简单来说 ， 《数据安全法》明确了数据安全监管的约谈制度 ， 但未明确主管部门的层级要求；明确了未履行数据安全保护义务的所属企业组织、个人的法律责任；明确了违反《数据安全法》向境外提供重要数据的法律责任等 ， 让国家重视了“数据要素”作为新型生产要素对于经济生产发展的意义 。
尽管《数据安全法》并非针对某一类特定企业 ， 但目前来看 ， 信息化程度高、业务事关国计民生、涉及跨国经营等特点的企业 ， 需要密切关注该法律的后续进展 ， 并寻求改进合规措施的技术手段 。 比如电信、能源、电力等行业的企业 。
对于一些过往的企业数据资产的合规性追溯 ， 陈际红指出 ， 合规是一个过程 ， 新法颁布第二天企业立即合规 ， 这也不太现实 。 如果对于不再用的历史数据 ， 企业没必要担心 ， 只要不泄露 ， 就不会对主体带来权益侵害；对于还要使用的数据 ， 则是需要授权的 。
瑞莱智慧CEO田天则对钛媒体App表示 ， 作为人工智能（AI）企业来说 ， 新的法律颁布及试行 ， 对行业或企业来说 ， 其实告诉大家哪些事情不可以做 ， 反而也是告诉大家哪些规范下可以做 。 因此 ， 作为AI企业 ， 要基于更加安全的隐私计算技术在上面去打造AI系统 ， 引入更多有价值的数据方 。 对于AI产业来说 ， 新的法律相当于是一个新的起跑线 ， 在合规的情况下大家发展自己的技术实力 ， 以及对场景的理解 ， 不断有新的发展机会 。
中国信通院云计算与大数据研究所大数据部副主任闫树则表示 ， 中国数字经济受到《数字安全法》的冲击 ， 是一个必要的过程 ， 因为产业发展模式本身存在一些问题 ， 这样的模式对企业发展有利 ， 但触犯了国家和个人的权益 ， 因此需要一些合理的改变 。
【隐私|《数据安全法》今起正式实施，隐私计算迎来千亿级风口】“隐私计算”技术产业悄然兴起 ， 科技巨头追逐千亿级市场
根据IDC报告显示 ， 2020年 ， 全球创造了59.0ZB容量的数据 ， 其中50.4％的数据需要保护 。 同时 ， 近四分之一的数据被认为是私人的或通常不向公众提供的数据 ， 安全级别很高 ， 但却缺乏保护 。 此外 ， 与消费者相比 ， 企业要保护的数据更多 ， 占需要保护数据总量的85.6% 。
近几年 ， 数据安全事件明显上升 ， 根据公开报道 ， 2020年全球数据泄露的平均损失成本为1145万美元 ， 2019 年数据泄露事件达到7098起 ， 涉及151亿条数据记录 ， 比2018年增幅284% ， 数据泄漏事件影响大、损失重 。
那么 ， 在《数据安全法》实施在即 ， 如何让企业做好合规建设？一些长期致力于数据安全策略与技术方案的企业 ， 也对产业提出了一系列应对方案 。
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