【2022年的第7本书】《把时间当作朋友》
因为学会了等待，智人得以跃迁到下一个时代。因为学会了跟时间做朋友，我们中的某些人进化得更快了。这个进步不仅仅体现在能够坚持，有耐心，恪守长期主义，更有对某一件事能做出截然相反的选择，一个看到了明日，一个看到的是十年以后。自然而然，其中的视角不一样，所作出的选择亦不一样，加上时间的酝酿，得到的结果自然也是不一样的。
大脑的进化，也非几日之功。但每天的变化，都会在其内有所体现，一日复一日，一年复一年。变化的，不变的，早就面目全非了。甚至，有些人变成了另外一个物种。他们跟正常人思考的方式不一样，选择的视角不一样，是人群中的少数。他们不看眼下，不看结果，关注点在于成长。
关注时间，珍惜时间，利用时间，跟时间做朋友。当把时间这一要素纳入各个选择中后，一切皆会发生新的变化。
#读书##读书[超话]# https://t.cn/AiTFOJjn
因为学会了等待，智人得以跃迁到下一个时代。因为学会了跟时间做朋友，我们中的某些人进化得更快了。这个进步不仅仅体现在能够坚持，有耐心，恪守长期主义，更有对某一件事能做出截然相反的选择，一个看到了明日，一个看到的是十年以后。自然而然，其中的视角不一样，所作出的选择亦不一样，加上时间的酝酿，得到的结果自然也是不一样的。
大脑的进化，也非几日之功。但每天的变化，都会在其内有所体现，一日复一日，一年复一年。变化的，不变的，早就面目全非了。甚至，有些人变成了另外一个物种。他们跟正常人思考的方式不一样，选择的视角不一样，是人群中的少数。他们不看眼下，不看结果，关注点在于成长。
关注时间，珍惜时间，利用时间，跟时间做朋友。当把时间这一要素纳入各个选择中后，一切皆会发生新的变化。
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A股市场最不骗人的组合指标：“筹码分布＋成交量”，看懂此文庄家也玩不过你！
#上证指数##股票#
假如你对股市运行规律有一定的认识，也能看明白大多数股票的走势，但你还不能稳定获利，建议你只做你最擅长的一种手法，其他的都不做了。只专注一种战法，时间久了，就会形成你梦寐以求的稳定的获利模式。
成功和失败都不是偶然的，操作的失误来源于思维的混乱。手法多而不精，就是咱们原先不成功的主要原因。单一战法，熟能成巧，想法和行动容易一致。虽然说天道酬勤也是讲究方法的。感觉炒股是对人性的磨练，境界不够得修炼呢，
‘纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行’，这句话说的很形象，有些技术只有亲身经历才能深刻理解。大家原先感觉会的手法也不是真正的理解到位，以前还常向朋友炫耀十种战法。说实话多年来并没有靠这十种战法赚到大钱，现在终于明白专注一种战法才能抓住市场给的机会。咱们不是大师，不用学会所有的战法。你只有专一而精才能在股市长久生存。就像古龙小说中的：小李飞刀，例不虚发。还有形意巨臂郭云深：半步崩拳打遍天下。就是一招精。
一入股市总想学全股票所有的技术，以为那样才行，所以真是很难克服多学技术的强烈欲望。由于咱们的精力有限，很难样样精通。炒股是所有参与者智慧的较量。差一点也不行，所以炒股不要搞全能，一定要单项冠军。炒股到最后一定要从复杂到简单，把你的全部技术凝聚成一种战法，或结合自己特长找到一种最适合你的操作系统的战法，专注一种战法会使你对它越来越精通。只专注属于你技术的操作模式的市场机会。不再眼红市场眼花缭乱的干扰，恪守本分，耐心等待符合你战法的机会，就像狙击手在等待目标的出现一样。其实成功的交易就是用百分之80时间的等待，和百分之20的时间操作。
极少人知道的“筹码分布”战法，读懂掌握买卖信号轻松辨识，从未出错
“筹码分布”的市场含义可以这样理解：它反映的是在不同价位上投资者的持仓数量。筹码分布的一个重要特征：它反映一只股票的全体投资者在全部流通盘上的建仓成本和持仓量，它所表明的是盘面上最真实的仓位状况。筹码分布是寻找中长线牛股的利器。非常直观的判断个股的股性及状态
K线图右侧的这个像是横着放倒的山峰形状的指标图形就是筹码分布。它其实是由与价格横向对应的一条条横线组成，而这些横线的长短，就代表着有多少持仓成本为该价格位置的股份数量存在，根据所有股份(流通盘)的持仓成本摆放在相对应的价格横线上，就得到了这样的一个图形。
