數字經濟時代，科學技術的發展帶來了大量數據，同時也在很大程度上減少了決策的難度，憑直覺或者猜測推動創新的時代正在隨著數據的應用變得更加富有個性化和定制化，無論是醫療機構為病人定制的醫療方案，還是電商app為消費者量身定制的首頁商品推薦，背后都離不開數據的有效應用，毫不夸張地說，數據已經成為了現代文明發展和創新的源頭。由埃森哲在2023年發布的一個報告更是指出，90%的高管都認為數據已經成為組織內部和跨行業競爭的關鍵因素，足見數據的重要性。

但合理應用數據的前提，是確保數據的絕對安全。這也是諸多企業在現如今面對的最大挑戰，層出不窮的網絡威脅成為了數據流通和應用的最大阻礙，光是去年勒索軟件、數據泄露和黑客攻擊的次數就遠超以往，并且還有進一步上升的可能性。

“數字經濟時代，如何在確保數據安全的前提下有效發揮數據資產的商業價值，成為企業數字化亟需解決的問題。越來越多的用戶都希望業務數據中的敏感數據可以被輕松地識別并提供有效的保護、數據消費團隊可以方便快捷地找到企業內部有價值的數據資產并快速加以利用、可以和合作伙伴以及產業上下游的企業進行安全高效的數據共享與協同分析，并將所有的數據操作與安全事件可以被統一地監控與管理，以幫助安全團隊可以指定合理的安全事件策略和進行快速應對。”亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建表示。

陳曉建所說的四個方面，正是基于亞馬遜云科技多年來與用戶的密切合作中所觀察到的現象，對亞馬遜云科技來說，圍繞圍繞業務數據的可識別、可見、可協作和安全數據的可操作四大場景提供創新服務和解決方案，是助力客戶進一步釋放數據價值，實現創新增長的關鍵所在。

具體來說，在數據可識別方面，亞馬遜云科技致力于幫助用戶識別敏感數據，輔助用戶應對合規方面的挑戰。這同時也是企業近年來最為關注的話題，這很大程度上是因為法律法規的健全，無論是歐盟的GDPR，還是美國的ADPPA，或者中國的《個人信息保護法》、《數據出境安全評估辦法》、《網絡數據安全管理條例》，都對個人數據、敏感數據的定義和使用提出了具體要求。

除了遵守相關法律法規之外，企業也需要通過人、流程和工具的相互配合，才能最大程度上實現數據的安全合規，而亞馬遜云科技則為諸多企業的業務和計算負載提供了豐富的工具，例如敏感數據保護解決方案（SDP）就是亞馬遜云科技專為敏感數據識別和保護這一場景量身定制的方案，該方案可以通過機器學習、模式匹配等方式自動識別敏感數據，允許客戶創建數據目錄，使用內置或定制數據識別規則定義敏感數據類型，同時還提供了中心化的管理平臺，通過網頁應用程序即可對敏感數據資產進行可視化管理，從而加速實現業務數據合規，為下一釋放數據價值鋪平道路。

在數據可見性方面，亞馬遜云科技則提供了一系列數據管理服務，從而使得數據在組織內能被安全有效地發現、共享和協作。陳曉建表示，數據可見是企業內不同角色高效挖掘數據價值的前提，也是不同治理模式高效協同的基礎。

從大多數企業的實際情況來看，現如今在數據團隊和業務團隊的協作方式上，分成了集中式和聯邦式兩大派別。其中集中式指負責治理運營的人主要集中在數據團隊并負責所有治理工作，這種方式能夠實現快速的決策和高效的執行，由于結構簡單，所以也易于實施和控制，普遍存在于剛開始數據分析之旅和小型組織的客戶；而聯邦式的模式下，總的治理原則和政策由專門的團隊負責，但負責治理運營的人則分散在各個業務現，因此業務部門都擁有自己的數據，并且能在組織的監督下作出決策，以滿足特定需求和目標，這種模式也更適合多BU的中大型企業或者跨國企業。

但無論是哪種協作方式，實際上都需要多個角色的高效協同，特別是聯邦式治理對“數據可見”的需求更加迫切，在這樣的背景下，亞馬遜云科技也于去年推出了全新的數據管理服務Amazon DataZone，從而讓組織內的每個人都能看見數據。具體來說，這項服務可以讓數據開發者、數據科學家、分析師和業務用戶輕松訪問整個組織的數據，從而通過數據協作獲得進一步洞察，此外，Amazon DataZone也能使用精細的控制工具管理和治理數據訪問權限，確保數據訪問發生在正確的權限和正確的情境之下。

在數據可協作方面，亞馬遜云科技則通過多種解決方案使得多方的數據可以安全地共享和分析。這對產業上下游的數據協作而言至關重要，因為在實際場景中，有相當一部分企業會向合作伙伴提供數據副本，并依賴合同協議來防止濫用，但實際上這種方式仍然存在數據誤用和泄漏的風險。為此，亞馬遜云科技推出了Amazon Clean Rooms，可以在不移動或暴露原始數據的前提下，匹配、分析和協作企業間的數據，從而安全地實現數據分析和協作。值得一提的是，由于Amazon Clean Rooms還提供了密態計算的環境，數據的提供方可以對數據進行預加密，在數據安全得到最大保護的同時達成高效的協作。

現如今，隨著生成式AI的大范圍應用，企業越來越需要眾多的第三方數據用于協作創新，而Amazon Data Exchange則大大簡化了獲取第三方數據的過程，具體來說，通過Amazon Data Exchange，客戶能夠輕松在云上找到、訂閱和使用第三方數據。并且由于Amazon Data Exchange可以提供超過3500種的涵蓋金融，天氣，地理空間，健康醫療等領域的第三方數據，并且支持Amazon S3注入、查詢表接口以及API調用等多種訪問方式，因此十分適合生成式AI的模型訓練，只需要將下單的數據注入到Amazon S3數據湖中，就可以通過數據分析工具進行數據處理并開始模型訓練了。

在安全數據方面，亞馬遜云科技則主張通過安全日志的統一管理及分析，實現數據的可操作。對任何一家企業來說，在短時間內做到整合安全廠商都是十分富有挑戰性的事情，亞馬遜云科技的解決方案是建立安全數據湖Amazon Security Lake，從而統一管理來自不同廠商的日志，并且讓這些日志可被用來進行安全事件的分析。

由于Amazon Security Lake可以自動搜集并存儲Amazon GuardDuty、Amazon SecurityHub等亞馬遜云科技安全產品的日志及第三方和線下安全設備的日子，并使用Amazon S3集中存儲，在充分利用Amazon S3存儲性能的同時也極大提高了性價比。此外，和其他亞馬遜云科技提供的服務一樣，Amazon Security Lake本身的安全性也由亞馬遜云科技來保證，并繼承了亞馬遜云科技的加密服務Amazon KMS，可以實現自動加密管理。

不難看出，憑借著多年以來對云上數據創新的不斷探索，亞馬遜云科技正在圍繞四大場景持續提供創新的服務和解決方案，為客戶合理高效使用數據打好安全的基礎。如同陳曉建在最后所說的那樣，“現在我們已經步入了數據爆炸的時代，數據的價值正在被越來越多的客戶認可，并且面臨很多合規安全方面的挑戰，對企業來說，只有真正實現安全、做到安全，才能釋放數據背后的價值。亞馬遜云科技提供的安全理念數據工具和解決方案，能夠為用戶提供基于數據的創新來全程保駕護航。我們也會秉承不斷進取、開拓創新的思路和用戶一起共創未來。”

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