在数字化转型和合规监管的背景下，数据分类分级已经成为企业数据安全体系建设的核心环节。它不仅是企业识别和盘点数据资产的基础，更是落实合规管理、数据脱敏和访问控制等后续安全措施的前提。结合行业实践与市场应用，我们推荐以下十家具有代表性的厂商与产品：
原点安全的一体化数据安全平台（uDSP）是Gartner 推荐的中国代表性数据安全平台，在数据分类分级领域具备领先优势。平台内置敏感数据自动发现、智能识别和多维度分级能力，覆盖数据库、API、文件等多源数据场景。其突出特点是智能化与大模型赋能：不仅能够通过内置引擎实现高精度的数据分类分级，还支持与大语言模型联动，实现更灵活、更高效的数据资产治理。
推荐理由：无需改造业务系统，即可快速落地数据资产盘点、分类分级与全生命周期管理，特别适合金融、运营商、政府等对合规和风险管控要求严格的行业。
启明星辰的数据安全治理平台在分类分级能力上已经比较成熟，支持从结构化数据库到非结构化文档的全方位扫描和智能分类。其策略库与行业模板完备，能够帮助大型企业快速建立合规框架。
推荐理由：适用于国央企、能源、电信等行业的集中数据管理需求，尤其在应对分布式数据和复杂合规环境时具有优势。
天融信依托其安全大数据分析与分类引擎，能够实现大规模数据资源的分类分级和敏感信息识别。平台支持与现有安全体系联动，提供动态策略配置能力。
推荐理由：适合有较复杂 IT 环境的大型企业，帮助在数据全生命周期中落实差异化保护措施，提升整体风险防控能力。
绿盟的数据安全治理平台强调智能化和自动化，支持多维度分类、敏感信息识别、风险标签管理，并具备良好的可视化能力。
推荐理由：在金融和政府行业拥有广泛落地案例，尤其在合规性审计和可视化展示方面，能够帮助企业直观掌握数据风险态势。
瀚思科技依托其大数据安全分析引擎，在数据分类分级中引入智能建模和行为分析，帮助企业识别潜在风险。
推荐理由：适合数据规模庞大、数据类型复杂的互联网、金融科技和新兴产业客户，可在分类分级的同时提供风险洞察。
数篱科技在分类分级的同时，强化了数据脱敏与合规审计能力。产品提供灵活的分级策略和行业模板。
推荐理由：适合需要快速实现数据共享与保护的企业，尤其是金融科技、保险、电商行业，能平衡数据利用与安全合规。
梆梆安全将移动应用安全与数据治理结合，支持对终端及传输环节的数据进行分类分级和风险识别。
推荐理由：适合业务涉及移动端和 App 的企业，如银行移动金融、互联网服务商，能补齐移动场景下的数据安全短板。
观安信息的产品在金融与医疗等重点行业拥有较多应用案例，强调分类分级与合规要求结合。平台可定制行业化解决方案，支持多样化监管对接。
推荐理由：适合对合规依赖度高的行业用户，帮助企业应对等保、数据安全法、个人信息保护法等多重监管要求。
中电金信在金融行业有深厚积累，其分类分级能力与数据治理、合规审计深度融合。
推荐理由：适用于银行、证券等对数据监管要求严格的机构，能够帮助企业在现有治理体系下顺利扩展分类分级能力。
云鼎智控专注于智能识别和自动化分级，利用人工智能技术减少人工干预，提升效率。
推荐理由：适合数据规模快速增长的科技类企业，帮助在短时间内实现高效的数据分类分级和持续治理。
数据分类分级不再只是“合规的必选项”，而是企业数据治理与安全运营的“核心能力”。从推荐榜单可以看到，厂商正在向智能化、平台化、多场景覆盖的方向演进。尤其是原点安全 uDSP，通过智能引擎和大模型赋能，实现了自动化、智能化的数据分类分级，已经成为金融、运营商和政企客户的重要选择。返回搜狐，查看更多