随着数字经济时代的到来，数据作为新兴生产要素，其数量和类型都得到了爆发式的增长。如何在保障个人隐私及数据安全、数据合规的基础上充分将数据资产化，产生更大生产价值，加快基于数据本身的安全体系建设。则要实现合规评估自动化、流程化管理，全面动态地掌握数据资产安全，才能进一步普及数字红利，应对合法合规要求。
行业需求
随着我国数据安全相关法律法规、标准规范日益完善，监管力度逐渐增大。企业规模扩大和新业务、新市场的开拓、数据开发应用使企业面临巨大的数据安全合规风险。
一方面由于企业重视程度不够、缺乏专业人员，未定期开展安全合规评估或不知如何开展安全合规评估，存在企业数据安全管理体现不健全、企业员工安全意识不强、员工违规操作等问题，造成数据大规模泄露，给企业造成巨大损失的同时，面临合规风险。另一方面，部分企业开展合规评估，由于人员对评估标准理解不同，对评估的重视程度不够，其评估质量参差不齐，存在无法满足合规要求等问题。
对于企业来说，在数字化转型的进程中，数据作为生产要素的重要性越发凸显。而随着企业生产组织模式的逐步转变，企业数据逐渐暴露在数据盗取、泄露、篡改、敏感数据出境等安全风险下。因此，通过实施企业数据治理项目，帮助企业克服数据质量和数据安全问题、保障企业数据的安全合规，对企业数据资产的安全稳定和今后业务的良性发展有着重要的意义。
数据安全合规管理难点分析
我国数据资源庞大，数字经济发展迅速，大多数企业尚未形成数据合规法制意识，企业数据合规管理尚缺乏统一管理体系，更不必说建立数据合规的流程化、自动化管理。如何实现数据安全合规流程化、自动化是一项关键战略，着重提高可以优化、减少人员犯错流程的技术和能自动执行合规的技术。
常见的数据安全管理合规管理难点如下：
安全要求多，体系化管理缺失问题
要求不明确，执行落地难问题
业务流程不够规范，管理手段缺失问题
评测过程监管缺失问题
解决方案
企业开展数据合规建设不仅具有迫切的需求，还需要有相应的理论依据，将线下无痕测评过程线上处理，测评业务化操作，统一进行管理，实现报告质量把控。对整改合规评估发现的风险进行统一管理，形成风险管理清单，进行风险闭环管理，提高管理效率，保证合规风险整改到位，是提升治理能力的有效途径。
我司数据安全合规评测工具，将安全管理制度和安全管理工作流程结合，通过客户企业上传评测矩阵，根据规范化流程实现指定部门或自行开展数据安全保护现状评测，并最终输出评测报告，减轻大部分手动和分散的工作。
对整改合规评估发现的风险进行统一管理，形成风险管理清单，并可指派风险整改责任部门形成责任清单；对整改过程进行全程跟踪和管理，支持后期审计，包括整改计划、整改核查，最终进行风险闭环管理，保证合规风险整改到位。
在提高管理效率的同时，全员参与，不仅对人员能力和数据安全防护意识得到较大提升，降低员工违规操作风险，还规避管理和技术分离造成管控遗漏缺失。
01
解决评测过程监管缺失问题
实现评测过程可审计，支持用户管理、角色管理、日志管理等功能，对用户的操作、评测过程、留存历史数据提供可审计依据
02
问题解决安全要求多，体系化管理缺失
根据指定规范对客户企业数据安全保护现状进行评测，基于考核规范要求中抽取出的检查项、检查标准、检查材料等内容组成的一套可直接操作的评测标准，并最终输出评测报告。
03
解决要求不明确，执行落地难问题
对评测矩阵进行解析，丰富以往单一检查过程、终结手动统计汇总方式，实现用户对检测任务及任务内容的维护与管理，对检查项自动评分、结果汇总和统计。
04
解决业务流程不规范，管理手段缺失问题
实现了评测流程规范化管理，能够对评估矩阵、评估任务、评估过程、评估结果进行统一规范管理，并对所有操作进行日志记录，为后续操作审计提供依据
往期回顾
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