数据密集型企业数据分级分类实操指南 -以电网企业为例

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数据攻城狮乐哥 .

10年+能源电力行业深耕，信息化/数字化项目经验，致力做“数据+业务”复合型数据攻城狮，郑州数据交易所首批数据经纪人，深圳数据交易所开放群岛开源社区首批行业数据科学家，DAMA国际会员，CDMP国际注册数据管理师。

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一、实施背景

在数字化转型的大趋势下，电网企业积累了海量数据，这些数据分布于电网运行、客户服务、企业运营等多个关键领域。一方面，数据规模呈爆炸式增长，来源广泛且复杂，应用场景也越发多样化。另一方面，数据管理面临诸多严峻挑战。

从数据安全角度看，电网企业的数据涉及国家能源安全、用户隐私等核心敏感信息。例如，用户的详细用电信息若遭泄露，可能导致用户隐私严重受损，甚至被不法分子用于精准诈骗。而电网运行数据，如电网关键设备的实时运行参数、调度指令等，一旦被篡改或窃取，极有可能引发电网故障，对社会正常生产生活秩序造成严重影响。

从合规性方面考量，国家陆续颁布了一系列数据保护法规政策，如《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等，对企业数据管理提出了明确且严格的要求。电网企业作为关系国计民生的重要基础设施运营者，必须严格遵守相关法律法规，确保数据在收集、存储、使用、共享等全生命周期内的合法合规性。

此外，数据质量参差不齐也成为制约企业发展的重要因素。不同业务系统的数据格式、编码规则不统一，数据重复、错误等问题频繁出现，制约数据的分析与应用效果，进而阻碍企业的科学决策和精细化管理。因此，开展数据分级分类管理，已成为电网企业提升数据管理水平、保障数据安全、挖掘数据价值的迫切任务。

二、实施目标

1、提升数据安全性：通过科学合理地对数据进行分级分类，精准明确不同数据的敏感程度和重要性，从而制定并实施针对性的数据安全防护策略，有效降低数据泄露、篡改等安全风险，切实保障国家能源安全、企业核心利益以及用户隐私。例如，将涉及电网关键设备运行参数、调度指令等数据列为高等级敏感数据，对其访问进行严格控制，并采用高级加密技术加以保护。

2、确保合规性：依据国家法律法规和行业标准，构建符合监管要求的数据分级分类体系，确保电网企业在数据全生命周期的每一个环节，都严格遵循相关法律规范，做到合法合规。

3、提高数据质量：通过系统地分类梳理数据，精准发现并有效解决数据重复、不一致等质量问题，为数据的高效应用筑牢基础。例如，对客户基础信息进行分类管理，统一数据标准，提高数据的准确性和完整性，为客户服务和市场营销提供可靠的数据支持。

4、促进数据价值挖掘：清晰明确的数据分级分类，有助于企业全面深入地了解自身数据资产，从而为不同业务场景提供精准适配的数据支持，实现数据价值的最大化。例如，将用电负荷预测相关数据进行合理分类，为电网规划、电力调度等业务提供有力的数据支撑，优化电网运行，降低运营成本，提升企业经济效益和社会效益。

三、实施意义

1、战略层面：数据分级分类管理是电网企业数字化转型的重要基石。它有助于企业构建科学完善的数据治理体系，显著提升数据资产的战略地位，为企业制定长期发展战略提供坚实的数据驱动决策依据。例如，通过对市场用电需求数据进行深入的分级分类分析，电网企业能够提前精准规划电网建设布局，有效满足社会经济发展的用电需求，增强企业的战略竞争力。

2、业务层面：一方面，提高业务协同效率。不同业务部门的数据通过统一的数据分级分类标准进行管理，极大地方便了数据的共享与流通，推动打破数据孤岛，促进跨部门业务的紧密协作。例如，营销部门与运维部门基于统一的数据分级分类，能够及时共享客户停电信息，从而显著提升客户服务质量。另一方面，精准的数据支持有助于业务流程的优化，提高工作效率和质量。如在电网检修业务中，依据设备运行数据的分级分类，合理安排检修计划，能够提高设备可靠性，减少停电时间，保障电力供应的稳定性。

3、风险管理层面：数据分级分类管理能够有效降低数据安全风险。明确数据的敏感等级，使企业能够集中资源对高风险数据进行重点保护，制定差异化的安全策略，显著提升数据安全防护能力。同时，严格满足合规要求，避免因数据管理不合规引发的法律风险和声誉损失，维护企业的良好形象和社会公信力。

