企业数据分类分级指南：6大步骤助你构建数据安全管理体系

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企业数据分类分级指南：6大步骤助你构建数据安全管理体系

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https://blog.csdn.net/zhanggan25/article/details/142790075

随着数据成为企业最宝贵的资产之一，数据的爆炸性增长也带来了诸多管理难题，尤其是在数据安全和合规性方面。为了有效管理数据资产，企业必须采取系统化的方法对数据进行分类和分级，确保各类数据得到恰当的保护和利用。本文将根据国家标准GB/T 43697-2024《数据安全技术数据分类分级规则》，为企业提供一个清晰的数据分类分级流程。

核心步骤概览

数据资产梳理：全面了解企业的数据资产，包括结构化和非结构化数据。
制定内部规则：根据行业标准和企业特点，制定适合的数据分类分级细则。
实施数据分类：对数据进行分类，识别特殊类别数据。
实施数据分级：对数据进行分级，确定数据的安全级别。
审核上报目录：审核分类分级结果，形成数据目录并上报。
动态更新管理：根据数据变化，定期更新数据分类分级体系

1. 数据资产梳理

数据资产梳理是数据分类分级的首要步骤，其目的是全面了解企业所持有的数据资产。这一步骤包括数据的识别、编目和评估。数据资产梳理的结果通常是一个详细的数据地图，它能够帮助企业明确数据的来源、类型、存储位置、使用方式和重要性。

数据识别：通过系统扫描和人工审查，识别企业内所有数据的存储位置和格式。
数据编目：对识别出的数据进行分类和记录，形成数据目录。
数据评估：评估数据的价值、风险和合规性要求，确定数据的初步分类和分级。

2. 制定内部规则

在数据资产梳理的基础上，企业需要制定一套内部规则来指导数据分类分级的具体实施。这些规则应基于企业的业务需求、数据敏感性以及法律法规的要求。

规则制定：结合行业标准和企业实际情况，制定数据分类分级的细则。
规则审核：通过内部会议和跨部门协作，对规则进行审核和完善。
规则发布：将最终确定的规则以书面形式发布，并确保所有相关部门和人员都能够理解和遵守。

3. 实施数据分类

实施数据分类是根据制定的规则，将数据按照其属性和特征进行系统的分类。这一步骤要求对数据进行详细的分析，并将其分配到预定义的类别中。

以下是企业数据分类的一些常用方法：

按业务场景分类：根据企业的不同业务场景，如研发、制造、销售、人力资源等，将数据进行分类。
按数据来源分类：将数据分为内部数据和外部数据，或者原始数据和二手数据。
按数据类型分类：如结构化数据、非结构化数据、主数据、交易数据、元数据等。
按数据用途分类：例如，将数据分为操作性数据、分析性数据、存档数据等。
按数据的计量层次分类：将数据分为定类数据、定序数据、定距数据和定比数据。

分类依据：根据数据的内容、用途、来源和影响等因素进行分类。
分类实施：由数据管理团队或指定人员执行分类操作，确保数据被正确分类。
分类验证：对分类结果进行验证，确保分类的准确性和一致性。

4. 实施数据分级

数据分级是根据数据的重要性和敏感性，将数据分配到不同的级别。这一步骤要求对数据的风险和价值进行评估，并确定相应的保护措施。

对数据进行分级，根据国家标准GB/T 43697-2024《数据安全技术数据分类分级规则》，确定核心数据、重要数据和一般数据的范围。

企业还采用以下方法进行数据分级：

按敏感程度分级：将数据分为非敏感数据、内部敏感数据、高度敏感数据等级别。
按受影响的程度分级：根据数据泄露或非法利用后可能造成的危害程度进行分级。
按法律法规要求分级：遵循《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等相关法律法规，对数据进行分类分级。
按数据的价值和重要性分级：将数据分为一般数据、重要数据和核心数据。
动态调整分级：数据的类别级别可能因时间变化、政策变化、安全事件发生、不同业务场景的敏感性变化或相关行业规则不同而发生改变，因此需要对数据分类分级进行定期审核并及时调整。