大數據應用中的數據分級管理研究

摘要：隨著數據的海量增長，如何妥善管理這些數據已成為確保數據持續可用的重要挑戰。在大數據應用中，實施數據分級保護的目的是確保數據的合理保護。這不僅意味著要規范數據保護的方式，而且還要確保數據的管理技術和水平能夠滿足高效使用的需求。實施數據分級保護，可以確保數據的妥善保管，同時促進相關行業和個體更有序地使用和開發數據。基于此，該文將在大數據背景下詳細分析了數據分級的意義，闡述了數據分級的原則，并根據實際情況提出了切實可行的數據分級管理策略，以期能夠為提高數據分級管理水平提供參考。

關鍵詞：大數據；數據分級管理；意義；策略

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.11.019

中圖分類號：TP 311.13" " " " " " " " "文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）11-00-03

Research on Data Grading Management in Big Data Applications

LI Yangyu

（Guangzhou Wanfu Biotechnology Co.， Ltd.， Guangzhou 510000， China）

Abstract： With the massive growth of data， how to properly manage this data has become an important challenge to ensure its continuous availability. The purpose of implementing hierarchical data protection in big data applications is to ensure the reasonable protection of data. This not only means standardizing the methods of data protection， but also ensuring that the management technology and level of data can meet the needs of efficient use. Implementing hierarchical data protection can ensure the proper storage of data and promote more orderly use and development of data by relevant industries and individuals. Based on this， the article will analyze in detail the significance of data classification in the context of big data， expound on the principles of data classification， and propose practical and feasible data classification management strategies according to the actual situation， in order to provide relevant references for improving the level of data classification management.

Keywords： big data; data classification management; significance; strategy

1" "數據分級管理概述

數據分級是一個將數據劃分為不同層次的過程，這種劃分基于數據的各種屬性，如重要性、敏感性以及訪問權限等，目的在于更好地管理和保護數據，確保敏感和重要的信息得到適當的保護，防止未經授權的訪問或泄露[1]。大數據時代，數據量龐大且復雜，數據的分級顯得尤為重要。如果不進行適當的分級，敏感數據可能會被錯誤地共享或暴露，導致安全風險。另外，對于高價值的數據，如果不進行合適的分級，可能會限制其利用價值，因為訪問控制可能過于嚴格，使得重要的信息無法被合適的用戶訪問。因此，在進行數據分級時，需要綜合考慮數據的價值和安全性，確保數據的價值和安全性得到平衡。

2" "數據分級管理的意義分析

在數據量急速增長的今天，數據分類與分級在數據管理中的地位愈發凸顯。其深遠意義主要體現在以下方面。

（1）數據分類分級是保障國家安全、維護公共利益及保護公民權益的重要手段。在這個信息爆炸的時代，數據已經成為國家、社會及個人發展的重要資源。對于那些涉及國家安全、公共利益及公民權益的重要數據，必須進行嚴格的保護。因此，數據分類分級是滿足這一需求的必要措施。

（2）如果沒有進行適當的數據分類分級，對所有數據都采用高標準的保護措施，將會帶來巨大的成本，執行難度也會較高，可能出現各種管理漏洞。這不僅增加了數據管理的復雜性，還可能限制數據的合理利用和開發，阻礙了數據的價值最大化。

（3）數據分類分級有助于促進對一般數據的利用，是推動數字經濟健康、高質量發展的關鍵。通過數據分類分級保護制度，可以明確哪些數據需要重點保護，而其他數據則可以在更加寬松的管理環境下進行傳輸、共享和開發利用。這不僅提高了數據利用的效率，還有助于釋放數據的巨大潛力，推動數字經濟的持續發展。

（4）數據分類分級有助于明確各部門的權責。在數據管理過程中避免出現管理空白或重復管理是至關重要的。通過數據分類分級，各部門可以明確自己的管理范圍和職責，確保每一類數據都能得到適當的關注和管理。這不僅可以提高數據管理的效率，還有助于避免權責不清導致的混亂和沖突。