四、实施对象

电网企业的数据分级分类管理实施对象广泛，涵盖企业运营过程中产生和使用的各类数据，主要包括以下几类：

1、电网运行类数据：如电压、电流、功率等实时监测数据，这些数据实时反映电网的运行状态，是保障电网安全稳定运行的关键依据。电网设备台账详细记录了设备的基本信息、技术参数等，运行状态数据则实时反馈设备的健康状况，检修记录则为设备的维护和管理提供历史参考。此外，电网拓扑结构数据描述了电网各部分之间的连接关系，对电网的规划、调度和故障排查具有重要意义。例如，变电站内变压器的油温、绕组温度等运行数据，可实时监测设备健康状态，一旦超出正常范围，及时发出预警，确保设备安全运行。

2、客户类数据：包含客户基本信息，如姓名、地址、联系方式等，这些信息是与客户建立联系和提供服务的基础。用电信息，如用电量、用电时间、电费缴纳记录等，反映了客户的用电行为和消费习惯，为电力营销和客户服务提供重要依据。客户服务记录，如投诉、报修、咨询等，有助于企业了解客户需求，改进服务质量。例如，通过分析客户用电习惯数据，为客户提供个性化的用电方案和增值服务，提高客户满意度和忠诚度。

3、企业经营管理类数据：涉及人力资源数据，如员工基本信息、岗位、薪酬等，对企业的人力资源规划、绩效考核和员工发展具有重要作用。财务数据，如预算、成本、营收等，是企业财务管理和决策的核心依据。物资管理数据，如物资采购、库存、配送等，保障企业物资的合理供应和高效利用。项目管理数据则对电网建设、改造等项目的顺利实施进行监控和管理。例如，财务部门通过对成本数据的深入分析，优化资金使用效率，严格控制企业运营成本，提高企业经济效益。

五、实施范围

实施分级分类时，需要全面覆盖电网企业总部、各级分支业务部门以及下属相关组织。从业务流程角度，涵盖电力生产、传输、销售、服务以及企业内部经营管理等全业务流程所涉及的数据。例如，在电力生产环节，对发电设备运行数据进行分级分类管理，确保设备运行数据的安全和有效利用。在电力销售环节，对客户用电数据进行精准管理，为市场营销和客户服务提供有力支持。同时，包括企业信息系统中存储的数据，如企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、电网调度自动化系统等，以及各类数据存储介质，如数据库、文件服务器等，确保企业所有数据资产都得到妥善管理。

六、实施方法论

  1、基于风险评估的方法：依据《数据安全法》中关于数据安全风险评估的要求，全面评估数据泄露、篡改等风险对企业运营、国家安全、社会稳定以及用户权益的潜在影响程度。结合数据的敏感度、重要性等因素，参考行业团体标准如《电力行业数据安全分级分类指南》，确定数据的分级分类。例如，对于涉及电网核心控制指令的数据，因其一旦泄露可能引发电网大面积停电等严重后果，按照风险评估标准，应评估为高风险数据，给予最高等级的安全保护，包括严格的访问控制、高强度加密存储与传输等措施。

  2、参考行业标准与最佳实践：深入借鉴国内外电力行业以及相关数据管理领域的标准规范，如电力行业数据安全标准、ISO 27001 信息安全管理体系标准等。同时，积极学习其他先进企业在数据分级分类管理方面的成功经验，结合电网企业自身业务特点，制定科学合理、切实可行的数据分级分类标准。例如，参考《电力行业数据安全分级分类指南》中对不同类型电力数据的分级分类建议，结合本企业实际业务流程和数据使用场景，细化和完善适合自身的数据分级分类标准。

  3、业务驱动与数据驱动相结合：从业务需求出发，深入分析不同业务场景对数据的依赖程度和安全要求，以此确定数据的重要性和敏感度。同时，基于数据自身的特征，如数据的来源、用途、共享范围等，进行综合考量。例如，在客户服务业务中，客户投诉数据对于提升服务质量具有关键价值，根据业务需求，此类数据应重点关注。再结合数据特征，如客户投诉数据可能包含客户个人信息，需考虑其敏感性，进行合理分级分类，确保在满足业务需求的同时，保障数据安全和用户隐私。

