隨著各行各業信息化不斷演變發展，數據已成為基礎設施，成為業務發展重要原動力，內部業務與互聯網深度融合，利用新媒體，讓數據產生更大價值，是近近幾年發展的主要趨勢。如何提升數據資產價值同時讓數據使用更安全，已成為各個行業探討的方向。
一、數據安全管理的定義
數據安全管理指為數據處理系統建立和采用的技術和管理的安全保護，保護計算機硬件、軟件和數據不因偶然和惡意的原因遭到破壞、更改和泄露。也就是通過采用各種技術和管理措施，使網絡系統正常運行，從而確保網絡數據的可用性、完整性和保密性。所以，建立網絡安全保護措施的目的是確保經過網絡傳輸和交換的數據不會發生增加、修改、丟失和泄露等。
二、目前企業數據安全管理現狀
1、海量數據流轉，導致數據追蹤不可控
在當前復雜的業務情境以及技術條件下，數據在很多時候并不是先生成再存儲，而是從不同的位置獲取的，在ETL/ELT過程中，數據在不斷地變化位置，并經歷著富化、匿名化或者其他轉換。而且數據的轉換既可能在同個平臺內進行，也可能跨平臺或跨公共云進行，這使得數據的追蹤變得十分不可控。
2、數據規模迅速增加，亟需數據安全治理方式改進
迅速擴大的數據規模，使得與數據相關的保護和治理，從數據發現到分級分類、從訪問控制到數據審計，都需要改變舊有的模式，來應對快速生成的海量的數據帶來的變化。
3、攻擊手段多樣化，傳統安全手段防護效果甚微
目前針對數據的攻擊手段不斷翻新，大數據在全生命周期過程中被竊取、被濫用、被篡改的風險不斷增大。傳統的安全手段體系在應對大數據環境下的安全威脅時會出現防護效果不佳，甚至失效的情況，也為數據安全威脅的追蹤溯源帶來了更大的挑戰。
4、數據存取方式演變，數據安全控制暗藏風險
隨著技術的發展，數據服務變得更加便利，大量用戶可以直接使用應用程序來訪問和使用數據。但數據訪問的歸因問題、權限設置問題，很容易變成數據安全控制中的薄弱地帶，給組織的數據安全帶來隱藏風險。
三、數據安全治理實施
1、組織建設
設計健全的組織架構是數據安全治理工作的基礎。組織建設包括部門職責與人員角色確定及動態協同機制，
2、資產梳理
內部資產梳理是數據安全治理的核心所在，只有詳細、真實的數據梳理才能讓數據安全治理真正落地執行。梳理主要從現有管理、技術、治理場景三方面進行。數據資產主要為，機構化數據及非結構化數據，針對數據需要梳理威脅性、脆弱性及使用權限確定。針對結構化數據還需明確數據類型及基礎信息，如：主機信息、網絡信息、數據庫品牌、數據庫版本信息等；對數據進行分類分級，通過合規性要求、自身主觀判斷、意外事故影響和第三方使用價值進行數據劃分。
3、流程管控
完善的管控體系是保障數據安全治理可持續性的關鍵所在，流程管控主要從組織體系、執行體系、運維體系等三個方面進行考量。組織體系：建立決策層、管理層、執行層多方面、跨部門有效協同機制與制度；執行體系：包括治理方針、規章制度、治理標準、治理規范、治理流程等；運維體系包括維護、監控、評估、加固、審計與應急、治理評估等。
4、安全防護完善
數據安全治理離不開安全技術及安全產品，安全防護體系能力主要從發現能力、運維能力、防護能力三個方面進行建設。發現能力：數據泄密、數據審計、數據安全基線管理、UEBA、數據態勢感知等；運維能力：綜合性審計、基于數據的漏掃、監控與預警及統一認證與授權等；防護能力：數據加密、數據脫敏、數據庫防火墻、數據防泄漏、統一策略管理、容災備份等。
四、為什么選擇睿治數據安全管理平臺
睿治智能數據治理平臺由億信華辰自主研發，是一款融合數據集成、數據交換、實時計算存儲、元數據管理、數據標準管理、數據質量管理、主數據管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理十大產品模塊，覆蓋數據全生命周期管理的應用平臺，也是目前國內功能齊全的數據治理工具，助力數據標準落地，提升數據質量，實現數據資產融合，打通數據治理各個環節，十大產品模塊可獨立或任意組合使用，快速滿足政府、企業各類不同的數據治理場景。數據安全管理貫穿于數據治理全過程，提供對隱私數據的加密、脫敏、模糊化處理、數據庫授權監控等多種數據安全管理措施，全方位保障數據的安全運作。