數字經濟和信息產業蓬勃發展的今天，社會對數據安全保障要求越來越高，各行業都在建立健全數據安全全生命周期治理體系，加強數據合規監管，促進數據資產、數據安全風險的全面監督管理，確保自身業務的數據安全。數據安全保護已進入常態化發展態勢。
作為重要信息數據處理者，政府部門、大型機構、企業集團等組織、機構數據呈現多源異構、風險多樣性等特點，結合數據可管、可控、可用的發展趨勢，單一的數據安全防護已無法有效解決各種安全風險。
數據安全管控需求集中體現在數據安全設備的統一管控、設備與平臺的智能聯動、數據安全態勢可視化、數據安全合規監管等方面，多維度建立數據安全運營管控能力已成為主流發展趨勢。國外數據安全管控傾向于隱私保護，在國內合規監管的驅動下，數據安全管控則更注重數據資產和數據安全風險的可管、可視、可控、可追溯及可持續的綜合運營能力。
好的數據治理體系可以盤活整條數據鏈路，最大化保障組織機構數據的采集、存儲、計算和使用過程的可控和可追溯。
某集團高層需要統計公司的數據資產、數據分布、數據使用、數據安全防護等情況。公司服務器多、數據存儲量大，高層領導急需了解這些數據的真實狀況，需要考慮哪幾個點呢：
公司目前有哪些數據資產？
這些數據從哪里來？用到了哪些地方？
是否所有數據的使用均符合規范，授權和制度情況如何？
是否數據存在泄露、被攻擊、被勒索情況，解決方案有哪些？
是否存在大量數據沒有被合理且安全地使用？
……
如果沒有一套完整的綜合治理體系來嚴格把控數據流通，做到可追溯、可審查和對數據各層級與維度的安全防護，組織機構將無法從全局獲悉全數據形態，全生命周期和全流通環節的具體情況，數據泄露、流失，竊取等風險程度極高。
數據治理體系是為了規范業務數據規范、數據標準、數據質量和數據安全中的各類管理任務活動而建立的組織、流程與工具。
通過一個常態化的數據治理組織，建立數據集中管理長效機制，規范數據管控流程，提升數據質量，促進數據標準一致，保障數據共享與使用安全，從而提高企業運營效率和管理水平。
如果有一個好的數據安全治理體系或平臺，我們應該對其有什么樣的期待呢？
一個好的框架能夠幫我們對復雜模糊的概念做清晰的梳理，明確目標與行動計劃，提高項目成功率。國際權威的IT咨詢機構Gartner提出了數據治理與信息管理的參考模型，將數據治理分為四個部分：規范、計劃、建設和運營。Gartner數據治理模型的四個部分定義了企業數據治理的四個階段應重點關注的內容。
昂楷數據安全綜合治理平臺遵循先“理”后“治”的建設思路：數據安全治理必須具備頂層設計思維才能真正實現“治”的目標，規劃、制度、流程、安全建設和安全運營是統一體，不可分割。自上而下實施數據安全內容，從安全建設規劃、安全業務梳理、安全策略制定、安全系統建設和安全運營，形成一個閉環動態和可持續的安全治理建設。
很多客戶因業務資產種類多、第三方開發運維廠家多、建設周期長、多種數據庫并存，更有甚者開發人員會私搭私建數據庫等問題，無法全方位了解其具體的數據資產，也就無法進行正常的數據治理。一個好的數據安全綜合治理平臺應該能夠幫助客戶精準識別數據資產。
比如數據的存儲環境是否安全、數據的訪問環境是否安全、數據的交互環境是否安全、數據的流通環境是否安全……通過對數據資產的全生命周期、全數據形態以及全流通環節進行風險評估，可以“理”清數據資產存在的整體風險，更好地為“治”做鋪墊。
先“理”再“治”?！袄怼鼻鍞祿Y產，對安全狀況有了整體評估后，“治”就是一個順理成章對癥下藥的過程?！爸巍钡倪^程分兩個層面。
從數據全生命周期角度，需要部署系統化的安全產品，以數據安全綜合治理平臺為核心，包含數據庫防火墻、數據庫審計、數據脫敏、數據庫漏洞掃描、數據庫狀態監控、數據水印溯源、數據安全模型、用戶行為畫像等能力單元，利用AI智能和機器學習，提升數據安全“治”的效果。
從安全建設規劃、安全業務梳理、安全策略制定、安全系統建設、安全數據運營，對數據的采集、傳輸、存儲、共享、處理進行安全操作規范，以制度和流程保證數據安全產品的有效運行。
面對日益嚴峻的數據安全威脅態勢，昂楷科技堅持技術創新，不斷深化數據安全保障體系和能力建設，夯實數據生命周期全流程管控能力，在充分發揮自身優勢的同時，積極推動數據安全產業協同，為數字中國建設保駕護航。