七、具体工作实施步骤顺序

  1、组建工作团队：成立跨部门的数据分级分类管理专项工作团队，成员包括数据治理专家、业务部门骨干、信息安全专家、技术人员等。明确各成员职责：数据治理专家负责整体方案的设计与指导，凭借其专业知识和丰富经验，确保方案的科学性和有效性。业务部门骨干提供详细的业务场景和数据需求信息，使方案紧密贴合实际业务。信息安全专家负责制定数据安全策略，保障数据在分级分类管理过程中的安全性。技术人员负责技术实现与系统支持，确保方案在技术层面的可操作性。

  2、数据调研与梳理：对电网企业各类数据展开全面深入的调研，详细收集数据的来源，如智能电表采集、业务系统录入等；存储位置，如特定数据库、文件服务器等；使用频率，即数据在不同业务场景中的调用次数；共享情况，包括与内部其他部门或外部合作伙伴的共享范围等信息。绘制详细的数据地图，清晰梳理数据与业务流程的关联关系。例如，通过调研发现营销系统中客户用电数据来源于智能电表采集，存储在营销数据库中，每日更新，主要用于电费结算、用电分析等业务流程，为后续的数据分级分类工作提供准确详实的基础资料。

  3、制定分级分类标准：依据实施方法论，紧密结合电网企业实际情况，制定科学合理的数据分级分类标准。数据分级可分为绝密、机密、秘密、公开等级别，每个级别明确界定其定义、判定依据和对应的安全保护措施。例如，绝密级数据定义为一旦泄露会给国家、企业带来极其严重的损害，判定依据包括涉及国家能源战略核心机密、电网关键运行控制指令等，相应的安全措施为最高级访问控制，多因素强身份认证，加密存储与传输，全程审计。数据分类可按照业务领域、数据类型等维度进行划分，如分为电网运行类、客户类、运营管理类等，并详细列举各类包含的数据项。

  4、数据分级分类实施：按照制定的标准，对梳理出的数据进行分级分类标注。采用人工标注与自动化工具相结合的方式，提高标注效率和准确性。对于结构化程度较高、规模较大的数据，利用数据标注软件进行批量标注；对于复杂、涉及业务逻辑判断的数据，由业务人员进行人工审核确认。例如，利用专业的数据标注软件对批量客户数据进行快速标注，然后由营销部门业务人员对标注结果进行审核，确保标注的准确性和合理性。

  5、建立数据安全策略：根据数据的分级分类结果，严格依据相关法律法规和行业标准，制定差异化的数据安全策略。对于高等级数据，加强访问控制，采用多因素身份认证、加密存储与传输等技术手段，确保数据的保密性、完整性和可用性。例如，对绝密级电网调度数据，仅允许特定权限的调度人员在专用安全网络环境下访问，并进行全程加密，防止数据泄露和篡改。对于低等级数据，采取相对宽松但仍符合合规要求的安全措施，在保障数据安全的同时，降低管理成本。

  6、数据质量提升：在分级分类过程中，同步开展数据质量检查与提升工作。针对发现的数据重复、错误、不完整等问题，深入分析原因，制定切实可行的整改措施。建立数据质量监控机制，定期对数据质量进行评估和通报，确保数据质量持续提升。例如，通过数据清洗工具对客户地址信息进行去重和纠错，同时建立数据质量监控指标体系，如数据准确率、完整性等，定期生成数据质量报告，对数据质量不达标的部门进行通报，督促其整改。

  7、培训与宣贯：组织面向全体员工的数据分级分类管理培训，培训内容包括分级分类标准、安全策略以及员工在数据管理中的职责等。采用多种培训方式，如线上课程、线下讲座、案例分析等，提高培训效果。同时，通过内部刊物、宣传栏等渠道进行广泛宣贯，提高员工的数据安全意识和合规意识，使全体员工充分认识到数据分级分类管理的重要性，自觉遵守相关规定。

  8、监督与评估：建立健全数据分级分类管理监督机制，定期对数据分级分类的执行情况、安全策略的落实情况进行全面检查。设立科学合理的评估指标体系，如数据标注准确率、数据安全事件发生率、合规性符合率等，对工作效果进行量化评估。根据监督与评估结果，及时发现问题，深入分析原因，调整和优化分级分类标准与安全策略，确保数据分级分类管理工作持续改进、不断完善。

