解读《证券期货业数据分类分级指引》

来源：    发布日期：2019.07.26   点击量：

    我国证券期货市场信息化程度起点较高，随着近年来信息技术进步与行业内应用程度进一步加深，各类市场主体都沉淀了大量数据。证监会于2018年9月正式公布并实施《证券期货业数据分类分级指引》，一方面，有助于有效甄别合理化的数据使用需求，明确关键环节的技术标准，确定使用新型技术的范围；另一方面有助于结合行业发展变化，有效识别新增风险隐患，持续加强数据安全管理，建立健全数据管理制度，采取必要的数据安全防护措施，切实维护市场安全运行，切实维护投资者合法权益。

    《证券期货业数据分类分级指引》详细阐明了适用范围、数据分类分级的前提条件、如何进行数据分类及分级、数据分类分级中的关键问题处理等，并提供了证券期货行业典型数据分类分级模板。指引所适用的数据范围十分广泛，包括证券期货行业经营和管理活动中产生、采集、加工、使用或管理的网络数据或非网络数据等。
    指引所提供的数据分类分级方法共分为三个阶段：业务细分、数据归类、级别判定。
    ①业务细分阶段：确定业务一级子类——基本业务条线、每个业务条线下所有的业务管理主体、每个业务管理主体对应的管理范围，明确对应关系。
    ②数据归类阶段：明确各个业务二级子类的管理范围，确定业务二级子类的管理范围对应的管理对象,即找到业务二级子类下的全部数据，：按照数据细分方法对各个“单类业务数据总和”分别细分，得到数据一级子类并命名。
    ③级别判定阶段：确定影响对象、影响范围、和影响程度后，参考数据定级规则表进行定级，如图。

    本标准对数据的定级要求更加严苛，规定与附录内所列相同含义的数据，定级应不低于本附录所列的最低参考数据级别。 同时，当机构规模大、数据量大，数据(完全)丢失或损毁造成影响范围、影响程度均较大时，宜从高定级。 此外，标准中还提供了丰富的数据分类分级模板，涵盖了证券期货行业的交易、监管、信息披露和其他业务，可供证券期货行业相关机构参考。

    数据分类是数据保护工作中的一个关键部分，是建立统一、准确、完善的数据架构的基础，是实现集中化、专业化、标准化数据管理的基础。行业机构按照统一的数据分类方法，依据自身业务特点对产生、采集、加工、使用或管理的数据进行分类，可以全面清晰地厘清数据资产，对数据资产实现规范化管理，并有利于数据的维护和扩充。 

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