数字化转型为企业带来降本增效、质量提升、业务创新等好处，它涉及企业运营的各个方面，不仅提供直接的经济利益，还能长期增进可持续竞争力。

企业积极进行数字化转型，系统应用逐步增加，在内外网络中会出现大量数据共享交换。数据流动创造巨大价值，随之而来更大的安全风险与挑战。

2023年，工信部发布《关于促进数据安全产业发展的指导意见》，提出要加强数据流转分析等关键技术的攻关，确保企业转型中数据流转的安全合规。

常见的数据流转场景

1、电子交易平台

在该场景中，包含顾客信息、店家信息、商品信息、支付数据、物流数据，需要在销售、库存、物流等不同部门和不同系统间，频繁流转交易数据，以确保交易的顺利完成。

2、医疗行业场景

患者的医疗记录、诊断信息、治疗计划等数据，需要在不同医疗机构和医生之间共享，以提供更好的医疗服务及协同治疗。

3、金融服务场景

银行和金融机构，需要处理客户的交易信息、行间结算等数据，在不同机构与系统之间进行数据流转，以支持金融交易和风险管理。

4、政府单位场景

政府部门之间需要共享数据，例如人口信息、社会保障信息、公共安全信息等，以提供高效的协同公共服务。

由此可见，数据流转场景包罗万象，既有内部业务流转、对外共享业务流转，又有跨域业务流转、跨境业务流转等。那么，下一个问题是：

如何看清数据流转

一、构建可视化数据行为链条，打破“黑盒”

分析数据访问行为的过程，将相关的访问行为事件连接起来，构建数据行为链条。再结合业务流程和数据使用路径，实时描绘数据之间的交互，以数据资产为中心，持续聚合行为链条。

数据行为链条的构建，解决了数据防护的基础需求——打破数据传输的“黑盒”。透明可见的数据流向追踪，总体反映出数据资产的流转动态和访问趋势，可供挖掘敏感数据的分析线索与潜在风险。

二、数据与用户的网络空间关联分析，定位到人

数据行为是“人为”的，数据行为与人的行为息息相关，那么数据和人该如何关联？数据由内容特征、数据指纹等确定唯一性，人由IP、账号、设备、常用位置等综合分析确定，数据和人的关联关系随时间而变化。

建立数据与用户的网络空间关联关系，提供数据安全事件定位到人的线索，同时通过关联关系的可视化分析，找到数据防护中的弱项和漏洞。

三、可视化数据资产管理，清晰可见

尽管通过清洗过滤、分类聚合等技术，可以提升数据质量，降低基础数据量，但数据资产仍然是海量且不断增加的。因此，可视化是数据资产管理的基础落地能力。

应用散点图、折线图、关系图等多种可视化方式，将复杂数据直观呈现，为分析决策提供清晰的依据，快速洞察数据风险。

面向数据流转场景，安博通推出“元溯”数据资产监测与溯源分析平台，对全网数据行为进行审计，提供网络安全体系缺失的数据内容监测与数据溯源能力，将结构化、非结构化、半结构化数据的流转过程全景展示，帮助企业实现复杂场景下的数据安全流转监测。