随着经济的发展，数字化技术不断创新应用的深入研究，数据成为数字化行业的重要生产要素。在数据与业务深度融合过程中，出现了由于大量数据的流动致使出现数据泄露的事件频发。根据相关的法律法规，获得更好的平衡数据价值释放与数据安全使用，企业亟需建立、健全数据安全治理综合体系方案。 数据安全运营管理平台通过对安全组件统一纳管，并基于平台实现统一的策略联防联控机制，全网数据综合分析帮助用户构建基于数据安全运营闭环的协同联动防御体系。

一、客户薄弱环节：

（1）缺乏经验，缺乏专家
       企业需要针对数据的特性进行精细化安全策略保护，但大部分企业对数据安全建设相对陌生，经验非常有限；甚至整个行业都缺乏在数据安全领域有丰富经验的专家来帮助企业设计、规划、落地和运营整个数据安全。
（2）现状评估难、策略落地难
       企业会通过咨询机构进行数据安全的评估和咨询，但咨询机构通常会存在以下明显不足：
       a)对现状了解不足：咨询机构对企业安全现状的评基本通过人工调研方式，缺乏技术手段支撑，无法贴合企业自身安全需求。
       b)技术落地性不足：咨询机构的核心职责是做评估、出规划方案，但相应的技术方案在实际场景中是否能落地、落地效果如何都无法保障。
（3）持续性不佳
      企业会通过咨询机构进行数据安全的评估和咨询，但咨询机构通常会存在以下明显不足：
      a)对现状了解不足：咨询机构对企业安全现状的评基本通过人工调研方式，缺乏技术手段支撑，无法贴合企业自身安全需求。
      b)技术落地性不足：咨询机构的核心职责是做评估、出规划方案，但相应的技术方案在实际场景中是否能落地、落地效果如何都无法保障。

二、方案特色
    （1）数据资产梳理和分级是整体数据安全治理的基础。全知科技能够为企业提供数据资产梳理和分类分级服务；同时，对标国家和行业的规范和要求，从管理制度和技术风险两方面进行安全差距和风险分析，帮助企业形成清晰的数据安全现状评估。
优势在于：
      1、数据资产发现和梳理：支持主流的30+数据库类型，可灵活扩展。
      2、数据处理能力：集成NLP、OCR、图像领域的基础算法能力，支持结构化和非结构化数据类型
      3、AI算法赋能自适应适配：融合小样本学习和无监督学习等前沿AI技术，快速建立新领域的数据分类能力。
      4、内置丰富的数据分级场景：系统内置金融数据分级指引、个人信息安全规范、个人金融信息安全保护规范等场景
    （2）结合《数据安全法》、国家权威标准和行业最佳实践，基于深度的企业数据安全和风险现状调研，北京四方远望为企业量身定制一套数据安全组织和管理制度体系，提供专业的数据安全管理制度、组织架构、技术体系规划设计，让企业全面了解和掌控数据和风险现状。
特点优势在于：

       以数据资产梳理和风险评估驱动的设计和规划，让企业全面了解和掌控数据和风险现状。在此基础上设计和规划整体的数据安全管理制度和体系，以风险评估为基础，设计落地的优先级，让企业数据安全建设有的放矢，每一分钱都花在最大化降解数据安全风险的地方。
    （3）北京四方远望为企业提供数据安全风险监测和管控平台，平台以数据分级为中心，自动化管控数据权限、追踪数据流动风险监测、关联数据保护措施，实现数据生命周期关键场景的全面风险感知，让数据使用更合规；同时，平台化的自动化安全策略映射可大幅减少企业人工运营成本，提升数据风险管理覆盖面。
特点优势在于：
       平台以数据分级为中心，自动化管控数据权限、追踪数据流动风险监测、关联数据保护措施，对企业数据安全管理人员来说，做好数据分级之后，可以通过一个平台自动化映射数据风险监控策略、数据权限管理策略、数据脱敏管理策略等，而相比于传统的单点产品，需要在每个产品进行单独的数据分类分级再做安全策略配置，平台化的自动化安全策略映射可以大幅减少人工运营的成本，提升数据风险管理的覆盖面。

三、方案价值：

1.消除数据安全治理痛点

充分解决了数据体量大、覆盖区域广、应用场景杂、持续治理难四大难题。

2.贴近客户业务侧需求

         乐高式融合方案可依据不同应用场景、业务需求“分期建设、按需治理”，充分满足需求的同时最小化采购成本。

3.助力企业数字化转型

         本着整体规划、整体建设、统一协同的思想，为企业数字化转型提供了有力的数据安全支撑，促进业务高效高质量发展。

4.满足相关法律法规要求

满足《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规对数据安全治理的要求。