# 企业数智化过程中的数据安全如何保障？
数字化转型正在重塑中国企业的发展轨迹。从制造业的智能工厂到金融业的在线风控，从零售业的精准营销到医疗健康的数据互通，数智化浪潮席卷各行各业的每一个角落。然而在这场深刻变革中，一个无法回避的问题始终横亘在企业面前：当数据成为新的生产要素，企业该如何守护自己的数据资产安全？
这并非一个可以简单回答的问题。数据安全的复杂性在于，它既涉及技术层面的防护手段，也关乎管理制度的建立完善；既需要应对外部的网络攻击，也要防范内部的数据泄露；既要满足监管合规的要求，又要兼顾业务创新的需求。多重挑战交织之下，企业数智化进程中的数据安全保护已经成为一道必须认真对待的综合性命题。
一、数智化转型下的数据安全新挑战
要理解当下企业数据安全面临的挑战，需要首先看清数智化转型给数据处理方式带来了哪些根本性变化。
传统企业模式下，数据大多存储在本地服务器中，流转范围有限，管理相对简单。而数智化转型带来了数据的爆发式增长和高度流动。云计算、物联网、移动互联等技术的广泛应用，使得数据不再局限于传统的结构化形态，而是延伸至海量非结构化数据；数据的产生地点从办公室扩展到生产线、供应链、客户端的每一个末端；数据的流动方向从单向传递变为多方协同共享。
这些变化直接放大了数据安全的风险敞口。根据中国信息通信研究院发布的《数据安全白皮书（2020年）》，数据泄露事件呈逐年上升趋势，其中因数智化转型过程中安全防护不当导致的数据泄露占比持续攀升。另一项来自奇安信安全中心的统计显示，2023年我国企业面临的数据安全事件中，超过六成与数字化转型过程中的系统升级、业务上云、数据打通等环节直接相关。
更值得关注的是，数智化转型往往伴随着业务模式的创新尝试，而新业务、新场景在带来机遇的同时，也常常暴露出安全防护的空白地带。某知名电商平台在推进供应链金融业务时，因对合作方的数据共享权限管理疏漏，导致核心客户数据被第三方合作机构违规使用，引发了严重的信任危机。这类案例表明，数智化进程中的数据安全风险往往不是来自外部攻击，而是源于内部管理机制与业务发展之间的脱节。
二、企业数据安全的四大核心痛点
通过梳理近年来多起数据安全事件的共同特征，可以发现企业在数智化转型过程中普遍面临以下核心痛点：
1. 数据资产底数不清
很多企业在开展数智化转型时，对自身数据资产的状况缺乏系统性的掌握。不清楚自己拥有哪些数据、不了解数据的存储位置和流转路径、不知道哪些数据属于敏感信息、无法评估不同数据的价值等级——这种“看不清、摸不着”的状态，直接导致安全防护无从谈起。
某省级政务服务平台在数据安全自查中发现，系统中存在大量历史遗留的测试账号和幽灵数据，其中部分数据因年代久远已无人能说清其来源和性质。这些“沉睡”的数据资产往往成为安全防护的最薄弱环节，一旦被攻击者利用，后果不堪设想。
2. 权限管理机制粗放
数智化转型强调数据的融合共享，以支撑业务协同和智能决策。然而许多企业在追求数据流通效率的同时，忽视了权限管理机制的同步建设。过度授权、权限滥用、权限回收不及时等问题普遍存在，为数据安全埋下隐患。
某互联网企业曾发生这样一起事件：一名离职员工在离职后仍保留了原岗位的系统访问权限，利用这一漏洞下载了大量核心业务数据并带至竞争对手处。该事件暴露出企业在员工权限生命周期管理方面的严重缺失。
3. 供应链安全管控不足
数智化转型使企业越来越深度地嵌入到复杂的产业链和生态系统中。与供应商、合作伙伴、外包服务商之间的数据交换日益频繁，但企业对外部合作方的数据安全能力往往缺乏有效的评估和管控。
近年来多起数据泄露事件的源头并非企业自身，而是其下游合作伙伴。某连锁酒店品牌上亿条用户开房记录泄露事件，经调查后发现问题出在为该酒店提供PMS系统的第三方技术服务商身上。这类供应链安全问题具有隐蔽性强、影响面广的特点，已成为企业数据安全防护体系中必须正视的短板。
4. 合规建设滞后于业务发展
《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的相继实施，标志我国数据安全进入强监管时代。然而不少企业在数智化转型过程中，业务的快速推进与合规体系建设之间存在明显的时间差。部分企业甚至在遭受监管处罚后，才意识到数据安全合规的紧迫性。
2023年，多家知名企业因违规收集使用用户个人信息、数据跨境传输不合规等问题被监管部门处以重罚，这些案例充分说明，合规不再是可以拖延的“选修课”，而是企业数智化发展必须守住的底线。
三、问题根源的深层剖析
上述痛点的形成并非偶然，而是多重因素共同作用的结果。
