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其實在初次進行數據分類分級工作時，企業通常會聯合業務部門、數據管理部門、數據安全部門等，共同制定符合本單位數據屬性的“數據分類分級標準”，作為數據分類分級的依據。這一標準經過了嚴格的評審、審批流程，已經在組織內部達成了共識。在開展持續數據分類分級工作時，對于數據分類分級標準，只需要跟蹤數據量、新增字段，以及國家或行業的新規范、新要求等，進行相應的優化調整即可。

比如：《工業領域重要數據識別指南（試行）》中對重要數據的定義有一條是：100萬人以上的個人信息；10萬人以上具有一定特征群體的個人信息；10萬人以上敏感個人信息，如生物識別數據、行蹤軌跡數據。那么，企業就可以監測個人信息數據量，當達到以上條件時，將此類數據的安全級別調整為重要數據即可。

如果企業已經開展數據治理工作，建立了標準的數據字典，對于數據分類分級標準的優化就可以直接借鑒，由此也可以減少數據字段識別和梳理的工作量。

新的數據分類分級標準的審批也不需要再像初次審批一樣從草案開始，只需要啟動變更流程，由業務部門、數據管理部門、數據安全部門相關責任人快速審批、確認即可開始執行。

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誤區二：持續數據分類分級時需要再對進行全量數據梳理，形成新的數據分類分級結果

持續數據分類分級可利用自動化工具定期執行數據分類分級任務，對特定字段的數據量、新增數據字段進行智能梳理、識別，動態生成新的數據分類分級結果清單即可。如果數據分類分級標準進行了調整，及時將更新后的標準導入工具，確保后續的分類分級工作都遵循最新的標準執行，保障數據分類分級結果的有效性和準確性。

此過程中確保工具的有效性與高效性至關重要，可以關注以下幾個關鍵點：

數據源的支持：鑒于業務系統架構的不斷演進，可能會采用新類型的數據庫或大數據平臺組件，數據分類分級工具需要保持對新的組件的有效支持。

敏感數據AI識別能力：傳統的關鍵字、關鍵詞組、正則表達式等識別方式對于特征數據的識別準確率較高，但對于非特征數據識別準確率就比較低，需要通過自然語義分析、關聯圖譜分析、AI模型分析等技術提升識別準確率，所以在持續數據分類分級過程中，要保持對新技術的跟蹤，持續升級以提升識別的效率，以及準確率。

增量數據梳理能力：在持續進行數據分類分級時，數據分類分級工具可以選擇只針對增量數據進行周期性的梳理，而不必對所有數據進行全量識別，以減少處理時間。

數據分類分級結果自動同步：數據分類分級工具有靈活的接口對接能力，在持續進行數據分類分級過程中，能無縫將分類分級結果同步給其他數據安全防護能力，以此保證用戶全網敏感數據識別、安全防護策略的一致性。

確實，數據分類分級工具還有一些局限，依賴數據質量，如果數據不完整、不一致、臟數據過多等，分類分級的結果就可能受到影響，需要人工介入進行審核和調整。為提高工具的效率和準確性，企業可對數據進行清洗和標準化處置。

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誤區三：持續的數據分類分級需要投入大量人力成本

在實施數據分類分級的初期階段，確實需要較多的人力資源來開展標準制定、數據梳理、人工審核等工作，但隨著初始階段的流程建立、工具的設置和訓練完成，持續的數據分類分級工作將主要關注新數據和字段的增加，從而顯著減少人力需求。隨著自動化工具的應用，長期來看，數據分類分級的工作量和人力成本將大幅度降低。

持續進行數據分類分級是數據安全運營的核心基石，保持對數據分類分級標準、數據分類分級工具的跟蹤、優化，就可有效推動這一過程，進而助力構建一個動態、穩健、可靠的數據安全體系，保障企業數據資產的長期安全與合規。