中国首个工业智能决策白皮书发布：智能决策正在撬动企业新增长
全文：https://t.cn/A66ZufWF
2022年2月25日，由知名研究咨询机构爱分析联合中国领先的智能决策技术公司杉数科技共同组织编写的《2022工业“智能决策”白皮书——点亮企业增长的“灯塔”》(以下简称“白皮书”)正式发布。该白皮书聚焦于工业企业数智化转型建设中的复杂决策问题，首次对智能决策概念进行定义，梳理了工业智能决策技术的应用价值，前瞻性地提出以机器学等多种智能技术深度融合打造企业“决策大脑”，以全局优化为目标，来实现企业综合收益的最大化；通过数百家标杆客户的智能决策实践研究，梳理并输出实现企业面向设备、面向生产、面向运营、面向产业链的全场景赋能的有效方法论，助力工业企业打造二次增长曲线。
发布会上，爱分析首席分析师&合伙人黄勇首先对中国工业制造企业数字化转型趋势进行了分享。黄勇表示：“全球产业链正经历深度重构，同时受疫情影响，短期过热的海外市场需求将在国外经济滞胀背景下受到抑制，短期增⻓动⼒减弱。⾯对复杂变化，中国制造业需要向智能制造转型升级，⾛出新增⻓曲线。作为实现智能制造的重要抓⼿，⼯业互联⽹建设已经开始释放出强⼤价值潜能。智能化是工业互联网建设的必由之路。”
企业端诉求、技术变革和基础设施完善等多重因素共同推动智能决策时代到来
自2017年国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》以来，我国工业互联网发展取得良好开局，展现了巨大的应用前景和赋能潜力。随着全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，新一代信息技术的不断突破，并与先进制造技术加速融合，为制造业智能化、绿色化发展提供了历史机遇。在这一历史性的交汇点，企业端诉求、技术变革与基础设施完善共同推动了智能决策时代到来。Gartner预测，到2023年，超过33%的大型机构将采用智能决策的实践。
智能决策，是指组织或个人综合利用多种智能技术和⼯具，基于既定目标，对相关数据进行建模、分析并得到决策的过程。该过程综合约束条件、策略、偏好、不确定性等因素，可⾃动实现最优决策，以用于解决新增长时代日益复杂的生产、生活问题。
白皮书指出，经济新常态下，精细化运营成为企业增长的关键动力，对业务决策的质量提出了更高的要求。数据基础建设逐步完善，机器学与运筹优化技术的结合与突破，都为智能决策提供了更加成熟的技术可行性。
杉数科技联合创始人&首席产品官王曦博士就“智能决策技术如何引领工业互联网迈向智能化”进行分享。“智能化建设是⼯业互联⽹建设的价值‘C’位,智能化在信息化与数字化建设的基础上，通过智能技术实现了从数据到信息、知识、决策的转化，挖掘数据潜藏的意义，摆脱传统认知和知识的边界，为企业提质增效、释放⽣产潜能、实现企业收益最⼤化提供有效⽀撑，成为⼯业互联⽹建设价值的核⼼。”
构建全局优化解决方案赋能企业数智化转型升级的实践
工业生产各环节成本关联性强且有相互制约性，仅考虑单一环节成本最优则会陷入“木桶效应”，因此智能决策应用要以全局优化为目标，实现企业综合收益最大化。智能决策技术在工业互联网建设中的广泛运用，将全面激活工业数据，为我国智能制造装上“决策大脑”，将有效助力实体经济提质降本增效。
发布会上，杉数科技工业与智能制造副总裁黄翔分享了新一代智能决策技术赋能企业数智化升级方法与实践。他表示：“制造企业面临越来越复杂的内外部环境，如何利用“技术杠杆”实现智能升级迫在眉睫，而智能升级的最高阶段则是“决策智能化”。作为致力于决策优化技术的人工智能公司，杉数的“核心引擎 + 组件化”的服务方式在乌卡时代可以更好的适应变化，比如在轨道交通首次实现检修计划和人工智能的结合；在汽车汽配，打破供应、生产、销售、需求端壁垒，实现全价值链优化；在流程制造领域，从前端供应到中段生产再到后段产销协同，智能决策价值立杆见影并正在用其特有的方式创造更多更加直接的制造价值”。
