“在数字化、智能化的时代，安全是企业的首要优先级，数据是驱动创新的宝贵资产。”亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示，“我们致力于通过数据分析与安全服务的融合帮助客户释放数据价值，确保客户在数据安全上无后顾之忧。通过丰富的工具集和创新的解决方案，广泛赋能安全合规团队、数据团队、业务团队和运营团队提高效率、加强协作、实现创新。”
据悉，在强化业务数据可识别，保护敏感数据上，亚马逊云科技推出了云原生的敏感数据保护解决方案，利用机器学习、模式匹配等方式自动识别敏感数据，允许客户创建数据目录、使用内置或定制数据识别规则定义敏感数据类型。该解决方案还提供中心化的管理平台，客户可通过网页应用程序对敏感数据资产进行可视化管理。通过敏感数据保护解决方案，客户可以加速实现业务数据合规，为下一步释放数据价值铺平道路。
在提高数据可见性，促进安全共享上，亚马逊云科技推出的数据管理服务Amazon DataZone能够加速企业的数据网格建设以对不同网格来源的数据进行共享和治理。通过数据所有权的去中心化、联邦式数据治理、点对点的数据共享等功能，Amazon DataZone能够让数据生产者轻松管理和控制数据访问，让数据消费者发现和使用数据并开展数据协作，在快速实现协作分析的同时大大简化数据治理难度。
在赋能数据协作，激活第三方数据上，Amazon Clean Rooms分析服务能够帮助企业与其合作伙伴在互相不暴露原始数据的情况下进行数据协作，也无需在云上移动数据，从而最大化数据价值。对生成式AI基础模型而言，模型训练需要海量的第三方非结构化数据。Amazon Data Exchange提供来自300多家提供商的3500多种公共数据产品，可以帮助客户轻松查找、订阅和使用所需的各种第三方数据。Amazon Data Exchange与Amazon EMR Serverless等分析服务相结合，可以大大简化企业生成式AI应用开发方面的数据获取难题，加速生成式AI落地。
在实现安全数据可操作，提升安全运营效率上，Amazon Security Lake是一项正式可用的安全数据湖服务，它支持包括亚马逊云科技、安全合作伙伴和第三方分析服务提供商在内的80多个安全数据源。企业可以将这些来源的安全数据传入该数据湖中并转换为符合开放网络安全架构框架（Open Cybersecurity Schema Framework, OCSF）要求的格式，从而自动收集、组合和分析这些安全数据。该服务还与亚马逊云科技成熟的数据分析工具集成，助力企业安全团队在熟悉的分析环境中实现更快的威胁检测、调查和事件响应，有效解决潜在安全隐患。
在数字经济时代，如何在确保数据安全的前提下有效发挥数据资产的商业价值，成为企业数字化亟需解决的问题。亚马逊云科技不断探索云上数据创新的边界，助力企业进一步释放数据要素价值，实现创新增长。
(责任编辑：王丹萍)