八、标准化参考模板

八、标准化参考模板

数据分级模板

    1、数据分级模板

    2、数据分类模板

九、注意事项

 1、标准制定的合理性：分级分类标准应充分结合电网企业业务实际，既要确保标准的科学性和严谨性，又要具备可操作性。在制定过程中，广泛征求业务部门、技术部门、法律合规部门等多方面的意见和建议，避免标准过于复杂导致执行困难，或过于简单无法有效区分数据的重要性和敏感度。例如，在制定客户数据分级标准时，要综合考虑客户类型（居民、企业）、数据用途、法律法规要求等因素，合理划分级别，确保标准既能满足数据安全保护需求，又便于实际操作执行。

  2、员工数据意识培养：数据分级分类管理工作需要全体员工的积极参与和密切配合。要加强员工培训与宣贯，不仅要让员工了解分级分类标准、安全策略，更要使其深刻理解自身在数据管理中的责任和义务。通过定期组织培训、开展安全知识竞赛、发布典型案例等多种方式，提高员工的数据安全意识和合规意识。同时，建立激励机制，对发现数据安全隐患或提出有效数据管理建议的员工给予奖励，充分调动员工参与数据管理工作的积极性和主动性。

  3、坚持动态调整：随着电网企业业务的不断发展、技术的持续进步以及法律法规的日益完善，数据的重要性、敏感度等可能发生改变。应建立数据分级分类的动态调整机制，定期对数据进行重新评估和分级分类调整。例如，随着新能源接入电网规模的不断扩大，相关新能源发电数据的重要性和敏感度可能发生变化，需及时根据业务发展和安全需求，调整其分级分类，确保数据管理始终适应企业发展的需要。同时，关注法律法规和行业标准的更新，及时对分级分类标准和安全策略进行相应调整，确保企业数据管理工作的合规性。

  4、技术与管理协同：数据分级分类管理不仅涉及先进的技术手段，更需要有效的管理措施。技术部门要与业务部门、管理部门密切协作，形成合力。技术部门要根据管理要求，提供切实可行的技术解决方案，确保技术实现与管理策略相匹配。业务部门要及时反馈数据使用过程中的问题和需求，为技术优化和管理决策提供依据。管理部门要加强统筹协调，制定完善的管理制度和流程，保障数据分级分类管理工作的顺利推进。例如，信息安全技术措施的实施要以满足业务需求和安全管理策略为前提，业务部门要及时反馈数据在业务应用中的安全风险和数据质量问题，共同优化管理方案，提高数据管理的整体效能。

 十、预期成果

  1、数据分级分类标准文档：详细阐述电网企业数据分级分类的原则、方法、各级各类数据的定义、判定依据等内容，为数据管理工作提供明确的指导规范。该文档应具有权威性和可扩展性，能够随着企业业务发展进行更新完善。

  2、数据分级分类清单：以表格形式列出电网企业各类数据的分级分类结果，包括数据名称、所属业务系统、分级类别、安全要求等信息，形成企业数据资产的详细目录，便于数据的查询、管理和使用。

  3、数据安全策略手册：针对不同级别和类别的数据，制定相应的数据安全策略，涵盖访问控制、加密、备份恢复、数据共享等方面的具体措施和操作流程，保障数据的安全性和合规性。

  4、数据质量报告：通过数据分级分类过程中的质量检查，形成数据质量报告，分析数据存在的质量问题及原因，提出改进建议和措施，为提升数据质量提供依据。

  5、员工培训资料：包括培训课件、宣传手册等，用于对员工进行数据分级分类管理知识和技能的培训，提高员工的数据安全意识和操作能力，确保分级分类管理工作的有效执行。

  6、数据分级分类管理评估报告：定期对数据分级分类管理工作进行评估，形成评估报告。报告内容包括工作执行情况、安全策略落实效果、数据质量提升情况等方面的量化评估结果，以及对存在问题的分析和改进建议，为持续优化数据分级分类管理工作提供参考。通过以上预期成果的实现，电网企业能够建立科学、规范、有效的数据分级分类管理体系，提升数据管理水平，充分发挥数据资产价值，为企业的数字化转型和可持续发展奠定扎实根基。

关于作者

10年+电力央企乙、丙、丁方服务经历，能源电力行业数字化转型项目经验丰富，深度参与业务系统、数据中心、数据管理/治理、行业业务咨询等项目实践工作，略有些许墨水积累。

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