安徽六国化工总经理马健分享了以“智能决策技术赋能-化工企业经营决策协同”的实践体验，他表示，传统工业制造也面临着向数据智能生产的转型，化肥行业面临着产能结构性过剩、产品同质化严重、原材料价格波动等严峻现状，可量化的新型协同经营管理模式解决了复杂的经营决策协同需求。其中，智能决策整合产销链条多系统数据，提供实时、准确的关键产销信息，全面反映公司供应链状况，为高层决策提供支持；经系统上线1年的数据计算，该项目收益如下：提升响应市场速度，预计提升5%客户忠诚满意度；预计节省运输费用5%(调拨运输)；降低经销商20%库存积压，节省整体综合库存成本总计6000万；提高库存周转率10%，部门间协同效率增强20%，需求计划生产计划人力投入时间缩短50%以上。这让我看到农资化工企业的数智化产销转型的未来已来。
南方航空工程技术分公司副总经理王锦申在“智能决策技术赋能-航空设备运营优化”的分享中表示： 航空业亟需提高其计划“柔性”，实现快速响应，降本增效。以往主要业务问题依赖人工经验，缺乏全局统筹及易用工具，统筹学、智能决策解决方案的引入，解决了诸多业务痛点。南航的发动机管理优化项目、飞机排班解决方案就是智能决策的良好实践，智能决策解决方案给我们的零备发天数降低10%，非计划下发率降低15%，临租成本降低8%，修理成本降低1.2%，这都是可喜变化。
就“智能决策如何帮助企业在转型中抢占先机”的议题，中国信息通信研究院政策研究部副主任秦业表示，传统软件厂商的信息化解决方案更多的是解决企业自动化层面的问题，新一代智能技术的智能化解决方案通常采取平台化的管理方式，将物联网、云计算、大数据、5G、人工智能等前沿信息通信技术通过模块化的方式集成在平台中，根据企业需求进行灵活配置。利用新一代信息通信技术实现数字化、网络化、智能化是企业实现转型升级的必经之路。
智能决策将成为未来领先企业的必备能力
当前，全球疫情加速产业链深度重构，市场供需两侧不确定因素增加，加快塑造企业韧性成为我国工业企业抵御市场风险、实现中长期战略目标的必答题。从全球发展的经验规律来看，制造业产业升级是赶超发达国家的关键，以智能化转型实现智能制造是提升制造业质量效益的必由之路。
近年来，很多工业头部企业已经通过智能决策实现了跨越式的业绩突破与业务变⾰，智能决策也在碳足迹、碳排放等能耗、减排等工业领域的关切问题中凸显了越来越重要的作用，随着市场认知深化与技术迭代，智能决策技术也将广泛应用于更多工业场景，帮助企业实现智能化转型，赋能实体经济。
全文：https://t.cn/A66ZufWF
2022年2月25日，由知名研究咨询机构爱分析联合中国领先的智能决策技术公司杉数科技共同组织编写的《2022工业“智能决策”白皮书——点亮企业增长的“灯塔”》(以下简称“白皮书”)正式发布。该白皮书聚焦于工业企业数智化转型建设中的复杂决策问题，首次对智能决策概念进行定义，梳理了工业智能决策技术的应用价值，前瞻性地提出以机器学等多种智能技术深度融合打造企业“决策大脑”，以全局优化为目标，来实现企业综合收益的最大化；通过数百家标杆客户的智能决策实践研究，梳理并输出实现企业面向设备、面向生产、面向运营、面向产业链的全场景赋能的有效方法论，助力工业企业打造二次增长曲线。
发布会上，爱分析首席分析师&合伙人黄勇首先对中国工业制造企业数字化转型趋势进行了分享。黄勇表示：“全球产业链正经历深度重构，同时受疫情影响，短期过热的海外市场需求将在国外经济滞胀背景下受到抑制，短期增⻓动⼒减弱。⾯对复杂变化，中国制造业需要向智能制造转型升级，⾛出新增⻓曲线。作为实现智能制造的重要抓⼿，⼯业互联⽹建设已经开始释放出强⼤价值潜能。智能化是工业互联网建设的必由之路。”
企业端诉求、技术变革和基础设施完善等多重因素共同推动智能决策时代到来