3" "數據分級的原則分析

3.1 數據分級的可執行性

為保證數據分級具有合理性和實用性，避免出現一些無意義的數據分級，需要在開展數據分級工作前對數據進行充分理解。開展數據分級最為主要的目的是保證數據的安全性。如果數據分級工作完成后其并不具備可操作性，將會導致工作不便，甚至會出現大量錯誤的數據。由此可見，在對數據進行分級時，衡量分級是否合理的一個重要原則就是是否具有可執行性。此外，在進行數據分級時，需要重點關注數據的直觀性與明確性，保證相關工作人員能夠準確理解并按照規定進行操作。數據分級工作并不是一成不變的，而是需要定期進行更新和審查，目的是為了確保數據分級能夠更好地適應不斷變化的環境。通過該種方式能夠實現數據分級的可持續化運用。

3.2 數據分級的合理性

數據管理是一項較為復雜的工作，在進行數據管理時，需要確保數據的合理性。所謂數據合理性是指數據的具體分布，要始終保持數據分布的均勻性，不能出現數據過于集中或過于松散的情況。保證數據分布的均衡性能夠提高數據管理效率，后續各項數據的實際運用也會更加高效。

在進行數據分類時，不能僅依據一兩個信息等級來劃定，因為這樣會造成數據資源的浪費。正確的做法是全面考慮數據的多個維度特征和邏輯關聯，制定出相對穩定的分類規則。這樣的分類方式既有利于數據的保護和管理，也能更好地滿足各種應用需求。簡單來說，確保數據級別的合理性就是在數據的管理和應用過程中，要綜合考慮數據的分布、分類、保護和應用等多個方面，以確保數據資源能夠得到高效合理的利用。

3.3 數據分級的靈活性

數據分級的目標在于確保敏感數據得到適當的保護，防止其被篡改、破壞、泄露或被非法利用。這種分級能夠降低受害者因數據泄露或濫用而受到的影響程度。保持數據分級的靈活性也至關重要，這有助于在數據收集和共享過程中保持維度的一致性。為了確保數據的準確分類和一致性，避免分類之間的重復和交叉，需要保證數據在整個應用過程中的顆粒度保持一致。這意味著對數據進行細致而準確的分類，以便更好地管理數據的安全性和可用性。明確數據分級，可以更加有效地管理其數據資產，并采取適當的措施來保護敏感數據。這不僅有助于提高數據的安全性，還能促進數據的合規性和治理，確保組織的數據安全和隱私得到充分保護。

4" "大數據應用中的數據分級管理方法

4.1 明確數據分級思路

數據分級是一個復雜的過程，需要綜合考慮數據的多個方面。首先，必須認識到數據的重要性和使用場景。不同類型的數據在組織中可能有不同的價值。例如，某些數據可能對組織的日常運營至關重要而其他數據可能相對不那么重要。其次，評估數據被破壞后的潛在影響。這包括考慮數據的丟失或損壞可能對組織運營、客戶滿意度或法規合規性的影響。通過這種方式可以確定數據的合適級別，并為不同的數據級別分配相應的保護措施。

對于結構化數據，數據級別通常基于單個數據項或數據項的組合。例如，在數據庫中，一個表中的特定列或多個列可以具有不同的級別。這是因為這些列中的數據可能有不同的敏感性和重要性。非結構化數據的情況略有不同。在這種情況下，通常談論的是文件或文件集合的級別。例如，一個文本文件、圖像或視頻文件可以有不同的級別，取決于其內容和用途。從實際操作的角度來看，對非結構化數據的分級不應過于簡單或過于復雜。過于簡單的分級可能導致保護不足，而過于復雜的分級可能使實施變得過于復雜和難以管理。一般來說，非結構化數據的分級最好在4到5級之間。具體的取值范圍可以根據組織的相關規定和要求來確定。以表1為例，這是按照敏感程度進行的數據分級。

4.2 判斷數據級別

《數據安全法》明確規定了對數據的分類保護要求，提出要求的主要目的是對數據進行保護，保護國家、社會、集體以及個人的利益。為防止數據被篡改和破壞，需要從數據影響對象角度入手，對數據影響程度進行分析。該種想法是在理想理念下，但在實際工作中，關于數據影響對象的相關內容大多較為抽象，這導致利益損益的界定成為一項復雜的工作。更加科學合理地對利益損害進行明確界定，需要充分考慮主體數據的特點、敏感性以及風險等，需要將各方面的內容進行充分融合。必須深入研究和探討如何在實際操作中更準確地界定利益損害，以確保數據安全和合法使用。

