難點分(fēn)析：行業标準指南尚待完善，專業人才不足，傳統工(gōng)具(jù)效率低、周期長(cháng)，不斷增長(cháng)的數據帶來持續運營挑戰。
根據《教育系統核心數據和重要數據識别認定工(gōng)作(zuò)指南（試行）的通知》，某高校以UDW和一網通辦(bàn)系統為(wèi)試點，開展數據分(fēn)類分(fēn)級工(gōng)作(zuò)（為(wèi)提升數據分(fēn)類分(fēn)級效率，該校以“咨詢服務(wù)+自動化平台”方式開展實施。）。
制定分(fēn)類分(fēn)級策略：
依據分(fēn)類分(fēn)級标準，咨詢團隊與高校根據數據業務(wù)特征，制定數據分(fēn)級分(fēn)類策略，輸出數據分(fēn)類分(fēn)級大綱。
其中(zhōng)，數據分(fēn)類策略包括：16個一級大類，93個二級子類，一級分(fēn)類包括：學(xué)校概況數據、學(xué)生管理(lǐ)數據、教學(xué)管理(lǐ)數據、教職工(gōng)管理(lǐ)數據、科(kē)研管理(lǐ)數據等。
智能(néng)化平台快速實施：
針對數據識别依賴業務(wù)人員、效率低、增量數據難監測難運營等挑戰，将數據分(fēn)類分(fēn)級策略内置數據安(ān)全分(fēn)類分(fēn)級平台，實現自動化分(fēn)類分(fēn)級标簽落地工(gōng)作(zuò)，最終形成符合行業特色及監管要求的數據資産(chǎn)資産(chǎn)目錄與分(fēn)類分(fēn)級結果清單。
難點分(fēn)析：安(ān)全建設難理(lǐ)頭緒，如何平衡數據利用(yòng)與合規邊界，存在“需求不明确、責任不清晰、管理(lǐ)不規範、建設不匹配”等一系列問題。
某全國(guó)重點大學(xué)，目前已建立數據平台，形成學(xué)校各部門之間的數據共享，但數據安(ān)全上卻面臨：安(ān)全理(lǐ)念不匹配、職責劃分(fēn)不清晰、數據标準不統一等問題，為(wèi)有(yǒu)效規劃下一階段數據安(ān)全建設目标，該高校攜手美創開啓數據安(ān)全治理(lǐ)咨詢工(gōng)作(zuò)。
咨詢過程包括：數據資産(chǎn)梳理(lǐ)、基礎環境風險評估、數據安(ān)全能(néng)力評估、數據安(ān)全合規評估、數據安(ān)全風險評估、數據安(ān)全建設規劃。
最終實現：
厘清數據資産(chǎn)敏感程度：通過數據資産(chǎn)梳理(lǐ)，結合風險評估結果識别出敏感數據類别，發現存在的廢棄數據表，并對現有(yǒu)的分(fēn)類分(fēn)級策略的合理(lǐ)性提出優化建議。
落實數據安(ān)全主體(tǐ)責任：依據教育部發文(wén)以及現行數據管理(lǐ)制度，在現有(yǒu)的部門職責定義基礎上進行修訂和更新(xīn)，重新(xīn)定義“數據主管部門”、“數據運營部門”、“數據使用(yòng)部門”三大數據職能(néng)機構的責任和義務(wù)。
健全數據安(ān)全管理(lǐ)體(tǐ)系：參考ISO四層體(tǐ)系要求和DSMM模型，規劃數據在各階段、場景的安(ān)全管理(lǐ)規範，通過建立具(jù)體(tǐ)的安(ān)全操作(zuò)規範和流程，制定更具(jù)體(tǐ)的約束性措施。
提升數據安(ān)全防護理(lǐ)念：從數據處理(lǐ)風險較高場景入手，結合現有(yǒu)安(ān)全技(jì )術，以及部門間業務(wù)運行、數據流轉過程，規劃建立圍繞數據資産(chǎn)的安(ān)全保障體(tǐ)系。
難點分(fēn)析：IT架構複雜、敏感數據分(fēn)散、訪問角色多(duō)樣等導緻數據安(ān)全防線(xiàn)被拉長(cháng)，依賴網絡安(ān)全和單一安(ān)全手段存在風險敞口。
針對數據安(ān)全重點場景，甯波大學(xué)在現有(yǒu)網絡安(ān)全防禦體(tǐ)系下，面向數據流動域、訪問域、存儲域，通過美創數據庫防水壩、數據脫敏、數據庫安(ān)全審計以及DRCC數據級容災等産(chǎn)品能(néng)力，構建起體(tǐ)系化的數據安(ān)全及運行安(ān)全體(tǐ)系。
内部運維風險管控：通過數據庫防水壩實現運維人員（校内、第三方）以及各業務(wù)系統應用(yòng)開發廠商(shāng)維護人員細粒度、全流程管控，解決數據庫運維場景面臨的賬号共享、敏感數據洩露、越權操作(zuò)、誤删除等問題。
全面精(jīng)确審計溯源：數據庫安(ān)全審計提供的全面審計和精(jīng)确審計能(néng)力，實現校内各數據庫所有(yǒu)訪問和操作(zuò)行為(wèi)審計，實現精(jīng)準到操作(zuò)人，一旦出現事件，能(néng)夠迅速定位，事中(zhōng)檢測、事後追責溯源。
流動數據安(ān)全防護：通過部署數據脫敏系統，自動發現敏感信息，按需進行處理(lǐ)大幅提升脫敏工(gōng)作(zuò)效率。同時保障脫敏後的數據一緻性和業務(wù)關聯性，滿足甯波大學(xué)開發測試環境、數據交換、數據分(fēn)析、數據共享等脫敏需求。
業務(wù)連續性保障：通過數據級容災建設，為(wèi)甯波大學(xué)校内中(zhōng)心庫、數據倉提供數據恢複，數據庫接管能(néng)力，保障校内中(zhōng)心庫、數據倉的持續運行。
難點分(fēn)析：數據庫數量種類多(duō)、大規模部署數據庫難度大時間長(cháng)、人工(gōng)巡檢效果差異大時效低、數據庫問題診斷難度大、數據庫風險不可(kě)見。
長(cháng)安(ān)大學(xué)已建成迎新(xīn)系統、服務(wù)門戶、移動門戶APP、一網通辦(bàn)、網絡自服平台等衆多(duō)學(xué)校信息化管理(lǐ)與服務(wù)系統，各系統數據庫運行的穩定與否，關系到整個學(xué)校日常工(gōng)作(zuò)的開展。
但依賴人工(gōng)進行數據庫運行維護，不僅存在技(jì )能(néng)單一、被動救火的情況，且缺乏運維标準體(tǐ)系，交接過程效率低易出現盲點和安(ān)全隐患，難以滿足數據庫數量急劇增長(cháng)的需求。
對此，長(cháng)安(ān)大學(xué)通過“美創數據庫運行安(ān)全管理(lǐ)平台（OSM）+ 運維雲”， 對數據庫運行安(ān)全實現精(jīng)細化、自動化、一體(tǐ)化管理(lǐ)，提前消除運行安(ān)全隐患，降低故障概率。
運維人員通過OSM實時監控數據庫運行狀态，提前感知運行風險，智能(néng)定位問題，并利用(yòng)多(duō)元化工(gōng)具(jù)快速簡單的完成日常的數據庫運維工(gōng)作(zuò)（數據庫巡檢、故障處理(lǐ)、數據庫自動化部署等），通過OSM接入美創運維雲，實現主動運維服務(wù)，有(yǒu)效保障數據庫系統的持續穩定運行。
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