自2017年国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》以来，我国工业互联网发展取得良好开局，展现了巨大的应用前景和赋能潜力。随着全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，新一代信息技术的不断突破，并与先进制造技术加速融合，为制造业智能化、绿色化发展提供了历史机遇。在这一历史性的交汇点，企业端诉求、技术变革与基础设施完善共同推动了智能决策时代到来。Gartner预测，到2023年，超过33%的大型机构将采用智能决策的实践。
智能决策，是指组织或个人综合利用多种智能技术和⼯具，基于既定目标，对相关数据进行建模、分析并得到决策的过程。该过程综合约束条件、策略、偏好、不确定性等因素，可⾃动实现最优决策，以用于解决新增长时代日益复杂的生产、生活问题。
白皮书指出，经济新常态下，精细化运营成为企业增长的关键动力，对业务决策的质量提出了更高的要求。数据基础建设逐步完善，机器学与运筹优化技术的结合与突破，都为智能决策提供了更加成熟的技术可行性。
杉数科技联合创始人&首席产品官王曦博士就“智能决策技术如何引领工业互联网迈向智能化”进行分享。“智能化建设是⼯业互联⽹建设的价值‘C’位,智能化在信息化与数字化建设的基础上，通过智能技术实现了从数据到信息、知识、决策的转化，挖掘数据潜藏的意义，摆脱传统认知和知识的边界，为企业提质增效、释放⽣产潜能、实现企业收益最⼤化提供有效⽀撑，成为⼯业互联⽹建设价值的核⼼。”
构建全局优化解决方案赋能企业数智化转型升级的实践
工业生产各环节成本关联性强且有相互制约性，仅考虑单一环节成本最优则会陷入“木桶效应”，因此智能决策应用要以全局优化为目标，实现企业综合收益最大化。智能决策技术在工业互联网建设中的广泛运用，将全面激活工业数据，为我国智能制造装上“决策大脑”，将有效助力实体经济提质降本增效。
发布会上，杉数科技工业与智能制造副总裁黄翔分享了新一代智能决策技术赋能企业数智化升级方法与实践。他表示：“制造企业面临越来越复杂的内外部环境，如何利用“技术杠杆”实现智能升级迫在眉睫，而智能升级的最高阶段则是“决策智能化”。作为致力于决策优化技术的人工智能公司，杉数的“核心引擎 + 组件化”的服务方式在乌卡时代可以更好的适应变化，比如在轨道交通首次实现检修计划和人工智能的结合；在汽车汽配，打破供应、生产、销售、需求端壁垒，实现全价值链优化；在流程制造领域，从前端供应到中段生产再到后段产销协同，智能决策价值立杆见影并正在用其特有的方式创造更多更加直接的制造价值”。
安徽六国化工总经理马健分享了以“智能决策技术赋能-化工企业经营决策协同”的实践体验，他表示，传统工业制造也面临着向数据智能生产的转型，化肥行业面临着产能结构性过剩、产品同质化严重、原材料价格波动等严峻现状，可量化的新型协同经营管理模式解决了复杂的经营决策协同需求。其中，智能决策整合产销链条多系统数据，提供实时、准确的关键产销信息，全面反映公司供应链状况，为高层决策提供支持；经系统上线1年的数据计算，该项目收益如下：提升响应市场速度，预计提升5%客户忠诚满意度；预计节省运输费用5%(调拨运输)；降低经销商20%库存积压，节省整体综合库存成本总计6000万；提高库存周转率10%，部门间协同效率增强20%，需求计划生产计划人力投入时间缩短50%以上。这让我看到农资化工企业的数智化产销转型的未来已来。
南方航空工程技术分公司副总经理王锦申在“智能决策技术赋能-航空设备运营优化”的分享中表示： 航空业亟需提高其计划“柔性”，实现快速响应，降本增效。以往主要业务问题依赖人工经验，缺乏全局统筹及易用工具，统筹学、智能决策解决方案的引入，解决了诸多业务痛点。南航的发动机管理优化项目、飞机排班解决方案就是智能决策的良好实践，智能决策解决方案给我们的零备发天数降低10%，非计划下发率降低15%，临租成本降低8%，修理成本降低1.2%，这都是可喜变化。
