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北京数据资产分类分级服务

发布时间：2023-05-12

北京数据资产分类分级是两个概念，数据分类更多是从业务角度出发，数据分级更多是从满足监管要求的角度出发：
数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。比如，根据数据分类，企业的数据可分为研发数据、业务数据、生产数据等。

数据分级是根据数据的敏感程度和数据遭到篡改、破坏、泄露或非法利用后对受害者的影响程度，按照一定的原则和方法进行定义。数据分级更多是从安全合规性要求、数据保护要求的角度出发的，我们称他为数据敏感度分级似乎更为贴切。数据分级本质上就是数据敏感维度的数据分类。

北京数据资产分类分级服务

与此同时，由于任何时候，数据的定级都离不开数据的分类。通常，数据分级是在数据分类的基础上，采用规范、明确的方法区分数据的重要性和敏感度差异，按照一定的分级原则对其进行定级，从而为组织数据的开放和共享安全策略制定提供支撑的过程。因此，我们在数据安全治理或数据资产管理领域，都是将数据的分类和分级放在一起做，统称为数据分类分级。
数据分类分级的典型应用场景有哪些？如，企业用户做数据安全建设工作时，会梳理企业数据资产、分类分级，根据分类分级结果制定数据管控策略，实施管控措施；企业业务系统部署在云环境，需要支持云端数据资产分类分级；监管机构需要对大数据企业/单位做综合数据安全风险评估，包括数据资产识别、数据分类分级、平台组件安全扫描，等等。
此外，以工业行业为例，工业企业的数据分类，可分为研发数据域（研发设计数据、开发测试数据等）、生产数据域（控制信息、工况状态、工艺参数、系统日志等）、运维数据域（物流数据、产品售后服务数据等）、管理数据域（系统设备资产信息、客户与产品信息、产品供应链数据、业务统计数据等）、外部数据域（与其他主体共享的数据等）
而与之相对应的是，工业数据又可分为一级、二级、三级等3个级别，三级数据是指涉密数据，会给国家安全、公众利益造成巨大损害的数据，二级数据是指会给企业带来较大负面影响、造成直接经济损失较大的数据，一级数据是指会给企业造成负面影响较小、直接经济损失较少的数据。
实行数据分类分级是数据全流程动态保护的基本前提，也是当前数据安全建设的痛点和难点，更是数据安全相关法律监管中要求必须开展的基础性工作。在政企实践过程中，面对不同的行业属性、监管要求、数据特征、业务发展诉求等差异，往往在分级级数、粒度确定，升级降级等诸多环节存在挑战。
北京数据资产分类分级服务的意义
1、满足合规要求
满足合规是企业平稳运行最基本要求，《网络安全法》第二十一条（四）、《数据安全法》第二十一条、《民典法》第六章，以及等保、标准规范等都有要求，企业应当去研究，按照本行业的监管要求去执行，采用流程和技术手段切实落实数据分类分级工作。
2、满足自身发展
随着大数据、人工智能、云计算等新型技术的深入应用，往信息化资产转变成为必然趋势。在信息化水平不断提升的同时，也将产生多种多样的数据，前期没做好数据管理方面的规划，后期维护成本更高。
3、提升数据使用价值
如何更好的从数据中提取价值，持续性为企业提供精准的数据服务。在提升运营能力同时，数据资产的精细化管理，必将成为企业业务优化的发力点或突破点，也是企业竞争力之一。数据资产的确认和计量极有可能纳入企业资产负债表，成为企业的资产之一。
4、减少数据安全风险
采用规范的数据分类、分级方法，有助于企业厘清数据资产，确定数据重要性或敏感度，哪些数据谁可以用怎么用、哪些数据可以公开哪些数据不可以公开等情况，针对性地采取适当、合理的管理手段和安全防护措施，形成一套科学、规范的数据资产管理与保护机制，从而减少数据遭受篡改、破坏、泄露、丢失或非法利用的可能。

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