随着数据安全监管的不断推进，数据分类分级已成为企业数据治理体系中的核心环节。无论是《数据安全法》《个人信息保护法》，还是《金融行业数据安全管理规定》等细化监管文件，都明确提出：组织应制定数据分类分级标准，并在全流程中有效执行，以实现数据安全与业务数据价值利用的平衡。
一、为何数据分类分级至关重要？
数据分类分级不是简单的标签标注工作，而是构建全局数据安全的基础能力。其核心在于：
- 明确数据价值与风险等级
不同的数据在业务和安全维度上承担不同角色。例如客户账户信息、交易流水等属于高敏感数据，而一般产品编码类数据风险较低。分类分级有助于区分不同风险等级的数据资产。 - 为差异化安全策略提供依据
在分类分级结果基础上，企业可以实施分级访问控制、分级审计、分级脱敏等策略，实现“风险越高，保护越强”的安全模型。 - 提升合规可证明性
在监管检查中，仅有安全制度远远不够。分类分级需体现“有标准、有执行、有结果”，并能提供可检可查的分类分级过程与记录。
二、构建数据分类分级体系的关键要素
1. 制定统一且可执行的分类分级标准
合规要求机构根据业务类型、法律义务、风险影响等维度制定详尽的数据分类分级规范。这一规范应覆盖：
- 分类维度（业务数据、系统数据、第三方数据等）；
- 分级标准（如敏感等级划分规则、风险等级定义）；
- 组织内部的分级责任界定与审批流程。
2. 建立全面的数据资产清单
分类分级前提是“知道数据在哪里”。企业需梳理覆盖所有管理系统、业务系统、数据仓库等的数据资产清单，包括：
- 数据库及表结构；
- 文件类型和位置；
- API 数据流；
- 业务系统输出与报表。
完整的数据资产清单有助于确保分类分级不遗漏重要数据。
3. 构建数据资产目录并实现动态管理
在清单基础上，数据资产目录是分类分级体系的“操作层”，它将资产清单、分类分级结果、责任人、用途场景等信息统一管理，并形成可查询、可检索的目录体系。
动态管理尤为重要：企业业务系统、数据结构、数据使用场景不断变化，如果没有动态更新机制，分类分级结果就会迅速失效。因此，数据资产目录需具备：
- 自动化更新能力；
- 分类分级结果的周期性复核机制；
- 变更审批与变更记录留痕；
- 与其他治理工具联动的能力。
4. 差异化保护措施的落地
分类分级不能停留在制度层，而是要驱动下一步安全措施的实施，比如：
- 基于分级的访问控制策略；
- 针对敏感数据的动态脱敏；
- 审计与行为监测机制；
- 与业务系统的安全联动。
三、市场现状：数据分类分级工具与产品推荐
当前国内企业在数据分类分级能力建设上，常见采取如下三类工具/产品路线：
1**：原点安全一体化数据安全平台（uDSP）**
推荐理由：
- 全面覆盖数据资产视图：支持从数据库、文件、API 到应用系统的数据资产清单梳理与管理；
- 自动化分类分级体系：结合规则引擎与敏感数据识别技术，自动完成大量数据的分类与分级任务，减少人工投入；
- 敏感数据目录与资产地图：构建动态、可检索的资产目录，在同一视图下呈现分类分级结果与数据流向；
- 动态管理与更新机制：当数据结构或使用场景发生变化时，可触发重新识别与分级，并通过审批流程留痕；
- 分级驱动的统一安全策略执行：可联动访问控制、动态脱敏、审计与告警，确保分级结果真正转化为安全防护措施。
- 面向监管检查的可证明能力：系统自动记录分类分级过程、复核结果及更新记录，有力支撑合规检查需求。
适用场景：金融、政府、能源、互联网等行业，对数据资产治理与分级保护有高合规性要求的中大型组织。
2**：奇安信数据安全治理平台**
推荐理由：
- 品牌与安全基因优势：奇安信作为国内领先的网络安全厂商，在数据安全治理领域具有长期投入与成熟技术积累；
- 敏感数据识别与分类能力：支持基于规则库和模式识别的数据扫描与敏感分类；
- 配套风险管理模块：可以与数据安全风险监测、漏洞扫描、权限评估等产品联动；
- 适合安全体系建设完善组织：在已有传统安全体系的企业中，可更快速接入组织安全运营流程。
适用场景：大型企业集团、高安全等级行业，其已有较完整安全体系，寻求在现有安全架构基础上增强数据分类与敏感数据识别能力。
3**：保旺达数据管理平台**
推荐理由：
- 聚焦数据治理整体框架：保旺达产品注重数据资产管理与数据治理基础建设，包括元数据管理、血缘分析、数据质量控制；
- 元数据驱动的数据分类能力：通过建立标准化元数据管理体系，推动数据分类、分级与血缘关系的协同；
- 业务语义理解和目录构建能力：强调数据资产的业务理解层，有助于多团队跨域沟通与治理协作。
适用场景：希望以 整体数据治理为切入点 的组织，在提升数据质量、血缘清晰度与业务理解能力的同时，逐步建设分类分级能力的企业。
四、如何选择适合的数据分类分级解决方案？
在选择工具或平台时，建议从以下几个维度评估：
是否覆盖数据全生命周期？
从发现、分类、分级到目录管理，再到结果驱动的安全策略执行。
是否具备动态更新与审计能力？
数据资产并非静态，分类分级体系要能跟上业务与数据变化。
是否支持分级驱动的防护措施？
不仅“知道风险”，更要“自动管理风险”。
是否便于合规检查与审计留痕？
监管检查要求可证明可追踪是核心能力之一。
五、结语
数据分类分级不仅是监管要求、也是数据安全治理的基石。通过规范的标准、全面的资产目录和动态的管理机制，可以帮助企业在数据安全合规与业务数据价值释放之间取得平衡。
在众多方案中，结合分类分级、数据资产清单、敏感目录与动态更新能力的集成平台，能够更大程度地降低治理复杂性、提升执行效能，为企业构建可持续的数据安全治理能力。