就“智能决策如何帮助企业在转型中抢占先机”的议题，中国信息通信研究院政策研究部副主任秦业表示，传统软件厂商的信息化解决方案更多的是解决企业自动化层面的问题，新一代智能技术的智能化解决方案通常采取平台化的管理方式，将物联网、云计算、大数据、5G、人工智能等前沿信息通信技术通过模块化的方式集成在平台中，根据企业需求进行灵活配置。利用新一代信息通信技术实现数字化、网络化、智能化是企业实现转型升级的必经之路。
智能决策将成为未来领先企业的必备能力
当前，全球疫情加速产业链深度重构，市场供需两侧不确定因素增加，加快塑造企业韧性成为我国工业企业抵御市场风险、实现中长期战略目标的必答题。从全球发展的经验规律来看，制造业产业升级是赶超发达国家的关键，以智能化转型实现智能制造是提升制造业质量效益的必由之路。
近年来，很多工业头部企业已经通过智能决策实现了跨越式的业绩突破与业务变⾰，智能决策也在碳足迹、碳排放等能耗、减排等工业领域的关切问题中凸显了越来越重要的作用，随着市场认知深化与技术迭代，智能决策技术也将广泛应用于更多工业场景，帮助企业实现智能化转型，赋能实体经济。
【重磅发布！虚拟偶像行业舆情风险管理前瞻研究报告】虚拟偶像，指借助人物建模、实时渲染、动态捕捉、人脸识别等技术进行演艺活动的虚拟公共人物。相关数据表明，以“互联网+文化”为代表的新业态市场认可度越来越高，市场规模逐渐扩大。其中，虚拟偶像产业作为文化新业态的重要组成部分，2021年表现亮眼。需正视的是，作为一种新形态偶像，其在发展过程中伴生的多重风险因素给整个行业带来严肃挑战。人民网舆情数据中心通过对虚拟偶像行业舆情现状进行全盘透视，同时从整体舆论环境层面对行业舆情风险要素进行挖掘分析，并提供专业的舆情风险管理研判，形成《虚拟偶像行业舆情风险管理前瞻研究报告》。（人民网舆情数据中心）
【数据安全治理“觉醒年代”，打好“技术+管理+监管”协同之战】数据安全，很多人耳熟能详的一个名词，其字面意思似乎很容易理解，但深究起来，又是一个十分复杂的偏技术化的概念。在数据安全的后面加上“治理”两个字，其内涵更加丰富而深邃。在安华金和创始人兼CEO刘晓韬看来，所谓“治理”，其最直接的含义是指一个动态的、持续演进的过程；而由监管所驱动的数据安全治理的落地，是由监管方、承载方、使用方、技术提供方等协同创新的生态推动着不断向前迈进的。
作为一个新的理念，数据安全治理也许还需要更全面和更深层次的认知和消化的过程，但可以肯定的是，数据安全治理并非纸上谈兵、空中楼阁，而是企业实实在在的需求，是政府和行业持续关注和推动的“大事情”。尤其是在《数据安全法》正式施行之后，建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力，便成了大到整个国家、小到每个企业最基础和核心的工作。
数据安全治理源自客户的真实需求
数据安全治理是不是和一些IT理念和技术一样，也是“舶来品”？
2015年，Gartner最早开始对数据安全治理的专业研究。而在国内，与国外的认知和实践几乎是同时起步的。这个吃螃蟹的就是安华金和。刘晓韬回忆说，2016年左右，在与一些高端客户打交道时发现，这些客户并不满足于单一的安全防护产品和措施，思考其实更超前，希望从数据资产和价值的维度出发，在规范、策略等更高的层面，寻求整体性的解决方案。
当时，某海关信息安全部门的负责人关于数据是资产、资本的超前思想，让刘晓韬开始认真反思，数据安全不仅仅是提供相关产品和工具这么简单，而应从管理上入手，与业务场景充分结合，将数据安全与客户的组织架构、管理规范、策略、技术平台等统筹起来，从多个维度做好部署和防控，才能更好地解决客户遇到的安全难题。通过一系列全面而深入的调研，刘晓韬发现，当时国外个别厂商推出了类似个人隐私数据的管理框架等，而Gartner也开始谈论数据安全治理的话题。
刘晓韬清楚地意识到，数据安全治理并不是无源之水、无本之木，而是中国客户客观而真实的需求。只要无限地贴近用户的前端应用需求，通过体系化的思考和研究，就能激发或者说产生一些先进的理念和方法。在数据安全治理方面，我们并不是被动地接受国外输入的理念，而是在理念上不谋而合。
