经济学#动漫# B. 边际收益和垄断
这一部分讨论不完全竞争的极端形式——垄断。我们将分析不完全竞争的主要缺点，如限制产量和提高价格。作为分析的核心部分，我们还将引入一个新概念，即边际收益，它同样也适用于寡头垄断者和完全竞争者的分析。
边际收益的概念
价格、数量和总收益
假设某企业发现它自己处于本行业完全垄断的地位。该企业或许是一种新型防癌药物专利的所有者，或许是某个有价值的计算机程序的源代码拥有者。如果垄断者希望取得最大利润，那么，他应该收取多高的价格呢？他的产量应该是多少呢？
为了回答这些问题，我们需要一个新的概念，边际收益（MR）。从企业的需求曲线中，我们知道了价格（P）与销售量（q）之间的关系。我们也可以从表9-3中的第（1）栏和第（2）栏以及图9-3（a）中的该垄断者的需求曲线（dd）了解这一点。
把价格与数量相乘，可以计算出在每一销售水平上的总收益。表9-3中的第（3）栏表明，如何简单地用P乘以q来计算总收益（total revenue，TR）。因此，零单位的q带来的TR等于零；1个单位的q带来的TR=180美元×1=180美元；2个单位的q带来160美元×2=320美元的总收益；以此类推。
这一直线或线性需求曲线的例子中，总收益最初随着产量的增加而上升，因为在这条需求曲线的富有弹性的上部区域，出售较多的q所需要降低的P是不大的。但是，当我们达到直线需求曲线的中点时，TR就达到它的最大值。这时q=5，P=100美元，TR=500美元。超过此点，q的增加便将该企业带入需求缺乏弹性的区域。由于需求缺乏弹性，价格下降1%引起销售量的增加不到1%，因此，总收益随着价格的下降而下降。图9-3（b）说明TR是一条穹形曲线，它从零上升到很高价格水平的500美元的最高点，然后下降到接近于零的水平。
你如何找到收入最高点的价格呢？从表9-3中可以看出，当q=5，P=100时，TR达到最大。这正是需求弹性等于1的那一点。
必须注意，每1单位的价格可以称为平均收益（AR)，以区别于总收益。例如，TR除以q便得到P=AR（正如我们在过去用TC除以q而得到AC一样）。如果先写下第（3）栏中的数字，我们就可以运用除法来得到第（2）栏中的数字。
边际收益和价格
现在讨论所涉及的最后一个新概念，边际收益。
边际收益（marginal revenue，MR）的定义是：当销售增加1单位时，由此而引起的收益的变化。MR既可以为正，也可以为负。
表9-3中第（4）栏列出了边际收益的数值。MR是由两个相邻产量的总收益相减而来的。从出售q+1个单位而得到的TR中减去出售q单位而得到的TR，其差额就是收益的增量或MR。例如，从q=0到q=1，我们得到MR=180美元。从q=1到q=2，MR为320美元-180美元=140美元。
MR为正数一直到q=5为止，此后便为负数。负边际收益这一陌生概念意味着什么呢？这是说企业让人们自由地取走物品吗？完全不是这样。负边际收益是指：为了售出更多单位的产量，该企业必须将价格降低到如此之低的程度，以至于它的总收益下降。
例如，当该企业出售5单位的产量时，它得到：
TR（5单位）=5×100美元=500美元
现在，假设企业希望再售出1单位的产量。由于它是个不完全竞争者，它必须通过降低价格来提高销售量。因此，为了出售6个单位的产量，它将价格从100美元降低到80美元。它从第6个单位的产量中取得了80美元的收益，但是，对于先前的5个单位，它仅仅得到了5×80=400美元，由此得到：
表9-3 根据需求表可以计算出边际收益的数值
第（3）栏中的总收益TR来自于P乘以q。为了得到边际收益（MR），我们把q增加1个单位，并计算总收益的变化。MR小于P的原因在于多出售1单位的q就会降低以前各单位的价格，从而使收益下降。应该注意，当需求富有弹性时，MR起初是正的。然而，在需求转变成缺乏弹性之后，尽管价格仍是正数，MR却变为负数。
TR（6单位）=5×80美元+1×80美元=400美元+80美元=480美元
现在出售5单位和6单位产量之间的边际收益为480美元-500美元=-20美元。最初5单位的价格必须降低得如此之低，即使在增加了第6单位的出售之后，总收益仍然是下降的。这就是MR为负时所发生的情况。你可以通过填充第（2）和第（4）栏来加深理解。
必须注意，即使MR为负，AR或价格仍然为正。不要将边际收益与平均收益或价格相混淆。表9-3说明了它们之间的差异。此外，图9-3（a）描绘了需求（或AR）曲线和边际收益（MR）曲线。细致地观察图9-3（a）可以看出，阶梯形的MR必定处于AR的dd曲线之下。实际上，当AR向下降到离数值零还有一半距离时，MR便变为负数。
