20220508管理七（三）剑听课笔记之九
好的追过程之抓住关键业务指标
一、不是笑话的千年笑典
“盲人摸象”是一个典故，也是一个每代世人当作笑话的笑话，现被编入了小学二年级的语文课本。
最早出处：《大般涅槃经》“其触牙者，即言象形如芦菔根；其触耳者，言象如箕；其触头者，言象如石；其触鼻者，言象如杆；其触脚者，言象如木白；其触背者，言象如床；其触腹者，言象如瓮；其触尾者，言象如绳。”
演变过程：宋·释道原《景德传灯录·洪进禅师》“有僧问：‘众盲摸象，各说异端，忽遇明眼人又作么生？’”
由此，概括出成语“盲人摸象”。
盲人摸象，不是笑话。
没人想盲人摸象，个人不想，社会不想，国家不想，世人都不想。
那是从今天看明天，现在看未来。
从今天看昨天，现在看过去，似乎人人都在盲人摸象，个人在摸，社会在摸，国家在摸，世人都在摸。
在时间的运行中，时时刻刻，人们都要做判断，做选择，做决策。
不是想不想，愿不愿，是必须要，马上做。
从社会统计层面，选择、判断、决策的效能跳不出二八规则的魔律。
“二”的人、组织摸明白了，“八”的人、组织摸不明白。
个人如此，现代企业的组织运维也是如此。
盲人骑瞎马，夜半崖边行；谁说盲人痴，都在此行中。
即便在后互联网的时代，依然。
盲人摸象，不是笑典。
不好笑，都在摸。
战战兢兢，如履薄冰，不是昨天今天，一时一事，而是需要时时刻刻，持之以恒。
摸过了今天，明天还要继续。
由个人所组成的组织看看，左右前后，还剩下的，就相互笑笑就好了，不好笑。
二、关键业务界定
1、决定今天生死的核心业务。核心业务贡献销售额、利润额、市占率、影响力、美誉度等等。
2、决定明天希望的明星业务。明星业务贡献公司的战略落地、行业匹配、公司价值、人才评估导向等等。
3、保障运营安全的基础业务。一般指组织经营的中后台业务，无论是组织部、财务部、人力部、采购部、后勤部、研发部、技术支持部等等，都是安全运营的基础底层框架，基础不牢，时间一到，组织就会地动山摇。
4、不同运营阶段的凸显业务。组织业务是动态发展的，不是静态不变的，尤其是在内外经营环境变化时，关键业务的排序，也就是阶段性的组织业务的重要性是
在一个组织当中，除了以上分类，还有很多业务，但至少在当下，对于组织而言没有那么重要了。
从数量分布上，也基本符合二八规律。
随着组织的发展，这种分布的数量结构也会发生变化，比如小组织的全部业务梳理100个，有二八之分，发展到大组织，全部业务梳理500个，也有二八之分。
三、关键业务的指标
界定了关键业务，就是梳理关键业务的指标了。
每个关键业务，即便不是关键业务，描述业务的指标梳理出来都是几十项甚至更多。
在这个地方组织容易陷入混淆的是，把关键业务的指标当作考评指标了，一项业务指标就是几十个，几项业务叠加就是几个几十个，尽管其中也有权重的划分，但被绩效的人和部门感受到了天罗地网，无所适从，最后只能顺其自然；对于进行绩效的人，也是囫囵浑圆，不知从何下手，最后只能跟着感觉来了。
示意：
销售业务是每个组织的关键业务，去描述销售业绩的指标很多，销售额，利润额，心态，拜访量，转化率，客单价等等。
其中拜访量中要求增加客户量。
为了达此目标，采取三个方面的措施。
1、多拜访新用户：新用户电话拜访量，新用户上门拜访量，新用户KP拜访量，新用户注册/首单量老用户拜访量提升客户量等；
2、多维护老用户：老用户拜访量；老用户客情维护量；老用户订单跟进量等；
3、及时处理售后问题：线上咨询答复时效；投诉订单处理时效；投诉结案率等。
这只是一个增加客户量，每个措施后面还可以再增加。
其它每个指标都可以按照这个逻辑罗列。
关键业务的指标会有很多。
当指标多到几十个以上的时候，就变成了眉毛胡子，一起抓就什么也抓不住了。
四、关键业务的关键绩效指标
抓住了关键业务，关键业务的指标有很多，这时关键业务指标的关键指标就凸显出来了。
关键指标是对绩效去的，也就是关键业务绩效指标，也就是前面说到的KPI，但又不仅仅是KPI。