在Gartner提出数据安全治理的概念后，从全球范围来看，数据安全治理的研究和实践一直处于爬坡期。在国内，已经建立了有关数据安全治理的基本理念和框架，但现在的关键仍是如何让行业客户更好地接受数据安全治理，并付诸实践。
时至今日，由安华金和支持和承办的“中国数据安全治理高峰论坛”已经连续成功地举办了四届，由安华金和等多家单位和专家共同撰写的《数据安全治理白皮书》也已经升级到3.0，数据安全治理在业界形成了更加广泛的共识。从国家监管、法律法规、行业参与、用户落地等各个层面，数据安全治理正加速在中国大地上扎根、开花、结果。
尤其是在企业侧，越来越多作为数据资产拥有者的企业，开始更加细致地思索，如何联动业务部门、风控部门以及其他关联方，找准适合的切入点，建立统一的企业数据安全策略，共同推动数据安全治理的落地与发展。对于安华金和来说，最核心和紧迫的任务则是，如何充分发挥自己在专业、技术和服务上的优势，支撑并推动数据安全治理又快又好地落地。
实现数据安全治理的规范化、体系化
近几年，国内的行业用户在数据保护和数据安全治理方面或多或少都有一些成功的实践，只是尚未形成体系化、标准化和规范化。《数据安全法》的颁布和实施，可以看作是数据保护与数据安全治理领域的一道分水岭。从此，数据保护与数据安全治理将有法可依，在确保安全、合规、保护隐私等的基础上，使得数据的共享、利用和服务更加灵活、可靠、高效。
从《民法典》、《数据安全法》到处于草案审议阶段的《个人信息保护法》，我国在监管以及法律法规层面，已经为数据安全治理奠定了一个比较坚实的基础。相对立法较早的国外来说，我国正迎头赶上，营造了一个较好的政策和法规保障的大环境。针对企业数据、个人数据、运营商和工业互联网数据的保护，以及密码管理等，国家相关主管部门都有明确和严格的权责划分，也有专门的法律法规以及监管机制。诸如此类强有力的举措，带动了各行业头部客户在数据安全治理方面积极开展实践，并循序渐进。从安全厂商的角度来看，与数据安全治理相关的技术、产品和服务上的创新也在快马加鞭。
“现在，法律法规以及相关政策层出不穷，行业与企业对数据安全治理的认知和重视程度不断提升，再加上强大的执行力，相信中国在数据安全治理的创新和实践方面会后来居上，赶超国外。这个时间不会太长，指日可待。”刘晓韬如是说。
谈到当前中国数据安全治理的实践和进展，刘晓韬分析说，那些数据重要性高、数字化程度高的企业，通常具有更强和更超前的数据安全意识，所以在数据安全治理实践方面会走在前面，比如金融、运营商，以及政务数据中心等。而更多传统行业用户，以及中小企业，因为认知、技术、自身发展阶段等方面的限制条件，可能只是在局部上实现了某些数据安全治理的功能，但还不成体系，仍需要一个逐步演进和完善的过程。从当前用户的需求来说，他们更迫切需要像安华金和这样在数据安全治理方面专注且专业的综合性安全服务提供商。
不可否认，数据安全是当前的业界热点，以不同的技术实现路径和方法满足客户的个性化需求是大势所趋，这也引得云服务商、存储厂商等其他赛道的竞争者跨越赛道而来。
从商业实现的角度来分析，数据安全治理的门槛看似是降低了，因为用户需求激增，各种各样的解决方案不断涌现；但从数据安全治理的真正落地和实践来看，其实高门槛一直在那里。因为用户对面临的安全威胁，以及数据安全治理的认知更加全面而深刻，同时广泛接触过相关的安全产品供应商，所以在评判和选择数据安全治理解决方案时，心中更有数，这也导致安全产品供应商及其解决方案的进入门槛水涨船高。
在这一背景和趋势下，安华金和反而更加坚定了自己的初心，聚焦数据中心的安全，以数据安全为主航道，在坚持走专业化道路的同时，不断延展自身的服务能力和产品线。刘晓韬举例说：“以前，我们主要是提供标准化的产品。但当看到现在的用户对顾问咨询，以及体系化的安全服务有更强烈的需求时，我们也从单纯提供产品，逐步扩展到提供数据安全运维管控平台，以及统一的运维管理服务等。”