1、随着股票的上涨或下跌，在不同的价格区域产生着不同的成交量，这些成交量在不同的价位的分布量，形成了股票不同价位的持仓成本。
2、筹码的颜色分为蓝色和红色，红色区域是获利盘，蓝色区域是套牢盘。
3、直观看出不同位置的价格和持仓份额，(由下往上)看到最低持仓成本与最高持仓成本，什么价格位置持仓的份额最多，什么价格位置持仓的份额最少。
4、横线长短是相对的，在不同股票上甚至在相同股票的不同时间点上所代表的股份数量多少都是不同的。
5、筹码的形状变化，其实就是某些地方筹码份额多了，另一些地方就必然少了。(如高位卖出减少了，低位买进增加了)
筹码转换
【筹码分布识别主力坐庄流程】
吸筹阶段
如上图中所示，为晋亿实业前期的吸筹工作，时长近两年，筹码集中收集区域在8元左右。这个区域，也就是主力吸筹的大体成本。
洗盘阶段
拉升阶段
出货阶段
筹码分布操盘技巧
第一形态：放量突破低位单峰密集
股价经过较长的时间整理后，移动筹码分布在低位并形成单峰密集。股价放量突破单峰密集，通常是一轮上升行情的征兆。
一旦价格有效站上了筹码峰，同时后面必有回调发生!而且回调是缩量的!成交释放的第一根阳线果断介入!
第二形态：向上突破高位单峰密集
股票经一轮升势后在高位形成单峰密集，股价再次突破高位峰密集，股价突破创出近期历史新高。
第三形态：突破低位单峰密集技巧
当股价经较长时间的整理，移动成本分布在低位形成单峰密集，同时股价放量突破单峰密集是一轮上升行情的征兆!
实战要点：
1、单峰的密集程度越大，筹码换手越充分，上攻行情的力度越大;单峰低位高度密集意味意味着股价的上升空间彻底打开。
2、要从历史的走势中确认相对低位。
3、单峰密集形成的时间越长其可靠性越强。
4、突破必须有大成交量的确认。
5、突破的股价有效穿越密集峰并创出近期新高。
第四形态：上涨多峰密集续涨技巧
看图要点：股价经低位峰密集后启动上攻行情，在拉升途中做震荡整理形成了一个或一个以上密集峰。新密集峰形成时原密集峰虽减小，但仍存在。拉升途中的震荡整理属于洗盘性质。每一个密集峰都将成为该股回调洗盘的强支撑位。
操盘要点：股价在拉升途中做震荡整理，形成一个或一个以上的密集峰，拉升行情将持续，可逢低吸纳或者继续持股。如新密集峰增大的同时，原密集峰迅速减少，宜出局观望。
举例：
提示：新峰增大，原峰减少，不是相对，是绝对。原峰虽减少，但是形状不变，这里就是减少，只是此位置筹码所占比例相对降低!
那么主力机构最常用的运盘手法通常就有以下三类：1震仓、2轧空、3引导。
其中震仓的最主要方式有以下几个：
1、控盘建仓式震仓。
某主力非常看好一个品种,在已有相当筹码的情况下,使用明显的弱于大盘走势的下降通道趋势震仓,其特点是股价运行有规律且无量,日微观波动有逆盘特征(否则达不到建仓的目的)。
2、清洗浮筹式震仓。一些主力在正式上涨
发动前，为了达到最后的建仓与清洗浮筹的目的而使用短线快速下跌走势，其特点是有消息配合或者日交易时间的最后一个小时的放量下挫。(所谓浮筹字面意思就是浮动的筹码，这是个形象的比喻，表示持股不坚定的散户，一般指散户手中的股票，流动性强，短线投机心态较强，操作时每拉升到一个关键的技术到位，这部分投资者手中的股票容易变现)
3、逆反作空方式震仓。
市场大主力在大盘没有上涨空间或者市场背景明显给出作空提示的背景下,主力在没有明显盈利点时会大举作空,为后势腾出赢利空间,其作空震仓的主要目的是打出恐慌盘(此时会强反弹)并把指数打到低位(无恐慌盘出现,大盘需要较长时间的横盘处理或弱反弹)。
操作经验比较丰富的机构一般不轻易震仓,因为那样会有交易成本的损失,短线庄股不宜震仓。但新机构比较喜好震仓。结果主力自己也平白无故的损失了大量的交易成本。
而主力庄家在完成低部建仓后，关键就是使股价脱离成本区，此时需要轧空运作。
轧空运作的主要交易时间段比较容易发生在周末与周初，且在开盘交易的前一个小时，除了脱离成本区以外，还有如下目的：
1、对长期反复在低位箱体震荡的冷门股，让市场猜测题材;
2、对长期走上升通道的个股，在出货前的最后蝉变疯狂;
3、对被重套的庄股，拆来新的解套资金。
