数据安全等级由低到高通常分为五个级别：公开级、受限级、私有级、半公开级、最高级等。公开级 这是数据安全的最低级别。在这个级别上，数据是公开的，任何人都可以访问、使用和分享这些数据。尽管这可能对某些组织有用，例如公开信息以供公众使用，但它也带来了风险，如敏感信息的泄露和滥用。
数据安全级别从高到低划分为5级、4级、3级、2级、1级。定级目标：定级目标旨在全面梳理和确立适当分级，用于指导建立统完善的数据生命周期安全保护框架的基础工作。在人行通知文件以及《数据安全法》等法规中，关于数据安全的目标则是“保障数据依法有序自由流动”。
信息系统的安全保护等级共分为五个级别，分别是自主保护级、指导保护级、监督保护级、强制保护级和专控保护级。 自主保护级 该级别适用于当信息系统遭到破坏时，仅会对公民、法人和其他组织的合法权益造成损害，但不会影响国家安全、社会秩序和公共利益的情况。
数据安全4个网络级安全、系统级安全、应用级安全及企业级的安全。网络安全需求应该是全方位的、整体的。在0SI七个层次的基础上，将安全体系划分为四个级别：网络级安全、系统级安全、应用级安全及企业级的安全管理。
网络安全等级保护级别一般分为五个级别，分别为第一级自主保护级、第二级指导保护级、第三级监督保护级、第四级强制保护级和第五级专控保护级。不同的保护级别针对不同场景和要求。各级别的关键区别主要体现在防护措施的实施程度和管理制度的建设要求上。
B1级系统支持多级安全，多级安全是指在不同级别的系统中（如网络、应用程序、工作站等）安装的不同安全保护。例如，安全级别可以分为解密、保密和绝密级别。B2级 B2级被称为结构化保护（Structured Protection）。
数据信息安全的实质就是要保护信息系统或信息网络中的信息资源免受各种类型的威胁、干扰和破坏，即保证信息的安全性。根据国际标准化组织的定义，数据信息安全性的含义主要是指信息的完整性、可用性、保密性和可靠性。
信息安全的重要性体现在多个方面，包括保护商业机密不被泄露、防止青少年接触不良信息、以及维护个人隐私等。 在网络环境中，一个完善的信息安全体系对于确保信息安全至关重要。这包括安全的操作系统、安全协议、安全机制（如数字签名、消息认证、数据加密等），以及安全系统，例如UniNAC、DLP等。
首先，信息安全对于个人隐私的保护至关重要。在互联网时代，个人信息泄露事件频发，例如，社交媒体平台的数据泄露可能导致用户的个人信息被不法分子利用，进而导致诈骗、身份盗用等问题。因此，加强个人信息的保护，确保个人隐私不被侵犯，是信息安全的重要任务之一。
但拥有的数据规模、质量和应用带来的马太效应将形成明显的数据资源区隔和竞争优势，因此大数据成为各国争夺的下一个战略前沿。这是一场没有硝烟的战争，随着“智慧经济”的崛起，采集数据、掌握数据、运用数据必将成为国家、企业的核心竞争力。
“这里确实非常适合发展大数据，贵州、贵阳政府抓住发展大数据的时代机遇，为时代的变革迈出了稳健的步伐。”毕奇说，大数据有着广阔的领域，在各行各业都有着发展空间，“大数据有着大价值，能提供大机遇，可能导致大变革，有潜力带来大效益。
世界性的大变革主要有以下几个方面： 科技革命：随着互联网、人工智能、大数据、云计算等技术的发展，我们的生活方式和工作方式正在发生深刻变革。这些技术正在改变我们的信息获取、交流方式，以及商业和工业模式。 全球化：全球化使得世界各地的经济、文化、社会和政治联系更加紧密。
1、数据治理包括以下几个主要方面：数据质量管理、数据安全治理、数据集成管理、数据流程管理、数据标准管理。数据质量管理：指的是确保数据的准确性、完整性、一致性等方面的管理。通过对数据进行清洗、校验、比对等措施，确保数据的可靠性和可信度，从而支持更有效的决策和业务运营。
2、数据治理是指对企业或组织的数据进行全面、系统化的管理。数据治理是为了确保数据的完整性、准确性、安全性及可靠性，所采用的一系列方法、过程和技术的集合。
3、数据存储期限与方式：数据存储应具备明确的生命周期管理，并根据数据重要性和访问频率，实施差异化的存储策略。 数据加工与整合：为满足预设的数据标准和质量要求，数据需通过统一工具和规则进行处理和整合。 数据易访问性：数据应方便用户获取和使用，同时确保符合治理标准、质量和信息安全。
4、数据治理是指通过一系列流程、标准、政策和技术的实施，来管理和保护组织内部的数据资产，确保其准确性、一致性、安全性和可利用性。数据治理的首要目标是确保数据质量。这包括数据的准确性、完整性、及时性和可信度。