近几年，在聚焦数据库安全、数据治理、云安全等核心业务的基础上，安华金和一直致力于实现产品和服务能力的多元化，但同时也会恪守有所为、有所不为的原则，暂不涉足终端安全、通讯安全等领域，而对于像勒索病毒、远程办公安全等“后疫情时代”出现的新商机，也不盲目跟风，始终在业务数据安全这个主赛道上持续发力。
“我们是一家比较传统的to B科技型公司，并不是资本催熟的企业，虽然也完成了多轮融资，但都遵从公司正常的商业成长逻辑。”刘晓韬表示，“我们是一家有耐心和持久创新的公司，不会轻易打破现有的发展节奏。而且中国当前的市场环境，也允许我们以自主创新和自主研发为根基，稳扎稳打前进。”
据记者了解，国内领先的银行和保险机构、大型能源企业、全球500强企业，以及国内知名的房地产和制造业头部客户，都是安华金和稳定的客户群体。这些客户拥有相同的特征：数据中心规模大，应用环境较复杂，对于数据安全治理有比较迫切的需求。
数据安全治理是一段旅程
我们不能单纯从技术和产品的角度来理解数据安全治理，因为它涉及从决策管理层到业务层、技术层，从规章管理制度到工具支撑、执行，由上而下贯穿企业整个组织架构的一个完整链条。从企业内部，首先要统一认识，制定合理的策略和措施，从安全治理体系、合规、技术能力、解决方案以及服务等多个维度，实现数据安全治理。
当前，数据安全治理的落地，面临一些重要挑战：首先是思想和意识层面，企业应该牢固树立数据安全意识观，充分认识数据对企业业务发展的重要性，这是实现数据价值的基本前提；其次，数据安全治理不是企业安全部门自己的事，而是业务、数据处理和应用、安全等部门，甚至公司决策层一起参与和推动才能达成的目标；最后，安全合规是必须守住的红线，企业必须克服认知、技术能力、专业性、成本控制等方面的不足，依据相关法律法规和行业的规章管理制度，对数据进行采集、存储、使用、分析等，尽量避免安全威胁、数据泄露等风险。刘晓韬特别强调，企业实现合规，要有合理的标准、技术去支撑，比如为了保护个人信息的安全，“删除权”怎样才算是合理、合法，做到怎样的程度才能满足监管方和用户的需求，这些都需要在日后的实践中不断摸索、总结、平衡。
数据安全治理是一段没有终点的旅程。不同行业的客户，因需求不同、起点也不同，通常会经历先购买一些安全设备，与业务进行融合，实现合规，然后再考虑与原有安全策略和措施相结合，最后体系化地思考未来的安全框架、思路，并与管理融会贯通的过程。在这样的一个过程中，随着用户认知的不断提升，数据安全治理也在持续丰富和完善。
在数字时代，从以业务和流程为核心到以数据为驱动，数据和科技从以前的辅助业务的工具，变成了驱动业务发展的核心动力和支撑。谁拥有海量的可供分析的数据，谁能进行安全可靠高效的分析，谁就能掌握数据的主动权，更加充分地挖掘和发挥数据的价值。
在这个演进过程中，数据安全问题如影随行。从最初只是保证数据的安全存储，系统不被攻击，到实现企业由外到内的全面安全可控，再到“零信任+SASE”安全新基石的建立，不仅要保证静态数据的安全，更要保证数据在流动中的安全。这些都需要更多前瞻性的思考、更新的技术，以及更有力的保障和支撑。https://t.cn/A6flX1IS
作为一个新的理念，数据安全治理也许还需要更全面和更深层次的认知和消化的过程，但可以肯定的是，数据安全治理并非纸上谈兵、空中楼阁，而是企业实实在在的需求，是政府和行业持续关注和推动的“大事情”。尤其是在《数据安全法》正式施行之后，建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力，便成了大到整个国家、小到每个企业最基础和核心的工作。
数据安全治理源自客户的真实需求
数据安全治理是不是和一些IT理念和技术一样，也是“舶来品”？
2015年，Gartner最早开始对数据安全治理的专业研究。而在国内，与国外的认知和实践几乎是同时起步的。这个吃螃蟹的就是安华金和。刘晓韬回忆说，2016年左右，在与一些高端客户打交道时发现，这些客户并不满足于单一的安全防护产品和措施，思考其实更超前，希望从数据资产和价值的维度出发，在规范、策略等更高的层面，寻求整体性的解决方案。
