错综复杂的数据如何分类分级？
在金融行业，在业务不断发展和建设的趋势下，金融相关系统可能多达数百个。各个系统因业务需要，保存了大量不同类别、不同敏感级别的数据，可能包括客户基础信息、业务交易数据、业务产品数据、企业经营数据、机构数据、员工信息、系统数据等。为了数据安全管理，需要根据业务需要进行细分，在海量级的业务数据里如何帮助金融行业合理、有效、全面地进行业务数据的分类分级。
ChatGPT 回答
针对金融行业海量级的业务数据，建议采取以下措施进行分类分级：
- 制定数据分类标准：根据业务需求和法律法规要求，制定数据分类标准，包括数据敏感度、数据重要性、数据访问权限等方面的要求。同时，要考虑到数据的实际应用场景，避免过于复杂的分类标准。
- 对数据进行分类：根据制定的数据分类标准，对业务数据进行分类。可以采用手动分类或自动分类的方式，手动分类需要人工参与，自动分类可以利用机器学习等技术进行分类。
- 对数据进行分级：根据数据分类标准，对业务数据进行分级。可以采用数字化的方式进行分级，例如将数据分为1-5级，1级为最高敏感度，5级为最低敏感度。同时，要考虑到数据的实际应用场景，避免过于复杂的分级标准。
- 制定数据访问权限：根据数据分类和分级结果，制定数据访问权限。不同级别的数据应该有不同的访问权限，例如只有授权人员才能访问1级数据，而5级数据可以对所有人开放。
- 加强数据安全管理：对不同级别的数据采取不同的安全措施，例如对1级数据采取加密、备份等措施，对5级数据采取访问日志记录等措施。同时，要加强对数据的监控和审计，及时发现和处理数据安全问题。
综上所述，金融行业需要根据业务需要进行数据分类分级，并制定相应的数据访问权限和安全措施，以保障数据的安全和合规。同时，要加强对数据的监控和审计，及时发现和处理数据安全问题。
