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随着数字经济的深入发展，企业在各种业务活动中产生了大量数据，包括个人身份信息、交易信息等。而数据价值也越来越凸显，在商业策略的制定过程中，数据起到了重要的决策支撑作用。

企业在获得了大量的个人数据之后，他们会利用人工智能等技术来处理、分析数据，并且挖掘出有价值的信息，然后根据这些信息来促进业务的发展。价值的背后潜藏着巨大风险，大量敏感数据被贩卖、窃取和无授权滥用，这一问题已经严重危害到个人隐私、企业发展甚至国家安全。

为了保证企业、组织和国家机关数据安全性，应该对数据进行有效分类，避免一刀切的控制方式，而应采用更加精细的管理措施，使数据资产在共享使用和安全使用之间获得平衡。其一，就是企业要对敏感数据进行管理。

敏感数据，或者叫做敏感信息就是一类特殊的数据类型，需要采用特殊的手段进行管理，包括个人隐私数据，如姓名、身份证号码、住址、电话、银行号、邮箱、密码、医疗信息、教育背景等；也包括企业或社会机构不适合公布的数据，如企业的经营情况，企业的网络结构、IP地址列表等。敏感数据一旦泄漏，就可能会给社会或个人带来严重危害。

那么，企业要如何进行敏感数据管理呢？

一是，将敏感数据进行分类，如，可以将数据划分为四个大类，按照敏感性程度由高到低，分别是：受限（Restricted）、高度机密（Highly Confidential）、机密（Confidential）、公开（Public）。

对于会接触到敏感数据的人群，也要进行明确的分组，例如分成：数据所有者/受托人（Data Owners/Trustees），数据保管人（Data Custodians)，以及数据用户（Data Users)。不同组人群接触到的分类数据也不同。

二是，制定敏感性分类管理策略，例如，制定数据所有者指南、组织级指南和企业级指南来实施数据管理（Data Stewardship），一旦实施分类准则出现冲突或者难以界定的情况时，将按所遵从指南的等级高低进行评判。

三是，利用规则、相关算法、关键字、人工、智能识别等方法，对多源头（如已淘汰的、动态运行的、使用中的和在线系统和设备）的数据信息进行发现、识别（如借助数据识别和存储的数据全景图来实现）、并对数据信息基于业务场景进行分类和标记，从而最终完成数据的分类认证标记工作，形成有效载荷或者源信息、元数据、应用或文档来用于实施输入控制。

四是，对敏感数据进行脱敏、加密。利用DES、3DES、AES、数字签名、数据库加密等技术对敏感数据进行加密管理，以及利用泛化、抑制、扰乱和有损四种方法、隐私计算等技术对敏感数据进行脱敏管理。