在亚马逊云科技举办的“安全无忧 释放数据价值”大会上，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建指出，随着数据爆炸的时代来临，越来越多的企业开始意识到数据的价值。然而，在使用这些数据时，企业面临着许多合规与安全的挑战。
在数字经济时代，如何有效利用数据并安全释放其价值成为了关键。陈晓建表示，企业要想安全地释放数据价值，需要解决四大挑战：业务数据识别、数据可见性、数据协作和安全数据的可操作性。
首先，数据识别是企业必须能够识别敏感数据，以应对合规方面的挑战。
目前，全球许多国家和地区已推出与数据隐私和安全相关的法律法规，如欧盟的GDPR、美国的ADPPA，以及中国的《个人信息保护法》、《数据安全法》和《数据出境安全评估办法》等。这些法律法规对个人数据和敏感数据的使用提出了明确要求。
以跨境电商为例，日常业务中涉及大量用户的个人数据，包括邮寄地址、姓名、电话号码和信用卡号等，这些都是需要有效管理的敏感数据。陈晓建强调，企业必须思考和解决如何评估哪些数据属于个人数据，哪些是个人敏感数据的问题。
其次，数据可见性指的是数据在组织内部能够被安全有效地发现、共享和协作。
陈晓建认为，数据可见性是不同角色高效挖掘数据价值的前提，也是不同治理模式之间高效协同的基础。
目前，数据团队与业务团队的协作方式主要有集中式和联邦式两种类型。集中式治理模式下，数据团队主要负责所有治理工作，能够实现快速决策和高效执行，适合刚开始进行数据分析的小型组织。而在联邦式治理模式中，治理原则和政策由特定团队负责，但治理运营的负责人分散在各个业务线，允许业务部门在组织监督下自主决策，以满足特定需求，适合中大型企业或跨国公司。
陈晓建指出，这两种协作方式都需要多方角色的高效协同，尤其是联邦式治理对“数据可见性”的需求更为迫切。
第三，多方协作是指企业能够安全地共享和分析多方数据。
企业之间需要通过产业上下游的数据协作来推动快速创新。在实际场景中，数据协作的参与者需在数据保护与业务价值之间找到平衡。目前，一些企业通过向合作伙伴提供数据副本并依赖合同协议防止滥用来实现数据协作。然而，这种方式仍存在数据移动的风险，易导致数据误用和泄漏。
第四，安全数据的可操作性。企业客户越来越重视数据安全，并希望以更高效的方式进行安全管理。例如，如何更有效地进行安全日志管理，以及在发生安全风险时如何快速通过日志回溯和分析追溯问题源头，都是用户普遍面临的挑战。
陈晓建还表示，亚马逊云科技致力于帮助企业客户解决这些挑战，提供云原生的安全特性和强大的数据分析工具，助力企业实现数据安全、合规及协同。
