一、服务背景

在数字化快速发展的当下，行政事业单位开展数据分类分级治理成为必然趋势。从政策法规角度来看，《数据安全法》《个人信息保护法》等相继落地，明确要求建立数据分类分级保护制度，各行业主管部门也出台细化标准，合规压力促使行政事业单位必须开展治理工作，规避法律风险。

从数据价值层面来看，行政事业单位积累的海量数据覆盖经济、社会、民生等多个领域，通过科学分类分级，能实现跨部门的数据共享整合，为政府制定政策提供精准支撑，辅助科学决策；同时还能以数据为依托，优化公共服务供给，提升服务质量与公众满意度。

在数据安全领域，行政事业单位面临内外部双重威胁。内部存在权限管理混乱、人员操作失误等问题，外部则遭遇网络攻击、数据窃取等风险。其数据敏感度高，涉及国家安全、社会稳定和公民隐私，一旦泄露危害极大。因此，通过数据分类分级治理，针对不同级别数据采取差异化防护策略，是保障数据安全、维护各方利益的关键举措。

大山科技数据分类分级治理服务旨在帮助全国各地行政事业单位对其数据利用数据资源目录进行系统化管理，科学分类和分级，以及分类分级后的数据治理服务。

二、服务目标

行政事业单位数据资源分类分级治理服务的目标聚焦于提升数据治理效能、保障公共数据安全、优化政务服务能力，并满足政府数字化转型需求。其核心目标是通过合规管控、安全保障、高效共享与资源优化，实现公共数据“安全可控、价值释放”，支撑政府数字化转型、公共服务升级与社会治理能力提升，具体如下。

数据合规性目标：通过严格落实《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，确保数据治理符合国家及地方政策要求，同时适应财政、社保、教育等领域的行业规范（如政务数据分级分类指南），为行政事业单位数据管理建立合法合规的基础框架。

数据安全防护目标：通过识别政务数据、公民个人信息等高敏感数据并划分等级（如公开、内部、秘密），对涉及国家安全和隐私的数据（如身份证号、健康档案）实施加密、脱敏和权限管控，建立严格的访问审批机制，防范数据滥用和非法泄露，保障公共数据安全。

数据质量提升目标：通过统一数据定义、格式和存储标准，消除跨部门数据冗余与统计口径差异，确保数据全生命周期（采集、存储、共享）的一致性与完整性，并基于数据级别制定归档与销毁规则，优化数据可用性。

数据共享协同目标：以分级分类明确共享范围和权限（如公共数据开放、部门间有条件共享），打破数据孤岛，支持“一网通办”等政务服务场景；建设安全可信的数据共享平台，为智慧政务（如城市治理、应急响应）提供实时、高质量的数据支撑。

数据资产化与长效管理目标：明确数据管理责任主体（如主管部门与业务部门），构建分类分级标准、考核机制等治理体系，探索公共数据授权运营（如开放经济、交通数据），释放数据社会价值，推动数据从资源向资产的可持续转化。

三、服务原则

以服务目标为指导，结合具体目标要求，从合规、管理、技术等维度确立了数据资源分类分级治理的以下主要服务原则。

合规性原则：严格遵循国家法律法规及行业政策要求，如《数据安全法》《个人信息保护法》等，确保数据资源分类分级的标准、流程和管理措施符合法律规范。以合法合规为前提开展数据治理工作，避免因违规操作引发法律风险，保障数据主体的合法权益，维护数据治理的规范性和严肃性。

科学性原则：运用科学的方法和技术手段，结合行政事业单位数据的特点和实际应用场景，制定客观、准确、全面的数据分类分级标准。充分考虑数据的来源、内容、用途、敏感程度等多种因素，建立合理的数据分类框架和分级体系，确保分类分级结果能够真实反映数据的本质属性和价值，为数据治理提供科学依据。

实用性原则：分类分级治理服务需紧密贴合行政事业单位的实际业务需求和管理目标，确保分类分级的结果具有可操作性和实用性。便于数据的管理、检索、共享和利用，能够有效提升数据处理效率，降低管理成本，为单位的决策制定、业务开展和公共服务提供有力支持，避免脱离实际需求的形式化分类分级。

动态性原则：数据资源具有动态变化的特性，随着业务发展、技术进步和法律法规的调整，数据的价值、敏感程度和应用场景也会发生变化。因此，数据分类分级治理应建立动态调整机制，定期对数据分类分级结果进行评估和更新，及时发现和处理新出现的数据类型和安全风险，确保数据治理工作始终适应数据资源的发展变化。