当时，某海关信息安全部门的负责人关于数据是资产、资本的超前思想，让刘晓韬开始认真反思，数据安全不仅仅是提供相关产品和工具这么简单，而应从管理上入手，与业务场景充分结合，将数据安全与客户的组织架构、管理规范、策略、技术平台等统筹起来，从多个维度做好部署和防控，才能更好地解决客户遇到的安全难题。通过一系列全面而深入的调研，刘晓韬发现，当时国外个别厂商推出了类似个人隐私数据的管理框架等，而Gartner也开始谈论数据安全治理的话题。
刘晓韬清楚地意识到，数据安全治理并不是无源之水、无本之木，而是中国客户客观而真实的需求。只要无限地贴近用户的前端应用需求，通过体系化的思考和研究，就能激发或者说产生一些先进的理念和方法。在数据安全治理方面，我们并不是被动地接受国外输入的理念，而是在理念上不谋而合。
在Gartner提出数据安全治理的概念后，从全球范围来看，数据安全治理的研究和实践一直处于爬坡期。在国内，已经建立了有关数据安全治理的基本理念和框架，但现在的关键仍是如何让行业客户更好地接受数据安全治理，并付诸实践。
时至今日，由安华金和支持和承办的“中国数据安全治理高峰论坛”已经连续成功地举办了四届，由安华金和等多家单位和专家共同撰写的《数据安全治理白皮书》也已经升级到3.0，数据安全治理在业界形成了更加广泛的共识。从国家监管、法律法规、行业参与、用户落地等各个层面，数据安全治理正加速在中国大地上扎根、开花、结果。
尤其是在企业侧，越来越多作为数据资产拥有者的企业，开始更加细致地思索，如何联动业务部门、风控部门以及其他关联方，找准适合的切入点，建立统一的企业数据安全策略，共同推动数据安全治理的落地与发展。对于安华金和来说，最核心和紧迫的任务则是，如何充分发挥自己在专业、技术和服务上的优势，支撑并推动数据安全治理又快又好地落地。
实现数据安全治理的规范化、体系化
近几年，国内的行业用户在数据保护和数据安全治理方面或多或少都有一些成功的实践，只是尚未形成体系化、标准化和规范化。《数据安全法》的颁布和实施，可以看作是数据保护与数据安全治理领域的一道分水岭。从此，数据保护与数据安全治理将有法可依，在确保安全、合规、保护隐私等的基础上，使得数据的共享、利用和服务更加灵活、可靠、高效。
从《民法典》、《数据安全法》到处于草案审议阶段的《个人信息保护法》，我国在监管以及法律法规层面，已经为数据安全治理奠定了一个比较坚实的基础。相对立法较早的国外来说，我国正迎头赶上，营造了一个较好的政策和法规保障的大环境。针对企业数据、个人数据、运营商和工业互联网数据的保护，以及密码管理等，国家相关主管部门都有明确和严格的权责划分，也有专门的法律法规以及监管机制。诸如此类强有力的举措，带动了各行业头部客户在数据安全治理方面积极开展实践，并循序渐进。从安全厂商的角度来看，与数据安全治理相关的技术、产品和服务上的创新也在快马加鞭。
“现在，法律法规以及相关政策层出不穷，行业与企业对数据安全治理的认知和重视程度不断提升，再加上强大的执行力，相信中国在数据安全治理的创新和实践方面会后来居上，赶超国外。这个时间不会太长，指日可待。”刘晓韬如是说。
谈到当前中国数据安全治理的实践和进展，刘晓韬分析说，那些数据重要性高、数字化程度高的企业，通常具有更强和更超前的数据安全意识，所以在数据安全治理实践方面会走在前面，比如金融、运营商，以及政务数据中心等。而更多传统行业用户，以及中小企业，因为认知、技术、自身发展阶段等方面的限制条件，可能只是在局部上实现了某些数据安全治理的功能，但还不成体系，仍需要一个逐步演进和完善的过程。从当前用户的需求来说，他们更迫切需要像安华金和这样在数据安全治理方面专注且专业的综合性安全服务提供商。
不可否认，数据安全是当前的业界热点，以不同的技术实现路径和方法满足客户的个性化需求是大势所趋，这也引得云服务商、存储厂商等其他赛道的竞争者跨越赛道而来。