因为KPI是在OKR分解的基础上产生的，在从组织从上往下的的分解中，有不同成层面的OKR，在OKR明确的基础上，针对不同层面的OKR继续进行目标关键结果KRs进行分解。
到这里方法论说通了，但是对于同一个事，不同的人判断的OKR以及OKR基础之上KPI差异会很大。
示例：
当年某团在千团大战的时候，老王定的策略是一个地区只上一个商家，做爆品。那时候成为销冠的秘诀是传说中的“消费感”，因为没人说的清楚到底怎么做才能把业绩做上去。
这时候，指标体系大致是这样的。
下图。
业绩没有达到预期。
后来阿里中供铁军出身的阿干过来了，重新确定了关键成功因素，定下了“狂拜访、狂上单”的策略，对应的关键指标自然也就不一样。
指标体系大致是这的。
下图。
业绩目标超出了预期。
方法论不难，能说清楚。
难的是怎么树立正确的目标，如何确定正确的关键成功因素。前者需要战略眼光，后者需要深刻的业务洞察。
定目标，追过程，到拿到结果，三个环节环环相扣。
五、结语
在组织的运营中，在目标制定正确的基础上，从判断二八关键业务，到关键业务的指标梳理，到关键业务的关键指标确定，到关键指标实现对应的策略、方法、技能，到追过程，到辅导过程，才能拿到组织的预期结果。
在关键业务的关键指标确定中，每个管理者事先都想“抓住”，都会信心满满，信誓旦旦，路径方法正确，但路线和路线中的落地大相径庭，如案例中的老王和阿干，结果也是天上地下，个人失去了收益，团队失去了势气，组织失去了机会。
“抓住”是在Execute过程，谋攻，执行，苛求过程阶段，不断有正确的“抓住”，有了业绩增长。
“抓到”是在Review过程，反思，复盘，复制放大阶段，不断有秘籍的“抓到”，有了组织成长。
好的追过程之抓住关键业务指标
一、不是笑话的千年笑典
“盲人摸象”是一个典故，也是一个每代世人当作笑话的笑话，现被编入了小学二年级的语文课本。
最早出处：《大般涅槃经》“其触牙者，即言象形如芦菔根；其触耳者，言象如箕；其触头者，言象如石；其触鼻者，言象如杆；其触脚者，言象如木白；其触背者，言象如床；其触腹者，言象如瓮；其触尾者，言象如绳。”
演变过程：宋·释道原《景德传灯录·洪进禅师》“有僧问：‘众盲摸象，各说异端，忽遇明眼人又作么生？’”
由此，概括出成语“盲人摸象”。
盲人摸象，不是笑话。
没人想盲人摸象，个人不想，社会不想，国家不想，世人都不想。
那是从今天看明天，现在看未来。
从今天看昨天，现在看过去，似乎人人都在盲人摸象，个人在摸，社会在摸，国家在摸，世人都在摸。
在时间的运行中，时时刻刻，人们都要做判断，做选择，做决策。
不是想不想，愿不愿，是必须要，马上做。
从社会统计层面，选择、判断、决策的效能跳不出二八规则的魔律。
“二”的人、组织摸明白了，“八”的人、组织摸不明白。
个人如此，现代企业的组织运维也是如此。
盲人骑瞎马，夜半崖边行；谁说盲人痴，都在此行中。
即便在后互联网的时代，依然。
盲人摸象，不是笑典。
不好笑，都在摸。
战战兢兢，如履薄冰，不是昨天今天，一时一事，而是需要时时刻刻，持之以恒。
摸过了今天，明天还要继续。
由个人所组成的组织看看，左右前后，还剩下的，就相互笑笑就好了，不好笑。
二、关键业务界定
1、决定今天生死的核心业务。核心业务贡献销售额、利润额、市占率、影响力、美誉度等等。
2、决定明天希望的明星业务。明星业务贡献公司的战略落地、行业匹配、公司价值、人才评估导向等等。
3、保障运营安全的基础业务。一般指组织经营的中后台业务，无论是组织部、财务部、人力部、采购部、后勤部、研发部、技术支持部等等，都是安全运营的基础底层框架，基础不牢，时间一到，组织就会地动山摇。
4、不同运营阶段的凸显业务。组织业务是动态发展的，不是静态不变的，尤其是在内外经营环境变化时，关键业务的排序，也就是阶段性的组织业务的重要性是
在一个组织当中，除了以上分类，还有很多业务，但至少在当下，对于组织而言没有那么重要了。
从数量分布上，也基本符合二八规律。
