对于企业而言，数据接口监控可以保障数据的畅通与安全，提高数据传输的效率和可靠性，对业务的正常运行和发展起到关键作用，由于数据服务接口是企业信息系统直接对外的，所以存在很多种风险，风险发生时，首当其冲的便是数据接口安全。建议企业通过设定监控目标和指标、选择监控工具和技术、配置监控系统、实施监控、分析和优化等手段做好传输接口管控和监测，保障确保数据的可靠传输和安全保护。

数据采集接口是指从系统外部采集数据并输入到系统内部的过程，从数据收集开始，就应明确所收集数据的用途、使用的业务和产品范围、保护措施等，避免收集不必要的用户数据。数据采集规范中要明确数据采集的目的、用途、方式、范围、采集源、采集渠道等内容，并对数据来源进行源鉴别和记录。数据采集全过程需要符合相关法律法规和监管要求，做到合规合法的采集。

数据采集接入方式多样，针对不同的数据采集方式会有不同的安全管控策略，列入数据库直采的UDF控制、FTP采集的SSL加密、实时采集的安全组件、API采集的权限机制等等。

数据存储是针对数据流动全过程中形成或调用的静态数据汇总，处于产业链中游。大数据应用需要大量、反复、多次调用存储的数据，因此存储是基础服务环节，是数据安全的底层保障。为了确保数据存储安全，建议首先对数据进行归类，在数据归类的基础上结合业务与系统实际情况，分析数据特性，最后根据现状调研、数据归类与数据特性制定数据生命周期存储策略，从而保障数据存储策略能够更加符合业务、系统的实际需求，有效地发挥数据生命周期管理的价值。

例如对数据进行加密处理，同时采用分布式存储技术，将数据分散存储在多个节点上，防止单点故障的发生。还需要建立完善的数据备份和恢复机制，以便在数据出现问题时能够及时进行恢复。在备份过程中，需要对数据进行全量备份和增量备份，确保数据的完整性和可靠性。同时，还需要定期进行数据恢复演练，以确保在真正需要时能够快速恢复数据。

数据生命周期管理是涉及组织架构、流程制度、技术规范、系统支撑组成的管理体系，存储策略制定只是数据生命周期管理中技术规范部分，如何协调生命周期管理中相关组织架构、流程制度保障存储策略有效的制定才是数据生命周期管理成功与否的关键。

数据研发规范旨在为广大数据研发者、管理者提供规范化的研发流程指导方法，目的是简化、规范日常工作流程，提高工作效率，减少无效与冗余工作，赋能企业更强大的数据掌控力来应对海量增长的业务数据，从而释放更多人力与财力专注于业务创新。

贴近业务属性、兼顾研发各阶段要点的研发规范，可以切实提高研发效率，保障数据研发工作有条不紊地运作。企业需要确定是否满足安全与合规要求，对于一些敏感数据如何处理，是一个很重要的组成部分，作为数据开发人员，可能接触的数据比较多，但是哪些数据可以展现、哪些数据脱敏后可以展现、哪些数据不能落地等等，而且在数据流转过程中，也要关注数据的安全性，能否落地、能否转存等等。

例如：CRUD是计算机科学领域中数据库管理和软件开发中的一个术语，代表创建（Create）、读取（Read）、更新（Update）、删除（Delete）这四种基本的数据操作，是构建大多数应用程序和服务的基础。可以通过对数据的CRUD操作进行权限管控，构建数据授权与权限回收的审核机制和规则，杜绝各类数据越权问题。

数据使用是指在内部对数据进行计算、分析、可视化等操作，以及与外部组织机构及个人进行数据交互的阶段。在数据使用阶段，应针对数据合规使用、数据泄露风险、溯源追责等采用相应的安全技术和措施，实现敏感数据使用过程中的整体安全保护，并充分考虑各种安全技术实施层面的组合和功能上的互补性。

构建强大的防控策略对于保护数据的安全和保密至关重要。通过定义数据安全标准，划分数据类别、密级，定义数据安全控制及措施，管理用户、密码和用户组成员，管理数据访问视图与权限，监控用户身份认证与访问行为，数据安全工具的使用及选取，审计数据安全等可以有效地守护数据免受潜在威胁。通过基于页面水印和文件水印等方式，规避数据在流通使用的过程中的不可控、难追责等问题，即使出现数据安全风险，也能基于水印追踪。