数据定级的流程包括以下几个步骤：首先，按照基本分级框架和一般数据分级规则对数据进行初步分类；其次，根据数据的敏感性和对个人合法权益的影响程度，确定其所属级别；最后，对敏感个人信息进行特殊处理，优先定为一般数据4级。对于一般个人信息，则需进一步分析其影响程度，确定其具体级别。
数据分类分级遵循分类多维、分级明确和就高从严原则。具体步骤包括规划、准备、实施、评估和维护改进，涉及数据分类的五阶段流程图（具体内容由于篇幅限制未在此详述）。数据分类的框架涉及多维度视角，如技术选型、业务应用和安全保护，其中线分类法、面分类法和混合分类法是常见的分类方法。
分类分析比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。
第二个数据点是用户在网页上行为，就是用户通过各种不同的方式来到我们网站上后，常有的着陆页面是哪些，这些页面都有什么特点需要好好分析一下。重点关注用户在页面上的点击行为，一般用户会看几屏，点击哪些按钮或者链接的概率大，在各个页面上的停留时间是怎么样的。
最好是梳理一套明确的分类标准，这样我们就可以去获取数据。或用规则或用人肉，都是可行的。有了数据集合，就可以尝试各种分类模型，可繁可简，可骚可闷… （当然你最终会认识到，模型并不是越复杂越好，简简单单或许才是最好的！）此处假设我们已经明确了要做的分类任务，也有了一部分数据集。
1、首先，数据分级分类的基石在于：数据分类：它基于数据的诞生地（来源）、信息内容以及其在业务中的角色，进行细致的划分，确保每个数据类别都有明确的定义和管理路径。
2、一般数据分类分级的技术识别流程需要从多维度指标判定引擎识别数据特征，通过向量化分类推测类型判定，再通过用户决策自动反馈机制，提升发现和识别的精准度。基于隐私保护与合规的数据安全治理技术框架，结合敏感数据目录识别和量化数据安全风险，生成统计报告，驱动数据安全策略的落地。
3、为帮助企业快速实现方案落地，建议部署「太极·简」数据资产管理平台，该平台通过数据分类分级功能，帮助企业构建数据分类分级保护制度，保障数据在各业务场景流转过程中的安全性。
4、数据分类与分级：通过对数据进行分类和分级，确保敏感和关键数据得到适当的保护。这包括识别数据的敏感性，并对其进行合理的分类，以及根据数据的敏感程度确定安全级别。 数据使用状况梳理：了解数据资产的现状，包括谁在使用数据、数据使用者的角色和权限，以及数据如何被访问和控制。
1、标准明确了数据分类与分级的基本原则，包括业务相关性、数据敏感性、风险可控性等。数据分类应依据业务特点和数据属性进行划分，如个人信息、商业秘密、国家秘密等；数据分级则应依据数据的敏感性、重要性和潜在风险进行划分，如一般数据、重要数据、核心数据等。
2、该国标由全国网安标委发布，是首个以“数据安全技术”命名的国家标准，旨在指导数据分类分级工作。数据分类分级的核心是重要数据识别，国标整合《数据分类分级要求》与《重要数据识别指南》两标准，提供了数据分类分级的通用方法与18项重要数据识别因素，强化了执行要求。
3、核心数据、重要数据和一般数据的区分标准也明确列出，这将助力企业提升数据管理效率和合规性，适应我国数据合规监管的新要求。数据分类分级规则的出台，标志着我国在数据安全管理上取得了重要进展，为企业和政府部门的数据管理和使用提供了强有力的支持。
