数据合规整改全流程：从制度搭建到技术落地

01 数据合规不再是“选择题”

在当今数字化时代，数据已成为企业的核心资产之一。然而，随着数据泄露、滥用等问题的频繁发生，数据合规变得至关重要。企业需要确保其数据处理活动符合相关法律法规和行业标准，以保护用户权益、维护企业声誉并避免法律风险。

本文将详细介绍数据合规整改的全流程，从制度搭建到技术落地，为企业提供全面的指导。同时，结合《数据交易合规评估规范》等规范要求，提供合规整改模板，提供可直接落地的操作模板与避坑指南。

合规不是终点，而是价值变现的起点。今年6月，济南二机床集团有限公司完成 “供应链智能管理数据”入表工作，成为全济南市首个实现数据资产入表的制造企业。该企业入表的数据资产包含2.6GB、283万条供应链数据，涵盖采购、库存、供应商和财务等核心环节。

图为济南二机床集团有限公司完成“供应链智能管理数据”入表官方报道截图

这些数据在企业的市场洞察、销售机会挖掘、精准营销、征信风险控制以及采购、库存、供应商和财务管理等方面发挥重要作用，助力企业更加精准把握市场动态和客户需求，优化资源配置，不断提升企业价值。

02 数据分类分级：从“混沌”到“有序”的第一步

《数据安全法》第二十一条要求根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。

今年初深圳发布的《数据交易合规评估规范》首创 “3×4”评估体系，将数据交易合规评估分为3大核心环节，并在每个环节下设置4个维度标准。这为企业的合规制度设计提供了明确指引：

03 权限管控：打破“人人皆可访问”的高危漏洞

在完成数据分类分级后，权限管控成为保障数据安全的关键环节。权限管控的核心在于根据不同用户的岗位职责和业务需求，精准分配数据访问权限，防止数据越权访问和滥用。

企业在权限管控方面需要建立严格的管理制度。首先，明确数据所有者、管理者和使用者的职责。数据所有者通常为数据产生部门，负责确定数据的分类分级和访问策略；管理者负责权限的分配和管理；使用者则在授权范围内合法使用数据。权限管理是防止数据滥用的关键防线。

《数据交易合规评估规范》要求建立基于用户维度的精细控制机制。以最小权限原则为基石，实践中根据岗位职责精准分配权限，杜绝越权访问与滥用。管理中可采用RBAC模型，按岗位划分权限（如质检员仅能查看质检环节数据），授权动态令牌，访问核心系统需二次验证+单次授权。

RBAC模型：通过角色获得相应权限

在制度设计上采用职责三权分立：数据所有者（定分类分级策略）、管理者（权限分配）、使用者（合规用数）权责分离。

人员管理采取三员分立模式，杜绝员工既当选手又当裁判，避免数据泄露。

04 脱敏流转：让数据“可用不可见”

在企业的日常运营中，数据不可避免地需要在不同部门、不同系统之间进行流转。为了防止数据在流转过程中泄露敏感信息，数据脱敏成为必不可少的环节。

数据脱敏是指采用替换、屏蔽、加密、变形等技术手段，对敏感数据进行处理，使其在保留原有数据特征和业务价值的同时，无法识别出真实的敏感信息。根据数据的类型和应用场景，可选择不同的脱敏方式，动静结合，让数据“能进能出”。例如，对于个人姓名、身份证号等敏感信息，可采用替换或屏蔽的方式；对于数值型数据，如财务数据、销售金额等，可使用变形算法进行处理。

静态脱敏：生产数据“变装”上云
●替换：将真实客户ID替换为随机哈希值
●泛化：将精确坐标“深圳市宝安区”改为“华南地区”

动态脱敏：查询时自动“化妆”，部署数据安全岛，实现：
●开发人员查询订单数据时，自动屏蔽客户联系方式
●财务导出报表时，敏感字段自动掩码

05 密文存储：给数据加上“保险箱”

数据存储是数据生命周期中的重要环节，采用密文存储技术，能够有效防止数据在存储过程中被窃取或篡改，为数据安全提供最后一道防线。

密钥管理“三不原则”

●不存储：密钥与数据分离存放（如使用KMS密钥管理服务）
●不硬编码：禁止将密码明文写入代码
●不共享：不同业务线使用独立密钥

根据相关法规要求，企业应对核心数据和重要数据进行加密存储。加密算法的选择至关重要，应优先选用国家密码管理局认可的密码算法，如 SM4 对称加密算法、SM2 非对称加密算法等。同时，加强密钥管理，确保密钥的安全性和保密性。

企业在数据存储方面，可对核心生产工艺数据和客户敏感信息可采用SM4 和 SM2 相结合的加密方式：在数据写入存储设备之前，先使用 SM4 算法对数据进行加密，生成密文；然后使用 SM2 算法对 SM4 的密钥进行加密保护。密钥的生成、存储和使用都由专门的密钥管理系统进行管理，定期更换密钥，防止密钥泄露导致数据被破解。

为进一步提高数据存储的安全性，企业还可以结合分布式存储技术。将数据分散存储在多个存储节点上，即使某个节点出现故障或被攻击，也不会影响数据的完整性和可用性。同时，建立数据备份和恢复机制，定期对重要数据进行备份，并进行恢复演练，确保在发生数据丢失或损坏时，能够快速恢复数据，保障企业业务的正常运行。

同时建立容灾备份体系，还可以构建"3-2-1"备份机制：

●3份数据副本（本地冷备+异地热备+云端增量）
●2种存储介质（磁盘阵列+磁带库）
●1次年度恢复演练（如要求RTO<4小时，RPO<15分钟）

06 数据合规整改模板

基于成功案例和最新规范，我们梳理出制造企业数据合规整改四阶段模板：

第一阶段：制度搭建

●成立跨部门合规小组
●梳理适用法规清单
●制定《数据分类分级标准》
●建立数据权限管理规范
●设计数据安全应急预案

第二阶段：技术实施

●部署自动化分类分级工具
●实施静态/动态脱敏系统
●构建细粒度权限控制体系
●部署数据库审计系统
●实施加密存储解决方案

第三阶段：合规认证

●对照《数据交易合规评估规范》自评
●申请第三方合规评估
●获取数据资源登记证书
●完成数据资产登记
●建立持续监测机制
●第四阶段：价值转化
●筛选高价值数据资产
●开展数据产品开发
●探索数据资产入表
●尝试数据资产质押融资
●构建数据要素运营体系

该模板兼顾《数据交易合规评估规范》的合规要求和数据资产登记管理的价值实现需求。企业可根据规模调整实施节奏，中小型企业可聚焦核心数据和关键环节，逐步完善。

结语

合规是通往未来的船票

数据合规不是终点，而是企业构建核心竞争力的起点。当制造业从“拼产能”转向“拼数据”时，那些率先完成合规改造的企业，终将在智能制造的浪潮中赢得先机。



来源：上海商事律师侯杰
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