因为证券投资是一项对抗性极强的活动，可以说投资者之间存在着强烈的利益竞争，因此主力机构有时为了迷惑广大小散户，就会利用媒体发布消息或是做技术指标(均线、形态)引导他们按自己的目的操作，比如说助涨引导、砸盘引导、消息引导、指标技术引导等。
一个操盘手的水平好坏关键体现在市场引导技术与经验上,引导技术的应用需要整体化连贯使用,单项技术的隔离使用效果一般，股价在低位时没有远期设想,把股票的市场形象一旦做坏,可以说短期内没有任何办法。
所以，这个时候我们就需要学会“反引导”的手段来对抗主力的这一“引导”。而这个反引导手段正是长期跟踪目标股并且把目标股主力资金的所有异动记录下来进行分析，最后判断主力的真实意图。
#上证指数##股票#
假如你对股市运行规律有一定的认识，也能看明白大多数股票的走势，但你还不能稳定获利，建议你只做你最擅长的一种手法，其他的都不做了。只专注一种战法，时间久了，就会形成你梦寐以求的稳定的获利模式。
成功和失败都不是偶然的，操作的失误来源于思维的混乱。手法多而不精，就是咱们原先不成功的主要原因。单一战法，熟能成巧，想法和行动容易一致。虽然说天道酬勤也是讲究方法的。感觉炒股是对人性的磨练，境界不够得修炼呢，
‘纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行’，这句话说的很形象，有些技术只有亲身经历才能深刻理解。大家原先感觉会的手法也不是真正的理解到位，以前还常向朋友炫耀十种战法。说实话多年来并没有靠这十种战法赚到大钱，现在终于明白专注一种战法才能抓住市场给的机会。咱们不是大师，不用学会所有的战法。你只有专一而精才能在股市长久生存。就像古龙小说中的：小李飞刀，例不虚发。还有形意巨臂郭云深：半步崩拳打遍天下。就是一招精。
一入股市总想学全股票所有的技术，以为那样才行，所以真是很难克服多学技术的强烈欲望。由于咱们的精力有限，很难样样精通。炒股是所有参与者智慧的较量。差一点也不行，所以炒股不要搞全能，一定要单项冠军。炒股到最后一定要从复杂到简单，把你的全部技术凝聚成一种战法，或结合自己特长找到一种最适合你的操作系统的战法，专注一种战法会使你对它越来越精通。只专注属于你技术的操作模式的市场机会。不再眼红市场眼花缭乱的干扰，恪守本分，耐心等待符合你战法的机会，就像狙击手在等待目标的出现一样。其实成功的交易就是用百分之80时间的等待，和百分之20的时间操作。
极少人知道的“筹码分布”战法，读懂掌握买卖信号轻松辨识，从未出错
“筹码分布”的市场含义可以这样理解：它反映的是在不同价位上投资者的持仓数量。筹码分布的一个重要特征：它反映一只股票的全体投资者在全部流通盘上的建仓成本和持仓量，它所表明的是盘面上最真实的仓位状况。筹码分布是寻找中长线牛股的利器。非常直观的判断个股的股性及状态
K线图右侧的这个像是横着放倒的山峰形状的指标图形就是筹码分布。它其实是由与价格横向对应的一条条横线组成，而这些横线的长短，就代表着有多少持仓成本为该价格位置的股份数量存在，根据所有股份(流通盘)的持仓成本摆放在相对应的价格横线上，就得到了这样的一个图形。
1、随着股票的上涨或下跌，在不同的价格区域产生着不同的成交量，这些成交量在不同的价位的分布量，形成了股票不同价位的持仓成本。
2、筹码的颜色分为蓝色和红色，红色区域是获利盘，蓝色区域是套牢盘。
3、直观看出不同位置的价格和持仓份额，(由下往上)看到最低持仓成本与最高持仓成本，什么价格位置持仓的份额最多，什么价格位置持仓的份额最少。
4、横线长短是相对的，在不同股票上甚至在相同股票的不同时间点上所代表的股份数量多少都是不同的。
5、筹码的形状变化，其实就是某些地方筹码份额多了，另一些地方就必然少了。(如高位卖出减少了，低位买进增加了)
筹码转换
【筹码分布识别主力坐庄流程】
吸筹阶段
如上图中所示，为晋亿实业前期的吸筹工作，时长近两年，筹码集中收集区域在8元左右。这个区域，也就是主力吸筹的大体成本。
洗盘阶段
拉升阶段
出货阶段
筹码分布操盘技巧
第一形态：放量突破低位单峰密集
股价经过较长的时间整理后，移动筹码分布在低位并形成单峰密集。股价放量突破单峰密集，通常是一轮上升行情的征兆。
一旦价格有效站上了筹码峰，同时后面必有回调发生!而且回调是缩量的!成交释放的第一根阳线果断介入!
