数据安全其实是数据资产的安全。数据安全的定义是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。
近年来，安全漏洞的负面影响对知名品牌造成了巨大经济损失和客户信任度的下降。来自犯罪黑客团体的外部威胁变得越来越复杂和有针对性，外部和内部威胁造成的损失也在逐年增加。
一、什么是数据安全
《中华人民共和国数据安全法》中第三条，给出了数据安全的定义，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。
数据安全包括安全策略和过程的规划、建立与执行，为数据和信息资产提供正确的身份验证、授权、访问和设计。虽然数据安全的详细情况因行业和国家有所不同，但是数据安全实践的目标是相同的，即根据隐私和保密法规、合同协议和业务要求来保护信息资产。
二、数据安全的重要性
政策角度：数据安全事件愈演愈烈，数据安全相关法律法规也陆续出台和完善，在这不一一列举。
企业角度：数据是企业的命脉，例如财务报表、客户资料、员工档案等都是公司的重点数据。
若财务数据一旦丢失，所有的计划与交易可能都会因为财务数据丢失的不明朗因素而导致搁浅，造成企业直接的损失。
人才作为一个企业的重要支持，是一个企业能都持续发展的根本，也是核心竞争力的体现，如果人事数据丢失或者泄密的话，后果可想而知。
产品研发作为一个核心竞争力的体现依据之一，在于拥有的知识产权、专利的多少，如技术、设计、创意等等，这些都是企业的重要财富。
假如这些信息丢失的话，对于企业来说无疑是重击！因此，数据安全对于企业来说是非常重要的！
三、数据安全体系化建设主要阶段有哪些？
第一阶段：总体规则顶层设计
数据安全建设规划方案、数据安全管理制度设计
第二阶段：资产梳理分级分类
敏感数据资产梳理、数据安全分类分级、数据安全管控策略
第三阶段：业务场景管控方案
典型业务场景风险评估、典型业务场景技术管控方案、试点运行
四、数据安全体系化建设实施思路
1、从治理角度出发
组织问题（职责、角色）
管理的问题（制度、流程）
工具的问题（技术、产品）
2、以数据为中线的安全
数据资产目录（敏感及重要数据识别）
数据安全管控（身份、权限、策略）
数据安全运营（预测、防护、检测、相应）
3、解决方案的可行性
发现问题（现状调研）
分析问题（需求分析）
解决问题（管理+技术+路线图）
五、Datablau数据安全管理平台
l 支持多级安全等级设置及多维访问控制，帮助企业建立精细化安全体系，保障安全权限最细粒度覆盖。
l 支持安全等级智能识别，发现潜在敏感数据，减少人工配置工作量。
l 支持安全规则自定义，根据业务需要确定安全流程。
l 支持异构数据库间静态脱敏，为数仓开发建立脱敏环境。实时请求动态脱敏，高效保障数据访问安全性。