随着组织的发展，这种分布的数量结构也会发生变化，比如小组织的全部业务梳理100个，有二八之分，发展到大组织，全部业务梳理500个，也有二八之分。
三、关键业务的指标
界定了关键业务，就是梳理关键业务的指标了。
每个关键业务，即便不是关键业务，描述业务的指标梳理出来都是几十项甚至更多。
在这个地方组织容易陷入混淆的是，把关键业务的指标当作考评指标了，一项业务指标就是几十个，几项业务叠加就是几个几十个，尽管其中也有权重的划分，但被绩效的人和部门感受到了天罗地网，无所适从，最后只能顺其自然；对于进行绩效的人，也是囫囵浑圆，不知从何下手，最后只能跟着感觉来了。
示意：
销售业务是每个组织的关键业务，去描述销售业绩的指标很多，销售额，利润额，心态，拜访量，转化率，客单价等等。
其中拜访量中要求增加客户量。
为了达此目标，采取三个方面的措施。
1、多拜访新用户：新用户电话拜访量，新用户上门拜访量，新用户KP拜访量，新用户注册/首单量老用户拜访量提升客户量等；
2、多维护老用户：老用户拜访量；老用户客情维护量；老用户订单跟进量等；
3、及时处理售后问题：线上咨询答复时效；投诉订单处理时效；投诉结案率等。
这只是一个增加客户量，每个措施后面还可以再增加。
其它每个指标都可以按照这个逻辑罗列。
关键业务的指标会有很多。
当指标多到几十个以上的时候，就变成了眉毛胡子，一起抓就什么也抓不住了。
四、关键业务的关键绩效指标
抓住了关键业务，关键业务的指标有很多，这时关键业务指标的关键指标就凸显出来了。
关键指标是对绩效去的，也就是关键业务绩效指标，也就是前面说到的KPI，但又不仅仅是KPI。
因为KPI是在OKR分解的基础上产生的，在从组织从上往下的的分解中，有不同成层面的OKR，在OKR明确的基础上，针对不同层面的OKR继续进行目标关键结果KRs进行分解。
到这里方法论说通了，但是对于同一个事，不同的人判断的OKR以及OKR基础之上KPI差异会很大。
示例：
当年某团在千团大战的时候，老王定的策略是一个地区只上一个商家，做爆品。那时候成为销冠的秘诀是传说中的“消费感”，因为没人说的清楚到底怎么做才能把业绩做上去。
这时候，指标体系大致是这样的。
下图。
业绩没有达到预期。
后来阿里中供铁军出身的阿干过来了，重新确定了关键成功因素，定下了“狂拜访、狂上单”的策略，对应的关键指标自然也就不一样。
指标体系大致是这的。
下图。
业绩目标超出了预期。
方法论不难，能说清楚。
难的是怎么树立正确的目标，如何确定正确的关键成功因素。前者需要战略眼光，后者需要深刻的业务洞察。
定目标，追过程，到拿到结果，三个环节环环相扣。
五、结语
在组织的运营中，在目标制定正确的基础上，从判断二八关键业务，到关键业务的指标梳理，到关键业务的关键指标确定，到关键指标实现对应的策略、方法、技能，到追过程，到辅导过程，才能拿到组织的预期结果。
在关键业务的关键指标确定中，每个管理者事先都想“抓住”，都会信心满满，信誓旦旦，路径方法正确，但路线和路线中的落地大相径庭，如案例中的老王和阿干，结果也是天上地下，个人失去了收益，团队失去了势气，组织失去了机会。
“抓住”是在Execute过程，谋攻，执行，苛求过程阶段，不断有正确的“抓住”，有了业绩增长。
“抓到”是在Review过程，反思，复盘，复制放大阶段，不断有秘籍的“抓到”，有了组织成长。
以“联接&智能·构建更安全的世界”为主题的2021世界安防博览会（简称安博会）在广州拉开帷幕。会上，百度智能交通以“新基建、新安全”为主线，在呈现其助力地方政府打造新基建样板的同时，也全面展示了其在安全领域的产品及解决方案。并在大会期间荣获“公共安全优秀品牌奖”，为行业树立了安全企业典范。
【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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