数字经济和信息产业蓬勃发展的今天，社会对数据安全保障要求越来越高，各行业都在建立健全数据安全全生命周期治理体系，加强数据合规监管，促进数据资产、数据安全风险的全面监督管理，确保自身业务的数据安全。数据安全保护已进入常态化发展态势。
作为重要信息数据处理者，政府部门、大型机构、企业集团等组织、机构数据呈现多源异构、风险多样性等特点，结合数据可管、可控、可用的发展趋势，单一的数据安全防护已无法有效解决各种安全风险。
数据安全管控需求集中体现在数据安全设备的统一管控、设备与平台的智能联动、数据安全态势可视化、数据安全合规监管等方面，多维度建立数据安全运营管控能力已成为主流发展趋势。国外数据安全管控倾向于隐私保护，在国内合规监管的驱动下，数据安全管控则更注重数据资产和数据安全风险的可管、可视、可控、可追溯及可持续的综合运营能力。
好的数据治理体系可以盘活整条数据链路，最大化保障组织机构数据的采集、存储、计算和使用过程的可控和可追溯。
某集团高层需要统计公司的数据资产、数据分布、数据使用、数据安全防护等情况。公司服务器多、数据存储量大，高层领导急需了解这些数据的真实状况，需要考虑哪几个点呢：
公司目前有哪些数据资产？
这些数据从哪里来？用到了哪些地方？
是否所有数据的使用均符合规范，授权和制度情况如何？
是否数据存在泄露、被攻击、被勒索情况，解决方案有哪些？
是否存在大量数据没有被合理且安全地使用？
……
如果没有一套完整的综合治理体系来严格把控数据流通，做到可追溯、可审查和对数据各层级与维度的安全防护，组织机构将无法从全局获悉全数据形态，全生命周期和全流通环节的具体情况，数据泄露、流失，窃取等风险程度极高。
数据治理体系是为了规范业务数据规范、数据标准、数据质量和数据安全中的各类管理任务活动而建立的组织、流程与工具。
通过一个常态化的数据治理组织，建立数据集中管理长效机制，规范数据管控流程，提升数据质量，促进数据标准一致，保障数据共享与使用安全，从而提高企业运营效率和管理水平。
如果有一个好的数据安全治理体系或平台，我们应该对其有什么样的期待呢？
一个好的框架能够帮我们对复杂模糊的概念做清晰的梳理，明确目标与行动计划，提高项目成功率。国际权威的IT咨询机构Gartner提出了数据治理与信息管理的参考模型，将数据治理分为四个部分：规范、计划、建设和运营。Gartner数据治理模型的四个部分定义了企业数据治理的四个阶段应重点关注的内容。
昂楷数据安全综合治理平台遵循先“理”后“治”的建设思路：数据安全治理必须具备顶层设计思维才能真正实现“治”的目标，规划、制度、流程、安全建设和安全运营是统一体，不可分割。自上而下实施数据安全内容，从安全建设规划、安全业务梳理、安全策略制定、安全系统建设和安全运营，形成一个闭环动态和可持续的安全治理建设。
很多客户因业务资产种类多、第三方开发运维厂家多、建设周期长、多种数据库并存，更有甚者开发人员会私搭私建数据库等问题，无法全方位了解其具体的数据资产，也就无法进行正常的数据治理。一个好的数据安全综合治理平台应该能够帮助客户精准识别数据资产。
比如数据的存储环境是否安全、数据的访问环境是否安全、数据的交互环境是否安全、数据的流通环境是否安全……通过对数据资产的全生命周期、全数据形态以及全流通环节进行风险评估，可以“理”清数据资产存在的整体风险，更好地为“治”做铺垫。
先“理”再“治”。“理”清数据资产，对安全状况有了整体评估后，“治”就是一个顺理成章对症下药的过程。“治”的过程分两个层面。
从数据全生命周期角度，需要部署系统化的安全产品，以数据安全综合治理平台为核心，包含数据库防火墙、数据库审计、数据脱敏、数据库漏洞扫描、数据库状态监控、数据水印溯源、数据安全模型、用户行为画像等能力单元，利用AI智能和机器学习，提升数据安全“治”的效果。
从安全建设规划、安全业务梳理、安全策略制定、安全系统建设、安全数据运营，对数据的采集、传输、存储、共享、处理进行安全操作规范，以制度和流程保证数据安全产品的有效运行。
面对日益严峻的数据安全威胁态势，5848vip威尼斯电子游戏坚持技术创新，不断深化数据安全保障体系和能力建设，夯实数据生命周期全流程管控能力，在充分发挥自身优势的同时，积极推动数据安全产业协同，为数字中国建设保驾护航。
