数据分类是根据数据的类型对数据进行标注的过程, 灵敏度, 以及商业价值，这样就可以对如何管理它做出明智的选择, 受保护的, 和共享, 无论是在公司内部还是外部.
企业每天都在创造越来越多的数据. 数据被保存，员工离开，数据被遗忘和丢失. 有价值的信息位于文件服务器和文档存储中, 不受保护，也无法恢复，因为没人知道它的存在，更不用说在哪里找到它了.
通过将数据组织成类别, 组织有更多的控制权, 使数据更容易定位和检索, 在风险管理方面，哪一点尤为重要, 合规, 数据安全.
在一个数据丢失给组织造成数百万美元罚款的世界里, 没有一个组织不应该把数据保护放在他们议程的首位. 您的组织无法承担不保护其正在创建和存储的敏感数据的后果, 因此, 数据分类是组织数据保护策略的重要组成部分.
组织考虑对其创建和处理的数据进行分类的主要(但不是唯一)原因是确保敏感信息可以得到控制. 设计分类策略的一个重要部分是了解哪些数据是敏感的, 还有什么不那么重要的呢?, 什么不是. 谁应该有权访问这些信息, 以及你是否应该保留这些信息, 归档或删除.
您只能充分保护您知道自己拥有的数据, 这就是为什么数据分类很重要. 它为报告提供了上下文, 在正确的时间触发正确的策略，使您的组织免于面临最终的风险, 数据泄露.
阅读我们的白皮书“分类是成功防止数据丢失的第一步的5个原因”，了解您的组织如何从数据分类开始成功启动DLP项目.
取决于其对组织的敏感程度或价值, 数据的分类类型决定了很多事情, 包括谁有权访问这些数据以及应该保留多长时间. 通常，在对数据进行初始分类时，应该有四个基本级别:
虽然这些基本类别可能为您的数据分类之旅提供了一个起点, 很有可能你不会在那里结束. 组织内的正常业务实践通常需要更深入地了解数据分类的方式，以符合数据安全策略，这有很多原因, 例如:
全球组织产生的数据量正处于历史最高水平, 一条显示出进一步增长迹象的道路. 当商业产生, 商店, 分享越来越多的数据, 以及来自多个不同来源的更多类型的数据, 他们还面临着必须保护所有信息不被未经授权的外人获取的威胁, 意外损失和内部不良行为者, 同时还要遵守全球范围内越来越多的数据保护法规.
充分保护组织的信息, 你首先需要确定什么需要保护. 如果你不知道你的数据是什么，你就无法做到这一点, 它包含什么, 它住在哪里, 等等.......
让事情变得更有挑战性, 你的数据现在可以驻留在比以往更多的系统上——云, 移动设备, 本地机器, 或者公司网络. 虽然其中一些数据在合规或隐私问题方面可能根本不需要保护, 其他几个数据类型绝对必须受到保护. 一些例子是:
这还不包括公司的财务数据, 人力资源数据, 商业秘密, 甚至(对于那些与政府和军队打交道的人)机密信息. 将这类数据暴露出来，可能会引发监管机构的愤怒，它们愿意而且有能力迅速严厉惩罚这些人. 未能保护上述任何一项可能意味着严重(且代价高昂)违反法规，如 欧盟通用数据保护条例(GDPR), 加州消费者隐私法(CCPA), 健康保险流通与责任法案(HIPAA), 《十大正规平台》, or 北约STANAGs 仅举几个例子. 取决于公开的数据, 处罚范围从罚款、名誉风险到监禁.
找到一个有效的十大正规平台有很多令人信服的理由, 特别是考虑到全球法规遵从立法的名单不断增长. 一个灵活的 数据分类十大正规平台 是否可以帮助组织在其隐私旅程的任何阶段保护其敏感数据，以协助遵守法规遵从性要求.
数据分类工具不仅帮助组织保护他们的数据, 它们还可以帮助用户了解如何以不同的敏感度对待不同类型的数据. 自动化在数据治理中发挥着核心作用，有助于在技术和以人为本的操作之间保持必要的平衡，以实现包容性的安全文化.
有必要有一个足够的数据安全骨干和一个健壮的系统, 受疫情影响，企业范围内的安全文化已成为首席信息安全官关注的中心问题, 满足新的业务需求, 不断变化的工作环境以及2020年当前和未来的业务制约因素正在发挥作用.
随着数据量的持续增长, 保密, 数据的完整性和可用性(CIA三位一体)已成为所有安全领导人的首要任务. 管理不断发展的数据足迹需要可靠的数据保护态势，包括对适当的数据分类工具的投资. 为了支持这一点, 员工教育计划应该落实并告知员工关键数据管理和分类流程. 但在这一切中，自动化是成功的第三个关键因素.
阅读我们的文章“每个CISO都应该知道的数据安全最佳实践”.学习如何通过分层安全计划和最佳实践来最大限度地降低风险
最能适应大流行后时代的企业将使用自动化, 数据驱动的数字访问技术和云计算将改善运营和效率.
远程工作人员将留在这里, 更多的数据将在传统之外产生, 安全, 本地工作环境比以往任何时候都好, 确保安全的用户和数据访问将是关键. 所涉及的庞大数据量将使保护敏感信息变得更加困难，并将推动对更具包容性和自动化形式的数据保护的迫切需求.
自动化将对大流行后提高业务效率作出重大贡献, 以及交付敏捷, 以安全用户和数据访问为核心的自动化操作. 数据分类工具将通过应用适当的安全标签来保护数据, 同时，帮助教育用户如何根据应用于该文件的相对敏感程度，对具有不同分类级别的不同类型的数据进行处理.
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