从商业实现的角度来分析，数据安全治理的门槛看似是降低了，因为用户需求激增，各种各样的解决方案不断涌现；但从数据安全治理的真正落地和实践来看，其实高门槛一直在那里。因为用户对面临的安全威胁，以及数据安全治理的认知更加全面而深刻，同时广泛接触过相关的安全产品供应商，所以在评判和选择数据安全治理解决方案时，心中更有数，这也导致安全产品供应商及其解决方案的进入门槛水涨船高。
在这一背景和趋势下，安华金和反而更加坚定了自己的初心，聚焦数据中心的安全，以数据安全为主航道，在坚持走专业化道路的同时，不断延展自身的服务能力和产品线。刘晓韬举例说：“以前，我们主要是提供标准化的产品。但当看到现在的用户对顾问咨询，以及体系化的安全服务有更强烈的需求时，我们也从单纯提供产品，逐步扩展到提供数据安全运维管控平台，以及统一的运维管理服务等。”
近几年，在聚焦数据库安全、数据治理、云安全等核心业务的基础上，安华金和一直致力于实现产品和服务能力的多元化，但同时也会恪守有所为、有所不为的原则，暂不涉足终端安全、通讯安全等领域，而对于像勒索病毒、远程办公安全等“后疫情时代”出现的新商机，也不盲目跟风，始终在业务数据安全这个主赛道上持续发力。
“我们是一家比较传统的to B科技型公司，并不是资本催熟的企业，虽然也完成了多轮融资，但都遵从公司正常的商业成长逻辑。”刘晓韬表示，“我们是一家有耐心和持久创新的公司，不会轻易打破现有的发展节奏。而且中国当前的市场环境，也允许我们以自主创新和自主研发为根基，稳扎稳打前进。”
据记者了解，国内领先的银行和保险机构、大型能源企业、全球500强企业，以及国内知名的房地产和制造业头部客户，都是安华金和稳定的客户群体。这些客户拥有相同的特征：数据中心规模大，应用环境较复杂，对于数据安全治理有比较迫切的需求。
数据安全治理是一段旅程
我们不能单纯从技术和产品的角度来理解数据安全治理，因为它涉及从决策管理层到业务层、技术层，从规章管理制度到工具支撑、执行，由上而下贯穿企业整个组织架构的一个完整链条。从企业内部，首先要统一认识，制定合理的策略和措施，从安全治理体系、合规、技术能力、解决方案以及服务等多个维度，实现数据安全治理。
当前，数据安全治理的落地，面临一些重要挑战：首先是思想和意识层面，企业应该牢固树立数据安全意识观，充分认识数据对企业业务发展的重要性，这是实现数据价值的基本前提；其次，数据安全治理不是企业安全部门自己的事，而是业务、数据处理和应用、安全等部门，甚至公司决策层一起参与和推动才能达成的目标；最后，安全合规是必须守住的红线，企业必须克服认知、技术能力、专业性、成本控制等方面的不足，依据相关法律法规和行业的规章管理制度，对数据进行采集、存储、使用、分析等，尽量避免安全威胁、数据泄露等风险。刘晓韬特别强调，企业实现合规，要有合理的标准、技术去支撑，比如为了保护个人信息的安全，“删除权”怎样才算是合理、合法，做到怎样的程度才能满足监管方和用户的需求，这些都需要在日后的实践中不断摸索、总结、平衡。
数据安全治理是一段没有终点的旅程。不同行业的客户，因需求不同、起点也不同，通常会经历先购买一些安全设备，与业务进行融合，实现合规，然后再考虑与原有安全策略和措施相结合，最后体系化地思考未来的安全框架、思路，并与管理融会贯通的过程。在这样的一个过程中，随着用户认知的不断提升，数据安全治理也在持续丰富和完善。
在数字时代，从以业务和流程为核心到以数据为驱动，数据和科技从以前的辅助业务的工具，变成了驱动业务发展的核心动力和支撑。谁拥有海量的可供分析的数据，谁能进行安全可靠高效的分析，谁就能掌握数据的主动权，更加充分地挖掘和发挥数据的价值。
在这个演进过程中，数据安全问题如影随行。从最初只是保证数据的安全存储，系统不被攻击，到实现企业由外到内的全面安全可控，再到“零信任+SASE”安全新基石的建立，不仅要保证静态数据的安全，更要保证数据在流动中的安全。这些都需要更多前瞻性的思考、更新的技术，以及更有力的保障和支撑。https://t.cn/A6flX1IS
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