从认知层面看，部分企业对数据安全的重视程度仍然停留在“技术部门的事”这一传统认知层面，缺乏从战略高度审视数据安全问题的意识。在数智化转型的顶层设计中，数据安全往往被安排在“ afterthought（事后考虑）”的位置，而非与业务发展同步规划、同步实施。
从能力层面看，数据安全专业人才的短缺制约了企业数据安全能力的建设。具备数据安全技术能力与业务理解能力的复合型人才在市场上极为稀缺，许多中小企业甚至难以配置专门的数据安全岗位，这直接导致企业“有心无力”的困境。
从机制层面看，数据安全的责任边界在企业内部往往不够清晰。IT部门、安全部门、业务部门之间在数据安全问题上容易出现“都管都不管”的模糊地带，缺乏有效的协调机制和责任追究体系。
从技术层面看，数智化转型带来新技术、新架构的广泛应用，而安全防护技术和工具的迭代更新往往滞后于业务系统的升级速度。云计算、微服务、API接口等新技术的引入，在提升业务效率的同时也扩展了攻击面，对传统安全防护模式提出了全新挑战。
四、构建数据安全保障体系的可行路径
面对上述挑战，企业需要从战略规划、组织架构、技术手段、运营机制等多个维度构建系统化的数据安全保障体系。以下路径可供企业参考：
1. 建立数据资产台账，实现“心中有数”
数据安全保护的第一步是摸清家底。企业应组织开展数据资产全面梳理工作，建立覆盖数据全生命周期的资产台账。这包括明确数据的分类分级标准、梳理数据的产生来源和存储位置、绘制数据的流转图谱、识别敏感数据的分布情况等。
数据分类分级是其中的关键环节。企业可参照《数据安全法》的要求，根据数据的重要程度和一旦泄露后的影响范围，将数据划分为不同等级，并据此制定差异化的保护策略。一般而言，涉及个人隐私、商业秘密、关键业务的数据应被划入更高等级，实施更严格的访问控制和加密措施。
2. 完善权限管理机制，堵住“内部漏洞”
针对权限管理方面的问题，企业应建立覆盖权限申请、审批、执行、回收全流程的管理机制。特别需要关注以下环节：
- 最小权限原则的落地执行，确保每个用户、每个系统账号仅获得完成其职责所必需的最小权限；
- 员工权限的动态管理，建立与人事变动、岗位调整同步的权限变更流程，确保员工离职或岗位变动时，其相关权限能够及时回收；
- 特权账号的严格管控，对拥有系统最高权限的管理员账号实施多重认证和操作审计，防止权限被滥用。
3. 强化供应链数据安全管理
企业应将数据安全能力纳入对合作伙伴的评估体系，在合作前期对合作方的数据安全水平进行全面评估，明确约定数据保护的责任和义务，并在合同中加入数据安全相关的违约条款。
同时，企业应建立对外部合作方的持续监督机制，定期对合作方的数据安全状况进行审查，及时发现和处置潜在风险。对于核心数据或敏感数据的合作，应采用数据脱敏、联邦学习等技术手段，在保障数据价值的同时降低泄露风险。
4. 加快合规体系建设
企业应主动对照《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的要求，开展合规差距分析，识别当前数据处理活动中的合规风险点，并制定切实可行的整改计划。
合规建设不仅是满足监管要求的被动应对，更应成为企业提升数据安全管理水平的主动选择。企业可以借鉴PDCA（计划-执行-检查-改进）的循环管理模式，建立数据安全合规的长效运行机制，确保合规要求能够持续有效地落实到日常业务运营中。
5. 注重安全文化建设
技术手段和管理制度的效果，最终取决于企业员工的意识和行为。企业应将数据安全纳入员工培训的必修内容，通过案例警示、模拟演练等方式提升全员的安全意识。特别需要强调的是，数据安全不仅是安全部门的责任，每一个接触数据的员工都是数据安全防线上的重要一环。
在具体实践中，企业可以借助智能化的安全合规检测工具，对员工在日常工作中的数据操作行为进行监测和提醒，及时发现和纠正不当操作，将安全意识融入到每一个工作细节中。
五、结语
数智化转型是企业发展的必然趋势，而数据安全则是这场变革中不可回避的基础性命题。没有安全根基的数智化转型，就像在沙子上建高楼，看似光鲜亮丽，实则隐患重重。
企业数据安全的保障，不是一朝一夕的事，也不是某一环节、某一项技术能够解决的事。它需要企业从战略层面高度重视，从组织层面明确责任，从技术层面持续投入，从制度层面不断完善。这是一个系统性、长期性的工程，需要企业有足够的耐心和定力。
值得欣慰的是，越来越多的企业已经开始认识到数据安全的重要性，并积极探索适合自身的保护路径。在监管部门的推动下，在行业企业的共同努力下，中国企业数据安全的整体水平正在稳步提升。当然，这条路仍然很长，需要持续的投入和努力。
对于正处在数智化转型关键期的企业而言，现在正是补齐数据安全短板的好时机。早投入、早布局，才能在未来的竞争中立于不败之地。
