随着互联网的迅猛发展，个人和组织产生的数据呈指数型增长，大数据时代随之到来。数据成为许多组织赖以生存的生产要素，越来越多的业务决策基于数据进行，而数据安全也成了用户亟待解决的重点难点之一。数据合规成为数据安全中尤为重要的一环，不仅关系到用户的业务发展，甚至被提升为国家战略的高度。

一、如何梳理当前数据安全现状

在建设数据安全合规体系之前首先应通过数据安全风险评估、数据安全专项检查等梳理数据安全的现状，做到准确把脉，对症下药。

1、数据安全风险评估服务

数据安全风险评估可对数据流转过程进行多个风险维度的评估和检测，其核心是平衡数据价值和数据风险之间的跷跷板。依据相关信息安全风险评估规范文件并结合行业特征、DSMM（数据安全能力成熟度模型），以及数据应用场景，对每个环节进行评估，最终形成数据安全风险评估报告。

针对报告，从数据管理的组织、制度、技术、人员等多个维度进行差距分析形成差距报告并提供整改建议。

2. 数据安全专项检查服务

依据《数据安全法》、《民法典》、等保2.0等相关规定，针对数据的泄露、违规收集、非法使用等情况不定期地进行巡检，协助组织快速定位问题，形成检查报告，提供整改建议。

二、怎么建设数据安全合规体系？

数据安全合规体系建设是一个系统工程，在进行数据资产梳理之后，首先要进行数据分类分级，搭建数据安全总体架构，并分阶段推进数据安全体系建设。

1. 数据安全分类分级

实行数据分类分级是保障数据安全的前提，也是数据安全治理过程极为重要的一环。使用数据分类分级工具，落实数据分类分级工作，可满足合规性要求，做到：

看得清： 通过数据分类分级服务帮助组织梳理数据地图，实现全面性的“精准可视”与“安全可控”。

理得顺： 以“精准可视”的资产地图为借鉴，协助组织快速构建可持续发展的数据安全管理体系，理顺数据资产，盘活数据价值。

用得好： 结合业务与分类分级结果，掌控数据质量，提升数据应用水平，加速数字化转型，提供数据价值变现新动能。

2. 数据安全总体架构规划与建设

组织的数据安全总体架构规划，应以数据合规为驱动，以推动业务发展为目的，分阶段推进数据安全体系建设，贯彻落实法规要求，将单点风险控制转化为全面、分阶段的安全规划，突出核心区，帮助客户全面、有效、持续提升数据安全防护能力。其中包含但不限于：

●数据安全组织体系建设

突破传统网络安全或IT部门独立履行数据安全合规治理职责的瓶颈，建立跨领域、懂数据、为数据安全合规端到端负责的新组织，实时掌控重要数据流向变化。

●数据安全管理体系建设

以外部法律监管和企业内部数据管理应用为着眼点，形成规范性、可执行的管理体系。包含但不限于以下四类管理制度清单：

针对核心数据管控，定期进行风险评估，及时响应。

●数据安全技术体系建设

技术体系是协助组织提高数据安全合规效率的工具，工具要可贯穿数据形态、流向及全生命周期，要能统筹管理各类安全技术能力，实现全网进不来、拿不走、看不了、走不脱、可视化的数据安全技术体系。

●数据安全运营体系建设

数据的安全合规、风险可控的终极目标是数据价值体现。数据安全不可仅满足一次合规，只有以运营指标为基础，考核监督为改进依据，实现“事前、事中、事后”的全过程覆盖，加大事前预防能力，减少“亡羊补牢”，构建自适应、自运营的安全能力，才能让数据在实现价值的路上无后顾之忧。

三、为什么要建设数据安全合规体系？

数据安全合规体系建设是一项至关重要的工作，通过数据安全合规体系的建设，能够协助组织：

1. 满足合规性要求

2. 细化数据安全能力建设

3. 增强内部管理能力

4. 适应业务发展需求

数据安全合规体系建设作为一个系统性工程，在实施中要与用户的业务相结合，针对业务特点进行调优与适配。作为业界领先的数据安全解决方案供应商，昂楷科技已经陆续推出多个行业数据安全合规解决方案，并在医疗、政府等多领域成功落地实践，助力用户数据安全合规体系建设。

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浅析大数据时代的数据安全合规体系建设