在当今数字化时代，数据已成为企业最重要的资产之一。然而，随着数据量的不断增加和应用场景的复杂化，数据资产面临着各种各样的风险。识别和评估这些风险对于确保企业的数据安全、合规性和业务连续性至关重要。

一、理解数据资产

数据资产是指企业拥有或控制的、能够为企业带来经济利益的数据资源。它涵盖了结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如文档、图像、视频等）。不同类型的数据具有不同的价值和风险特征。例如，客户信息数据包含个人隐私内容，一旦泄露会给企业带来严重的法律后果；而市场调研数据则可能影响企业的战略决策准确性。

二、识别数据资产风险的因素

（一）外部威胁

1. 网络攻击
   • 黑客利用漏洞入侵企业系统窃取数据是常见的风险来源。他们可能会通过恶意软件、钓鱼邮件等方式获取管理员权限，进而访问敏感数据。例如，2017年WannaCry勒索病毒在全球范围内爆发，众多企业遭受攻击，导致大量重要文件被加密锁定。
2. 竞争对手情报收集
   • 竞争对手为了获取商业优势，可能会采取不正当手段获取企业的核心数据。这包括对公开渠道数据的深度挖掘分析，甚至收买内部人员等非法方式。
3. 法律法规变化
   • 各国政府不断出台新的数据保护法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）。如果企业不能及时跟进这些法规要求，就可能面临巨额罚款和其他法律风险。

（二）内部因素

1. 员工操作失误
   • 员工误操作可能导致数据丢失或损坏。例如，在进行数据迁移时，由于配置错误使得部分数据未能正确传输，或者在使用办公软件时不小心删除了关键文件且无法恢复。
2. 缺乏安全意识
   • 部分员工缺乏基本的数据安全知识，容易受到社会工程学攻击。像随意点击不明链接、在公共场所连接不安全的Wi - Fi并处理敏感数据等情况都可能发生。
3. 流程与制度缺陷
   • 企业内部如果没有完善的 数据管理流程和制度，就会存在数据资产风险。比如，没有严格的权限管理体系，任何员工都可以随意访问所有数据，这就增加了数据被滥用的风险。

三、评估数据资产风险的方法

（一）定性评估

1. 风险矩阵法
   • 构建风险矩阵，根据风险发生的可能性（从极低到极高）和风险的影响程度（从轻微到灾难性）对数据资产风险进行分类。例如，对于客户支付信息泄露这一风险，其发生可能性为中等（因为有多种防护措施但仍然存在漏洞），影响程度为极高（会严重损害企业声誉和客户信任），那么就可以将其定位在一个高风险区域。
2. 头脑风暴法
   • 组织企业内部相关人员（包括技术、业务、法务等部门人员）进行头脑风暴会议。大家共同讨论可能存在的数据资产风险，并对风险进行初步评估。这种方法可以集思广益，发现一些平时容易被忽视的风险点。

（二）定量评估

1. 基于统计模型的评估
   • 收集历史数据资产风险事件的相关数据，建立统计模型来预测未来风险发生的概率和损失大小。例如，通过对过去几年内企业遭受的网络攻击次数、每次攻击造成的平均经济损失等数据进行分析，构建回归模型，从而评估当前数据资产面临的网络攻击风险。
2. 成本 - 效益分析
   • 计算防范数据资产风险的成本（如购买安全软件、培训员工等费用）与可能因风险发生带来的损失之间的关系。如果防范成本远低于潜在损失，那么就有必要加大防范力度；反之，则需要重新评估风险应对策略。

四、制定应对措施

根据识别和评估的结果，企业需要制定相应的应对措施。对于高风险的数据资产，要加强防护措施，如采用高级加密技术保护敏感数据，定期进行数据备份以防止数据丢失；对于由内部因素引起的风险，要强化员工培训，提高员工的安全意识，完善内部管理制度和流程等。同时，企业还应建立应急响应机制，当数据资产风险事件发生时，能够迅速采取行动，将损失降到最低。总之，持续地识别、评估和应对数据资产风险是企业在数字化浪潮中保持竞争力的关键。