企业确保数据合规，这4点需重视：

明确合规依据：精准匹配法规要求

企业需先梳理适用的数据合规法规，结合自身业务场景，明确具体合规要求。

1. 核心法规重点条款拆解

《数据安全法》：要求企业对数据实行分类分级保护，建立数据安全风险评估、应急处置机制，定期开展数据安全培训；若处理 “重要数据”，需按规定向主管部门备案，数据出境需通过安全评估。

《网络数据安全管理条例》：对数据处理者的安全责任进一步细化，如要求建立数据分类分级制度、数据安全管理制度，对数据处理活动开展定期审计，网络平台需按规定留存数据处理日志至少 6 个月。

2. 结合业务场景明确合规重点

互联网企业：重点关注用户个人信息收集、数据跨境传输；

制造业企业：重点关注 “重要数据”（如生产工艺参数、设备运行数据）的备案与保护，以及供应链数据的合规共享；

金融企业：重点关注客户金融信息的加密存储、访问权限管控，以及数据出境的安全评估。

梳理数据资产：摸清合规对象

数据合规的前提是明确企业 “有哪些数据、数据在哪、如何流转”，需通过全面的数据资产梳理，建立数据台账。

1. 开展全维度数据普查

企业可通过人工排查结合技术工具，对内部数据进行全面普查：

数据类型：区分机密数据、重要数据、普通数据；

数据存储位置：记录数据存储于终端设备（员工电脑）、服务器（本地 / 云端）、协作工具（企业微信、共享网盘）等位置；

数据流转路径：梳理数据在企业内部、外部的流转流程，识别关键流转节点。

2. 建立数据分类分级台账

根据《数据安全法》要求，对普查后的 data 进行分类分级：

分级：按 “安全风险程度” 分为 “绝密级、机密级、敏感级、普通级”，例如将 “核心技术算法” 列为绝密级，“客户基础信息” 列为敏感级；

台账内容：记录数据名称、类型、级别、存储位置、责任人、流转范围、合规要求，形成可视化数据资产地图，为后续合规管理提供依据。

建立合规管理体系：规范数据处理流程

围绕数据 “收集、存储、使用、传输、共享、销毁” 全生命周期，建立标准化的合规管理流程，确保每一步操作都符合法规要求。

1. 数据收集环节：确保 “合法必要”

明确收集范围：仅收集业务必需的数据，避免 过度收集；

获取合法授权：收集个人信息时，通过清晰、易懂的方式告知收集目的、范围、使用方式，获得用户明示同意（禁止默认勾选）；敏感个人信息收集需单独取得同意；

留存授权证据：记录用户同意的时间、方式、内容，形成可追溯的授权台账，保存至少 3 年。

2. 数据存储环节：保障 “安全可控”

加密存储：对重要数据采用加密技术（如 AES-256）存储，天锐蓝盾可实现数据自动加密，防止数据被非法窃取后泄露；

备份与容灾：定期对重要数据进行备份（本地 + 异地双备份），制定数据备份恢复预案，确保数据损坏或丢失时可快速恢复，满足《数据安全法》“数据安全保障” 要求；

3. 数据使用与传输环节：严守 “合规边界”

使用限制：数据使用不得超出收集时告知的范围；

内部访问管控：按 “最小权限原则” 分配数据访问权限，如仅允许财务人员访问客户金融信息，禁止非授权人员查看；

外部传输合规：数据出境需通过安全评估、签订标准合同或取得认证，禁止 “未经评估擅自出境”；与第三方合作共享数据时，需签订数据安全保护协议，要求第三方按协议约定处理数据，并定期核查其合规情况。

持续监督优化：适应法规与业务变化

数据合规不是一次性工作，需建立持续监督与优化机制，应对法规更新与业务变化。

1. 定期开展合规自查与审计

内部自查：每季度由数据安全管理部门牵头，对照法规要求与企业制度，检查数据处理活动的合规性；

外部审计：每年聘请第三方机构开展数据合规专项审计，出具审计报告，发现合规漏洞并整改。

2. 跟踪法规更新与培训

法规跟踪：安排专人关注数据合规法规动态，及时更新企业合规制度与流程；

全员培训：定期组织数据合规培训，覆盖管理层、数据处理人员、一线员工，培训内容包括法规条款、企业制度、违规案例（如某企业因数据不合规被处罚案例），提升全员合规意识。

3. 建立合规应急响应机制

制定数据合规风险应急预案，明确数据泄露、合规处罚等突发事件的处置流程（如立即启动数据溯源、通知受影响用户、向主管部门报告）；定期组织应急演练，提升企业应对合规风险的能力，减少事件造成的损失。