数据分类是根据数据的类型对数据进行标记的过程, 灵敏度, 以及业务价值，以便就如何管理做出明智的选择, 受保护的, 和共享, 在你的组织内部和外部.
每天，企业都在创造越来越多的数据. 数据被保存，员工继续工作，数据被遗忘，甚至丢失. 有价值的信息位于您的文件服务器和文档存储中, 不受保护，也无法恢复因为没人知道它的存在更不用说去哪里找到它了.
通过将数据分类, 组织有更多的控制权, 使数据更容易定位和检索, 当谈到风险管理时，哪个是特别重要的, 合规, 数据安全.
下载“数据分类的主要原因”，了解将数据分类作为组织数据安全计划基础的好处.
在一个数据丢失给组织带来数百万美元罚款的世界里, 没有一个组织不应该将数据保护作为其议程的首要任务. 您的组织根本无法承担不保护其正在创建和存储的敏感数据的后果, 因此, 数据分类是组织数据保护策略的重要组成部分.
组织考虑对其创建和处理的数据进行分类的主要(但不是唯一)原因是确保可以控制敏感信息. 设计分类策略的一个重要部分是了解哪些数据是敏感的, 不那么重要的是, 什么不是. 谁应该有权访问这些信息, 以及你是否应该持有这些信息, 存档或删除它.
您只能充分保护您知道自己拥有的数据, 这就是为什么数据分类很重要. 它为报告提供上下文, 在正确的时间触发正确的策略，以防止您的组织面临最终的风险, 数据泄露.
阅读我们的白皮书“分类是成功防止数据丢失的第一步的5个原因”，了解您的组织如何从数据分类开始启动一个成功的DLP项目.
这取决于它对组织的敏感程度或价值, 数据的分类类型决定了许多事情, 包括谁可以访问这些数据以及数据应该保留多长时间. 通常，在最初对数据进行分类时，应该有四个基本级别:
虽然这些基本类别可能为您的数据分类之旅提供了一个起点, 它很可能不会是你最后的归宿. 组织内的正常业务实践通常需要更深入的数据分类方式，以符合数据安全策略，原因有很多, 例如:
全球组织生成的数据量处于历史最高水平, 这条路显示出进一步增长的种种迹象. 当企业产生, 商店, 分享越来越多的数据, 以及来自多个不同来源的更多类型的数据, 他们还面临着必须保护所有信息不受未经授权的外部人员的威胁, 意外损失和内部坏人, 与此同时，我们还要遵守全球越来越多的数据保护法规.
充分保护您组织的信息, 你首先需要确定哪些需要保护. 如果你不知道你的数据是什么，你就无法做到这一点, 它包含什么, 它生活的地方, 等等.
让事情变得更有挑战性, 您的数据现在可以驻留在比以往更多的系统-云, 移动设备, 本地机器, 或者公司网络. 尽管其中一些数据在合规或隐私问题上可能根本不需要保护, 其他几种数据类型绝对必须受到保护. 一些例子是:
这还不包括公司的财务数据, 人力资源数据, 商业秘密, 甚至(对那些与政府和军队打交道的人来说)机密信息. 让这类数据暴露在外，可能会招致愿意也有能力迅速严厉惩罚的监管机构的愤怒. 未能保护上述任何一个可能意味着严重(且代价高昂)违反法规，如 欧盟《申慱sunbet版APP》(GDPR), 加州消费者隐私法, 健康保险携带与责任法案(HIPAA), 《申慱sunbet手机版》, or 北约STANAGs 举几个例子. 这取决于暴露的数据是什么, 处罚从罚款、名誉风险到监禁不等.
有许多令人信服的理由去寻找一个有效的申慱sunbet版APP, 特别是考虑到全球法规遵从性立法的清单持续增长. 灵活的数据分类申慱sunbet版APP可以帮助组织在隐私保护过程中的任何阶段保护敏感数据，以帮助遵守法规遵从性要求.
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数据分类工具不仅可以帮助组织保护其数据, 它们还帮助用户理解如何以不同的敏感性级别处理不同类型的数据. 自动化在数据治理中发挥着核心作用，有助于在技术和以人为本的操作之间保持必要的平衡，以实现包容性的安全文化.
需要一个足够的数据安全骨干和一个健壮的, 由于大流行，企业范围内的安全文化已成为ciso的核心关注点, 随着新的业务需求, 不断变化的工作环境以及2020年当前和未来的运营限制正在形成.
随着数据量的不断增长, 保密, 数据的完整性和可用性(CIA的三位一体)已经成为所有安全领导者的优先事项. 管理不断变化的数据足迹需要可靠的数据保护姿态，包括投资于适当的数据分类工具. 为了支持这一点, 员工教育计划应落实，并告知员工关键数据管理和分类流程. 但在这一切中，自动化是成功的第三个关键因素.
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最能适应后大流行时代的企业将使用自动化, 数据驱动的数字访问技术和云技术可以改善运营和效率.
有了远程劳动力, 更多的数据将在更传统的数据之外产生, 安全, 办公环境比以往任何时候都要好, 确保用户和数据的安全访问将是关键. 涉及的海量数据将使保护敏感信息变得更加困难，并将迫切需要更具包容性和自动化的数据保护形式.
自动化将为大流行后提高业务效率作出重大贡献, 以及交付敏捷, 以安全的用户和数据访问为核心的自动化操作. 数据分类工具将通过应用适当的安全标签来保护数据, 同时帮助教育用户如何根据应用于该文档的相对敏感性级别，使用不同级别的分类来处理不同类型的数据.
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