能力要求，以及数据安全人员的数据安全意识和关键数据安全岗位员工数据安全能力的培养。

DSMM将数据安全成熟度分为五个等级，从1级（非正式执行级）到5级（持续优化级），每个等级代表了组织在数据安全能力上的成熟度和完善程度。通过这样的评估，组织可以了解自身在数据安全方面的现状，识别短板，并据此制定改进措施，以提升整体的数据安全能力。

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