数据安全在企业数字化进程中扮演着至关重要的角色。随着企业不断推进数字化转型，数据安全面临着越来越多的挑战。一方面，外部视角下的数据泄漏事件频繁发生，如微盟内部员工删库事件，导致企业业务瘫痪，市值大幅缩水，凸显了特权IT用户可能带来的巨大破坏。另一方面，个人隐私泄露事件增多，加剧了用户权益风险。此外，数字化转型使得数据交互增加，IT环境复杂化，应用系统增多，数据的重要性不断提升，业务上云和大数据应用也带来了新的安全挑战。
数据安全治理成为应对这些挑战的关键驱动力。安全攻击和数据泄露事件不仅造成经济损失，还损害企业声誉和客户信任。法律法规层面，以《网络安全法》和《个人信息保护法》为代表的一系列法律法规出台，强化了数据合规和安全要求。同时，新IT架构和云服务的普及，使得数据量快速增长，但全面的数据安全管理却未能跟上步伐。尽管企业可能已经部署了诸如数据脱敏、加密、DLP（数据丢失防护）和IAM（身份访问管理）等安全产品，但缺乏有效的管理体系，导致产品效能未能充分发挥。
数据安全治理方法论旨在解决这些问题。其中，数据安全立法动态反映了监管环境的日益严格，例如《网络安全等级保护条例》、《个人信息保护法》的制定和完善。一系列国家标准、行业规范和国际标准的发布，如《大数据服务安全能力要求》、《大数据安全能力成熟度模型》、《大数据安全管理指南》、《大数据基础平台安全要求》和《信息安全技术个人信息安全规范》，为数据安全提供了操作指南。这些标准强调了数据生命周期管理，包括数据收集、存储、使用、分发和删除的安全要求，以及组织、流程、技术和人员能力的成熟度评估。
在个人信息保护方面，企业必须遵循合法性、最小必要原则，确保多项业务功能的自主选择和授权同意。个人信息保护政策的制定和授权同意的例外情况需要明确，同时，个人信息的存储时间应最小化，去标识化处理，敏感信息的传输和存储需加强安全保障。此外，访问控制、展示限制和使用限制等措施也是保护个人信息的关键。
总之，面对数字化转型中的数据安全挑战，企业需要建立健全的数据安全治理体系，遵循相关法律法规，利用先进的安全技术和管理方法，确保数据的保护与合规使用，以降低安全风险，维护企业和用户的利益。
