背景：
企业对数据资产管理混乱，没有清楚地梳理，对于敏感数据分布在哪些数据资产中，关联了哪些业务，暴露在哪些人员面前等情况了解得不够清晰全面，又增加了数据安全的风险，极有可能在不经意间就将内部的敏感数据泄露了出去，造成不可挽回的经济损失。
痛点：
数据安全治理的框架制定需要结合国家和行业要求规范，由于缺乏经验，企业即使在认识到数据安全治理的重要性之后，仍会因为现实困境难以找到破局之路；此外，企业甚至整个行业都非常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。
解决方案：
1、数据资产梳理
通过业务调研及技术探测，对企业的各方数据进行全面扫描，形成元数据管理、数据血缘分析、资产地图。
2、数据分类分级
以国家和行业数据分类分级标准规范为基础指导，结合企业业务数据现状，设计和规划整体数据分类分级的框架和原则。
3、持续数据运营
通过定期发现、定期扫描、重要数据识别、数据安全级别复核、打标策略更新维护等运营手段，持续进行数据分级动态运营。
方案价值：
1、满足合规要求
帮助企业满足《数据安全法》、《金融数据安全分级指南》、《工业数据分类分级指南》，《基础电信企业数据分类分级方法》等法律法规合规的需要，既能够应对国家层面的法律法规，亦能满足行业法规的要求。
2、数据资产地图
能够帮助企业对数据资产进行全面的清查和摸排，了解敏感数据分布、类型、量级，做到心中有数，以此构建企业级的数据资产目录，为之后企业数据资产管理和数据安全体系建设打好基础。
3、数据安全治理
数据资产化能使企业从安全分级角度明确数据整体态势，利用数据分类分级的结果指导数据安全策略的部署与实施，实行数据安全治理。
