随着国家政策、各行业监管持续加码，数据分类分级已进入标准要求更严、操作指导更强、行业监管更专的阶段，以此保障数据“供得出、流得动、用得好”，更要“保安全”。

但现实却是：面对海量、复杂且动态的数据，传统方法频频“失灵”。关键词匹配抓不准语义，人工打标跟不上规模，静态规则无法驱动安全联动……结果就是，制度写在纸上，风险藏在数据里。用户陷入典型的“有制度、难落地”困境。

那么，问题的根源在哪里？本文尝试厘清关键瓶颈。

许多用户在早期信息系统建设时，重心都在“先把业务跑起来”,数据分类分级往往没有被纳入初始架构或治理规划。元数据管理缺失、字段语义模糊、数据血缘不清等问题由此埋下伏笔。

当合规要求日益明确，或者用户开始重视数据资产的价值和风险时，才发现：数据资产底数不清、分布散乱，盘点起来困难重重；跨系统字段含义不一致、命名不规范、标准不统一，甚至同一张表里的关键信息都难以准确解读。

在这种基础上采用“人工+规则”的分类分级，无异于在沙地上盖楼。团队不得不靠经验“猜”字段用途，靠人力“翻”历史文档，靠反复试错来验证规则。分类结果往往碎片化、主观性强，难以覆盖全量数据，更无法支撑动态更新与持续治理。

传统方法的核心，是靠人工预设规则（如关键词、正则表达式），然后让系统去匹配。整个过程高度依赖数据安全专家和业务人员的深度参与：规则要人定、结果要人核、规则库要人维护。

然而，随着用户业务快速扩张，IT系统呈现“烟囱式”增长。为了支撑不同的业务场景，大量独立系统被迅速部署。每当新增一个系统，团队就得重新摸底字段、定制规则、反复验证。表面上看是“多一个系统多一份活”，实际上维护成本像滚雪球一样越滚越大。

面对海量存量数据与高频新增数据的双重压力，传统方法的效率瓶颈日益凸显——人工梳理慢、治理成本高昂、进程缓慢，难以规模化持续。

传统数据分类分级，主要围绕数据库、表格等结构化数据设计，通过预设的静态标签和关键词匹配规则来识别敏感信息。这种方式在字段边界清晰、格式统一的场景下尚能奏效。

但现实早已超越这一假设。如今企业环境复杂多元，存在大量的文档、图片、日志等非结构化数据，它们没有明确的字段结构，敏感信息往往不以显性关键词形式存在，而是隐匿于语义、上下文中。

仅仅靠关键词匹配，根本无法判断一份合同或者一张工程图纸的敏感性。结果就是：大量敏感数据游离于分类分级体系之外，“识别盲区”大面积存在。

数据分类分级的价值，不只是完成一份清单或满足一次审计——它的真正意义，在于为访问控制、动态脱敏、数据流转审计等关键安全措施提供实时、精准的决策依据。

然而传统方法依赖人工打标或者固定规则生成的分类结果，本质上是一次性输出的“静态快照”：一旦打标完成，便长期固化。而问题恰恰出在这里：下游的安全策略大多为固化配置，无法随数据敏感状态的变化动态调整。当数据敏感级别实际已发生变化，安全系统仍在沿用“旧规则”，导致防护滞后甚至失效。

结果就是，许多用户的数据安全管理看似流程完整，实则缺乏动态响应能力，沦为“纸面合规”——分类做了，策略配了，但真正的风险并未被有效拦截。