自动化技术应用数据量大、形式多、数据关系复杂，缺乏统一分类分级的标准，难以进行全面的数据资产梳理。即使以人工排查梳理的方式开展，也面临缺乏自动化的数据内容分类和标记技术手段的局限，存在实施范围有限、无法动态管理等问题。

2、传统安全措施难以满足当前安全需求

传统的数据安全措施，数据加密、审计等，无法掌握敏感数据整体分布情况与流动情况，数据全生命周期安全管理存在盲区。

因数据可视化技术手段的欠缺，各项数据保护管控措施的有效性难以客观、准确评价，也无法呈现整体的数据安全态势，使得目前数据安全保护的分析和决策依赖周期性的、静态的检查汇报，缺乏实时、动态的技术支撑平台。

1、数据资产动态梳理

数据资产动态梳理通过数据库数据识别、网络流量分析等技术主动检测数据资产，并根据算法自动识别出敏感数据，动态的汇总梳理结果，为数据分布、流向和使用的统计提供基础数据支撑。

2、数据智能分类分级

数据智能分级分类通过制定数据分类分级规则并运用自然语言处理、机器学习等先进技术对数据进行智能化的分类和等级划分，根据不同需求对数据资产进行重点防护。

3、数据分布自动定位

数据分布自动定位建设通过分析统计数据库数量、敏感数据库数量、敏感字段数量、敏感数据类别等，使用基于不同维度的图形化呈现数据分布和访问频率等情况，并可以根敏感数据特征自动定位敏感数据的分布。

4、数据地图展示 

数据地图展示通过统计数据访问总量、敏感数据访问量等信息，展现数据访问量最多的应用、敏感数据访问量最多的数据类型、敏感数据访问量最多的IP等，并利用这些信息绘制流动的数据地图，以需求为导向及时定位所需要的数据资产。