安全性原则：将数据安全贯穿分类分级治理服务的全过程，在数据分类分级的基础上，针对不同级别的数据采取相应的安全防护措施，防止数据泄露、篡改和滥用。加强数据存储、传输、处理等环节的安全管理，保障数据在全生命周期内的安全性，维护国家安全、公共安全和个人隐私。

协同性原则：行政事业单位的数据资源涉及多个部门和业务系统，分类分级治理需要各部门之间的密切配合与协同合作。打破部门壁垒，建立跨部门的数据治理协调机制，明确各部门在数据分类分级工作中的职责和分工，促进数据的共享与流通，实现数据资源的统一管理和综合利用，提升整体数据治理效能。

四、服务流程

结合数据治理服务实䟠，从数据资源分类分级治理的全生命周期出发，大山科技数据治理服务主要流程如下。

4.1数据治理规划与准备

组建专业团队：成立由单位领导牵头，信息部门、业务部门、法务部门人员共同参与的数据治理工作小组。明确各成员职责，确保多部门协同推进工作。

开展调研评估：对单位现有数据资源进行全面摸底，梳理数据的类型、来源、存储位置、使用频率等信息。同时，评估当前数据管理现状，识别存在的问题与风险。

制定治理方案：依据调研结果，结合合规性、科学性等原则，制定数据资源分类分级治理方案，明确治理目标、实施步骤、时间节点和保障措施。

4.2数据分类分级实施

确定分类标准：根据行政事业单位数据特点和业务需求，参考国家标准和行业规范，制定数据分类框架，将数据划分为如基础数据、业务数据、管理数据等类别。

开展分级评估：按照数据的敏感程度、重要性及泄露危害程度，对各类数据进行分级，一般可分为公开、内部、敏感、机密等级别，并制定各级别的判定细则。

实施分类分级：组织专业人员依据标准和细则，对单位数据资源进行逐一分类分级，建立数据分类分级清单，明确每类数据的类别和级别。

4.3数据安全策略与措施制定

制定防护策略：针对不同级别的数据，制定差异化的安全防护策略。例如，公开数据可适当放宽访问权限，机密数据则需采用高强度加密、严格的访问审批等措施。

完善安全措施：加强数据存储、传输、处理等环节的安全管理，部署防火墙、入侵检测系统等安全设备，建立数据备份与恢复机制，确保数据安全。

4.4建设数据治理体系

建立管理制度：制定数据资源管理办法、数据安全管理制度等，明确数据分类分级的管理流程、职责分工、监督考核等内容，确保治理工作规范化。

搭建技术平台：引入或开发数据治理平台，实现数据分类分级的自动化管理，支持数据的检索、共享、监控等功能，提升数据治理效率。

4.5数据治理运维服务

开展日常运维：安排专人负责数据治理平台的日常运维，监控数据安全状况，及时处理数据异常和安全事件。

定期评估改进：按照动态性原则，定期对数据分类分级结果进行评估，根据业务变化、技术发展和法规调整，及时优化分类分级标准和治理措施，持续提升数据治理服务水平。

五、服务成效

结合数据分类分级治理过程实际，从合规性、管理效率、安全、数据价值发挥的角度，主要服务成效有以下三个方面。

数据安全风险显著降低：通过严格的分类分级和针对性的安全策略制定，行政事业单位能够精准识别数据敏感程度和重要性，对高风险数据实施高强度加密、严格访问审批等措施。数据泄露、篡改等安全事件发生率大幅下降，数据在存储、传输和处理全生命周期内的安全性得到有效保障，切实维护了国家安全、公共利益和个人隐私。

数据管理效率大幅提升：建立统一的数据分类分级标准和管理制度，明确各部门和岗位的数据管理职责，解决了以往数据管理混乱、标准不一的问题。同时，借助数据治理平台实现自动化管理，数据检索、共享等操作更加便捷高效，减少了人工操作成本，提高了数据管理的规范化和精细化水平。

数据资源价值充分释放：科学的数据分类分级使数据属性和应用场景更加清晰，业务部门能够快速定位所需数据，避免了数据闲置和浪费。合理的数据开放与共享机制打破了部门壁垒，促进了数据在单位内部及跨部门间的流通，为科学决策、精准管理和高效服务提供了有力的数据支撑，数据资源的潜在价值得到充分挖掘和利用。

“数据智能服务，释放数据价值！”是大山的使命，“做一家好的数据智能服务公司”是大山人持续追求的目标愿景！公司致力于以行业数据服务专家为基石，以数据智能工具创新为手段，深耕行业数据服务的痛点，实现让客户工作更简单的使命价值。目前公司已成功为审计、大数据局、发改、纪委、财政、税务、工业企业等行业的上百家客户提供了数据清洗治理、数据资产管理、业务风险控制、数据标准化咨询设计等数据智能服务。