总结一下：
当需求曲线向下倾斜时，
P＞MR（=P-先前全部q的收益损失）
弹性和边际收益
需求的价格弹性与边际收益之间有何关系呢？
当需求有弹性时，边际收益为正；当需求弹性为单位弹性时，边际收益为零；当需求缺乏弹性时，边际收益为负。
这一结论实际上是以一种不同的方法重述了我们在第4章中所使用过的弹性定义。回忆一下，当价格下降引起收益增加时，需求有弹性。在这种情况下，价格下降引起需求量上升得如此之高，以致收益上升，从而边际收益为正。例如，在表9-3中，当价格在需求有弹性的区域从P=180美元下降到P=160美元时，需求量明显上升，提高了总收益，并且边际收益为正。
图9-3 边际收益曲线来自需求曲线
（a）梯形曲线表示每增加1单位的产量所增加的总收益，MR处于P之下。当dd变为缺乏弹性时，MR变为负数。把MR的梯形曲线拉平便可以得到一条平滑的MR曲线。在dd也是直线的情况下，MR的斜率总是dd曲线斜率的2倍。（b）总收益曲线是穹形的——从零（此时q=0）开始上升到最高点（此时dd具有单位弹性），然后再下降到零（此时P=0）。TR的斜率给出平滑的MR曲线，正如TR的非连续性跳动给出的阶梯形的MR一样。
资料来源：表9-3。
当需求弹性为单位弹性时情况如何？此时，价格下降与由此而引起的产量上升恰好相等，边际收益因此为零。你能否看出，在需求缺乏弹性的区域，边际收益为什么总是为负呢？对于完全竞争者无限弹性的需求曲线，边际收益为什么总是为正呢？
表9-4显示了重要的弹性关系，确信你真的理解了它们并且能够应用它们。
这一部分讨论不完全竞争的极端形式——垄断。我们将分析不完全竞争的主要缺点，如限制产量和提高价格。作为分析的核心部分，我们还将引入一个新概念，即边际收益，它同样也适用于寡头垄断者和完全竞争者的分析。
边际收益的概念
价格、数量和总收益
假设某企业发现它自己处于本行业完全垄断的地位。该企业或许是一种新型防癌药物专利的所有者，或许是某个有价值的计算机程序的源代码拥有者。如果垄断者希望取得最大利润，那么，他应该收取多高的价格呢？他的产量应该是多少呢？
为了回答这些问题，我们需要一个新的概念，边际收益（MR）。从企业的需求曲线中，我们知道了价格（P）与销售量（q）之间的关系。我们也可以从表9-3中的第（1）栏和第（2）栏以及图9-3（a）中的该垄断者的需求曲线（dd）了解这一点。
把价格与数量相乘，可以计算出在每一销售水平上的总收益。表9-3中的第（3）栏表明，如何简单地用P乘以q来计算总收益（total revenue，TR）。因此，零单位的q带来的TR等于零；1个单位的q带来的TR=180美元×1=180美元；2个单位的q带来160美元×2=320美元的总收益；以此类推。
这一直线或线性需求曲线的例子中，总收益最初随着产量的增加而上升，因为在这条需求曲线的富有弹性的上部区域，出售较多的q所需要降低的P是不大的。但是，当我们达到直线需求曲线的中点时，TR就达到它的最大值。这时q=5，P=100美元，TR=500美元。超过此点，q的增加便将该企业带入需求缺乏弹性的区域。由于需求缺乏弹性，价格下降1%引起销售量的增加不到1%，因此，总收益随着价格的下降而下降。图9-3（b）说明TR是一条穹形曲线，它从零上升到很高价格水平的500美元的最高点，然后下降到接近于零的水平。
你如何找到收入最高点的价格呢？从表9-3中可以看出，当q=5，P=100时，TR达到最大。这正是需求弹性等于1的那一点。
必须注意，每1单位的价格可以称为平均收益（AR)，以区别于总收益。例如，TR除以q便得到P=AR（正如我们在过去用TC除以q而得到AC一样）。如果先写下第（3）栏中的数字，我们就可以运用除法来得到第（2）栏中的数字。
边际收益和价格
现在讨论所涉及的最后一个新概念，边际收益。
边际收益（marginal revenue，MR）的定义是：当销售增加1单位时，由此而引起的收益的变化。MR既可以为正，也可以为负。
表9-3中第（4）栏列出了边际收益的数值。MR是由两个相邻产量的总收益相减而来的。从出售q+1个单位而得到的TR中减去出售q单位而得到的TR，其差额就是收益的增量或MR。例如，从q=0到q=1，我们得到MR=180美元。从q=1到q=2，MR为320美元-180美元=140美元。
MR为正数一直到q=5为止，此后便为负数。负边际收益这一陌生概念意味着什么呢？这是说企业让人们自由地取走物品吗？完全不是这样。负边际收益是指：为了售出更多单位的产量，该企业必须将价格降低到如此之低的程度，以至于它的总收益下降。
例如，当该企业出售5单位的产量时，它得到：
TR（5单位）=5×100美元=500美元
