证券期货业数据分类分级指引-原则与方法

"该文件是‘证券期货业数据分类分级指引’，主要针对金融行业的数据管理，特别是证券和期货市场的数据。它提供了数据分类和分级的原则、方法以及关键问题的处理指南，旨在确保数据的安全性和有效利用。" 《数据分类原则-计算机网络自顶向下方法官方答案(英文版)》涉及的主要知识点包括： 1. 系统性原则：在数据分类中，应考虑整个机构的所有数据，构建一个层次分明、逻辑清晰的分类系统。每个分类依据应明确，类目排列依据其内在联系和概念逻辑，以最大化数据利用效率，并揭示各类别间的关系。 2. 规范性原则：用于描述数据类目的词汇或短语应精确反映内容，避免歧义。一致性是关键，同一概念的表述应保持一致，同时力求简洁。在行业已有统一术语的情况下，应使用统一的词汇。 3. 适用的数据范围：指引适用于证券和期货业的数据管理，旨在指导如何有效地对这些行业的数据进行分类和分级。 4. 数据分类分级前提条件：包括设立专门的组织保障、建立管理制度和数据资产分类分级清单，以确保分类分级工作的有效执行。 5. 数据分类分级方法：包括分类分级的来源、主要用语解释、分类分级的前提、层级结构，以及三个基本流程阶段：业务细分、数据归类和级别判定。 6. 数据分类：数据分类遵循原则和方法，分为业务细分和数据归类两个阶段，以业务线和数据特性为基础进行细化。 7. 数据分级：数据分级依据特定原则，如敏感性、价值、法律要求等，通过定级要素、方法和规则表来确定数据的敏感程度和保护等级。 8. 关键问题处理：涵盖数据量与级别确定、数据聚合的影响、时效性变化、数据获取与提供、以及数据处理过程中的分类分级变更等问题。 9. 附录：提供了不同类型的典型数据分类分级模板，包括证券汇集型会管单位、一般会管单位、行业协会、证券公司、期货公司和基金管理公司的实例，以供实际操作参考。 这份指引是金融行业数据治理的重要参考，对于确保数据安全、提高数据质量和合规性具有重要意义。在实际操作中，企业应根据自身特点结合这些原则和方法进行数据分类和分级，以实现高效且安全的数据管理。