随着数字化转型的加速推进，数据已成为关键的生产要素和核心资产。面对日益复杂的数据环境和严苛的监管要求，确保数据安全、合理利用与合规流转成为各行业亟待解决的问题。因此， 组织内存在各种类型的数据，需要按类按级别进行科学管理。本文旨在通过明确数据分类分级原则、方法与流程，帮助组织识别数据价值、敏感程度及潜在风险，进而采取针对性的安全防护措施。

基本原则

       遵循国家数据分类分级保护要求,按照数据所属行业领域进行分类分级管理,依据以下原则对数据 进行分类分级。

  a) 科学实用原则:从便于数据管理和使用的角度,科学选择常见、稳定的属性或特征作为数据分 类的依据,并结合实际需要对数据进行细化分类。

  b) 边界清晰原则:数据分级的各级别边界清晰,对不同级别的数据采取相应的保护措施。

  c) 就高从严原则:采用就高不就低的原则确定数据级别,当多个因素可能影响数据分级时,按照 可能造成的各个影响对象的最高影响程度确定数据级别。

  d) 点面结合原则:数据分级既要考虑单项数据分级,也要充分考虑多个领域、群体或区域的数据 汇聚融合后的安全影响,综合确定数据级别。

  e) 动态更新原则:根据数据的业务属性、重要性和可能造成的危害程度的变化,对数据分类分级、 重要数据目录等进行定期审核更新。

1. 数据分类

1.1 数据分类框架

       数据按照先行业领域分类、再业务属性分类的思路进行分类。

       a) 按照行业领域,将数据分为工业数据、电信数据、金融数据、能源数据、交通运输数据、自然资源 数据、卫生健康数据、教育数据、科学数据等。

       b) 各行业各领域主管(监管)部门根据本行业本领域业务属性,对本行业领域数据进行细化分类。 常见业务属性包括但不限于:

            1) 业务领域:按照业务范围、业务种类或业务功能进行细化分类;

            2) 责任部门:按照数据管理部门或职责分工进行细化分类;

            3) 描述对象:按照数据描述的对象进行细化分类;    

            4) 流程环节:按照业务流程、产业链环节进行细化分类; 

            5) 数据主体:按照数据主体或属主进行细化分类;

            6) 内容主题:按照数据描述的内容主题进行细化分类;

            7) 数据用途:按照数据处理目的、用途进行细化分类;

            8) 数据处理:按照数据处理活动或数据加工程度进行细化分类;

            9) 数据来源:按照数据来源、收集方式进行细化分类。

      c) 如涉及法律法规有专门管理要求的数据类别(如个人信息等),应按照有关规定和标准进行识 别和分类。

1.2 数据分类方法

        数据分类的原则与方法，可根据数据管理和使用需求,结合已有数据分基础,以及数据的业务属性、内容特征、来源、用途等因素 ,灵活将数据细化分类。

数据分类的核心目标是：

        ● 清晰度：通过分类明确数据的性质、作用和归属，便于管理和使用。

        ● 一致性：确保组织内部对数据的理解和处理方式统一，减少混乱和误解。

        ● 针对性：根据数据类别制定相应的管理策略、访问控制、备份恢复、生命周期管理等措施。

具体参考以下步骤开展行业领域数据分类：

        a) 明确数据范围:按照行业领域主管(监管)部门职责,明确本行业本领域管理的数据范围。

        b) 细化业务分类:对本行业本领域业务进行细化分类。

        c) 业务属性分类:选择合适的业务属性,对关键业务的数据进行细化分类。

        d) 确定分类规则:梳理分析各关键业务的数据分类结果,根据行业领域数据管理和使用需求,确 定行业领域数据分类规则。