现在，假设企业希望再售出1单位的产量。由于它是个不完全竞争者，它必须通过降低价格来提高销售量。因此，为了出售6个单位的产量，它将价格从100美元降低到80美元。它从第6个单位的产量中取得了80美元的收益，但是，对于先前的5个单位，它仅仅得到了5×80=400美元，由此得到：
表9-3 根据需求表可以计算出边际收益的数值
第（3）栏中的总收益TR来自于P乘以q。为了得到边际收益（MR），我们把q增加1个单位，并计算总收益的变化。MR小于P的原因在于多出售1单位的q就会降低以前各单位的价格，从而使收益下降。应该注意，当需求富有弹性时，MR起初是正的。然而，在需求转变成缺乏弹性之后，尽管价格仍是正数，MR却变为负数。
TR（6单位）=5×80美元+1×80美元=400美元+80美元=480美元
现在出售5单位和6单位产量之间的边际收益为480美元-500美元=-20美元。最初5单位的价格必须降低得如此之低，即使在增加了第6单位的出售之后，总收益仍然是下降的。这就是MR为负时所发生的情况。你可以通过填充第（2）和第（4）栏来加深理解。
必须注意，即使MR为负，AR或价格仍然为正。不要将边际收益与平均收益或价格相混淆。表9-3说明了它们之间的差异。此外，图9-3（a）描绘了需求（或AR）曲线和边际收益（MR）曲线。细致地观察图9-3（a）可以看出，阶梯形的MR必定处于AR的dd曲线之下。实际上，当AR向下降到离数值零还有一半距离时，MR便变为负数。
总结一下：
当需求曲线向下倾斜时，
P＞MR（=P-先前全部q的收益损失）
弹性和边际收益
需求的价格弹性与边际收益之间有何关系呢？
当需求有弹性时，边际收益为正；当需求弹性为单位弹性时，边际收益为零；当需求缺乏弹性时，边际收益为负。
这一结论实际上是以一种不同的方法重述了我们在第4章中所使用过的弹性定义。回忆一下，当价格下降引起收益增加时，需求有弹性。在这种情况下，价格下降引起需求量上升得如此之高，以致收益上升，从而边际收益为正。例如，在表9-3中，当价格在需求有弹性的区域从P=180美元下降到P=160美元时，需求量明显上升，提高了总收益，并且边际收益为正。
图9-3 边际收益曲线来自需求曲线
（a）梯形曲线表示每增加1单位的产量所增加的总收益，MR处于P之下。当dd变为缺乏弹性时，MR变为负数。把MR的梯形曲线拉平便可以得到一条平滑的MR曲线。在dd也是直线的情况下，MR的斜率总是dd曲线斜率的2倍。（b）总收益曲线是穹形的——从零（此时q=0）开始上升到最高点（此时dd具有单位弹性），然后再下降到零（此时P=0）。TR的斜率给出平滑的MR曲线，正如TR的非连续性跳动给出的阶梯形的MR一样。
资料来源：表9-3。
当需求弹性为单位弹性时情况如何？此时，价格下降与由此而引起的产量上升恰好相等，边际收益因此为零。你能否看出，在需求缺乏弹性的区域，边际收益为什么总是为负呢？对于完全竞争者无限弹性的需求曲线，边际收益为什么总是为正呢？
表9-4显示了重要的弹性关系，确信你真的理解了它们并且能够应用它们。
【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
室友以为我在和男朋友打电话，甜蜜蜜
其实我在楼道疯狂抹眼泪，哭成狗
无数次下定决心不再晚上为他偷偷哭泣
无数次下定决心不再长篇大论
克制了一下但还是没克制住
...........
17岁的喜欢怎么就那么值钱，这么多年还没有被他消耗殆尽
一直在怀念过去，一直都忘了朝前走
...........
昨天还在说亲密度又升级了，今天就没了
想起以前为了和他名正言顺的聊天，本来都退游的我又把王者荣耀下回来，玩的不好就看教学视频，学出装学意识，玩的时候记住他们跟我说的每一个细节
快五年了，从朋友到恋人，积攒的这一点亲密度
马上就要全没啦～
这是真·爷青结了啊
当初高中毕业确定关系以后第一次见面，花了三十多块钱夹的那个娃娃，那个陪你我一起走过雨夜，那个你第一次亲我我还抓在手里的娃娃，你毕业装行李的时候也遗弃在了宿舍......
在我脑海中，承载我们过去回忆的东西好像越来越少，越来越少了......
虽然还有新的回忆出现，但我就是放不下它们...
昨日种种，对你而言全都无所谓罢了
..........
每天看小狗屎都在“不愧是我看中的男人!好喜欢哥哥，好想见面好想要哥哥抱着睡嘤嘤嘤”和“狗b男人，屁用没有 ，就会惹我生气，看到你就烦!”之间反复横跳......
其实我在楼道疯狂抹眼泪，哭成狗
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