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数据资产梳理通过调研访谈、文件分析、工具探查，多维度了解数据资产，明确数据资产构成、特征、范围及流转情况。明确数据资产梳理的范围， 进一步制定相应的数据梳理模板、标准，通过工具+访谈方式收集有关的材料。按照模板和标准，对数据资产的有关信息进行初步梳理， 形成数据资产目录初始清单；对初始清单进行筛选优化，按照系统级、表级梳理，后对其实施价值衡量，完成资产安全性赋值，形成数据资产清单、 数据权限现状和数据流向表，从而梳理清楚数据资产。

数据资产梳理完毕后，可以开展数据资产可视化，数据资产可视化是将数据资产情况以及后面数据分类分级的成果以指标以及图形的方式直观展示出来。

制定数据分类标准，依据数据业务类型、敏感度、保密性等方面的因素。不同组织可以根据自身需求和特点，制定适合组织的分类标准。对组织内所有数据进行评估， 包括数据的内容、来源、价值、敏感度等多个因素。评估结果将作为数据分级的依据。

确认分类分级标准后实施数据分类分级，按照制定好的分类分级实施流程，对组织内的数据进行分类和分级，并采取相应的措施来管理和保护不同等级的数据。 数据实施分类分级后还需定期审查和更新数据分类分级，随着组织内部和外部环境的变化，数据分类分级标准和政策也需要不断地调整和更新，以保持其有效性和适用性。

数据资产安全评估是一种评估和识别组织中敏感数据的风险和威胁的过程。它包括确定数据的机密性、完整性和可用性，以及评估数据存储、传输和处理等数据全生命周期的安全性和合规性。

数据资产安全评估通常包括风险评估、安全性检查和对策建议。

数据安全建设包括以下几个方面：

数据分类管理：对数据进行分类、等级划分，同时采取相应的管理措施。

访问控制：通过身份认证、权限控制等技术手段，限制未经授权的人员访问数据。

数据备份和恢复：定期备份重要数据，并制定相应的数据恢复计划，以保障数据可靠性和完整性。

数据安全防护：采用安全设备和技术手段，如防火墙、入侵检测系统等，保护数据在传输、存储等过程中不被攻击者窃取或篡改。

数据安全能力建设：是以法律法规监管要求和业务发展需要为输入，结合数据安全在组织建设、制度流程和技术工具的执行要求，匹配相应人员的具体能力，组织的数据安全能力建设结果最终以数据生命周期各个过程域来综合体现。