影響規模是一個重要的概念，雖然其與影響廣度較為相似，但影響規模的側重點在根據影響大小來對級別進行劃分。在較小的范圍內，影響的主要是個人或一些小型組織，會對影響對象產生利益方面的影響；在較大的范圍內，會對公共利益造成影響，雖不涉及國家安全方面的影響，但造成的影響仍不容小視；對于超大規模的認定，主要涉及國家方面，會對國家安全造成威脅。

根據數據的使用場景、流通程度等多種因素的綜合判定，一般來說，影響程度可以分為四種，分別是重大影響、嚴重影響、輕微影響以及微小影響。除了這四種級別還包含多個級別，需要根據具體情況進行劃分。在對影響進行判定時，需要充分結合法律及行業的實際規定，以確保影響的界定準確無誤。對于企業而言，數據的深度影響是一個不可忽視的問題。在數據的生命周期中，企業需要采取一系列的措施來保護數據的安全性和完整性，這包括數據的備份和恢復、加密和安全傳輸等措施。表2為不同行業分級標準在影響對象及影響程度上的劃分。

4.3 數據分級具體流程

在數據處理和分析中，明確數據范圍是至關重要的第一步。只有清晰地定義了數據的界限，數據分級才能真正發揮其作用。沒有明確的數據范圍，數據的分級就沒有實質性的意義。因為只有在相同或相似范圍內，對數據進行深入的影響對象、影響廣度以及影響深度的評估才是合理和公平的。這樣的評估結果才具有實際的價值和意義。所以，在進行數據分級之前，首先需要明確數據的范圍，為后續的數據處理和分析工作打下堅實的基礎。

（1）數據管理由多個環節共同構成，其中以數據分類為主。數據分類主要是對相關數據的屬性進行判斷，看其是否屬于國家、行業、地區數據。對于被判定為國家、行業、地區的數據需要根據相關規定進行妥善處理。如果數據被判定為個人信息，那么這些信息將被歸類到相應的類別中。在進行數據分類時，必須非常小心和謹慎，以確保數據的準確性和安全性。只有這樣才能有效地保護數據的隱私和安全，同時確保數據的合理利用和有效管理。

（2）在處理已經分類的數據時，需要對每一個項目進行細致的評估。首先，細致考慮每個數據項的屬性，以確定它們可能對哪些對象產生影響。其次，評估這些影響可能對個人或社會造成的利益損害程度，這決定了影響的廣度。再次，考慮影響的具體范圍也就是影響的深度?；谶@些評估可以為數據項確定不同的級別。最后，通過綜合分析這些級別的影響，可以得出每個數據項的初步等級。

（3）在初步對數據項進行等級劃分之后，要真正確定其最終級別，還需要考慮更廣泛的因素。這些因素包括但不限于數據的使用場景、應用范圍以及使用者類型。每一個環節都可能對數據的效能產生影響。要深入了解數據將在何種環境下使用。不同的場景可能需要不同的數據級別。例如，在醫療領域，對數據的精確度要求極高，而在市場調研中，對數據的實時性可能更為關注。要明確數據的適用范圍。有時，某些數據在特定的業務或組織中可能非常關鍵，但在其他情況下可能并不適用。還要考慮數據的使用者。不同的人對數據的需求和解讀方式可能不同，這也會影響到數據的級別。

5" "結束語

綜上所述，在大數據廣泛應用的時代背景下，數據的分類與分級十分重要。大到國家層面，小到行業都需要不斷探尋科學的數據分級方式。本文在研究過程中運用網絡分析等多種方法對數據分級進行了深入探析，并結合當前實際發展情況提出了切實可行的數據分級流程。在此基礎上，數據分級的科學性與合理性均能得到有效提升。在未來發展過程中，數據分級技術會得到進一步的優化與完善。

參考文獻

[1] 陳韜，馬平男．基于分類分級的銀行數據資產安全管理體系設計[J]．信息與電腦（理論版），2023，35（20）：130-132．