第二形态：向上突破高位单峰密集
股票经一轮升势后在高位形成单峰密集，股价再次突破高位峰密集，股价突破创出近期历史新高。
第三形态：突破低位单峰密集技巧
当股价经较长时间的整理，移动成本分布在低位形成单峰密集，同时股价放量突破单峰密集是一轮上升行情的征兆!
实战要点：
1、单峰的密集程度越大，筹码换手越充分，上攻行情的力度越大;单峰低位高度密集意味意味着股价的上升空间彻底打开。
2、要从历史的走势中确认相对低位。
3、单峰密集形成的时间越长其可靠性越强。
4、突破必须有大成交量的确认。
5、突破的股价有效穿越密集峰并创出近期新高。
第四形态：上涨多峰密集续涨技巧
看图要点：股价经低位峰密集后启动上攻行情，在拉升途中做震荡整理形成了一个或一个以上密集峰。新密集峰形成时原密集峰虽减小，但仍存在。拉升途中的震荡整理属于洗盘性质。每一个密集峰都将成为该股回调洗盘的强支撑位。
操盘要点：股价在拉升途中做震荡整理，形成一个或一个以上的密集峰，拉升行情将持续，可逢低吸纳或者继续持股。如新密集峰增大的同时，原密集峰迅速减少，宜出局观望。
举例：
提示：新峰增大，原峰减少，不是相对，是绝对。原峰虽减少，但是形状不变，这里就是减少，只是此位置筹码所占比例相对降低!
那么主力机构最常用的运盘手法通常就有以下三类：1震仓、2轧空、3引导。
其中震仓的最主要方式有以下几个：
1、控盘建仓式震仓。
某主力非常看好一个品种,在已有相当筹码的情况下,使用明显的弱于大盘走势的下降通道趋势震仓,其特点是股价运行有规律且无量,日微观波动有逆盘特征(否则达不到建仓的目的)。
2、清洗浮筹式震仓。一些主力在正式上涨
发动前，为了达到最后的建仓与清洗浮筹的目的而使用短线快速下跌走势，其特点是有消息配合或者日交易时间的最后一个小时的放量下挫。(所谓浮筹字面意思就是浮动的筹码，这是个形象的比喻，表示持股不坚定的散户，一般指散户手中的股票，流动性强，短线投机心态较强，操作时每拉升到一个关键的技术到位，这部分投资者手中的股票容易变现)
3、逆反作空方式震仓。
市场大主力在大盘没有上涨空间或者市场背景明显给出作空提示的背景下,主力在没有明显盈利点时会大举作空,为后势腾出赢利空间,其作空震仓的主要目的是打出恐慌盘(此时会强反弹)并把指数打到低位(无恐慌盘出现,大盘需要较长时间的横盘处理或弱反弹)。
操作经验比较丰富的机构一般不轻易震仓,因为那样会有交易成本的损失,短线庄股不宜震仓。但新机构比较喜好震仓。结果主力自己也平白无故的损失了大量的交易成本。
而主力庄家在完成低部建仓后，关键就是使股价脱离成本区，此时需要轧空运作。
轧空运作的主要交易时间段比较容易发生在周末与周初，且在开盘交易的前一个小时，除了脱离成本区以外，还有如下目的：
1、对长期反复在低位箱体震荡的冷门股，让市场猜测题材;
2、对长期走上升通道的个股，在出货前的最后蝉变疯狂;
3、对被重套的庄股，拆来新的解套资金。
因为证券投资是一项对抗性极强的活动，可以说投资者之间存在着强烈的利益竞争，因此主力机构有时为了迷惑广大小散户，就会利用媒体发布消息或是做技术指标(均线、形态)引导他们按自己的目的操作，比如说助涨引导、砸盘引导、消息引导、指标技术引导等。
一个操盘手的水平好坏关键体现在市场引导技术与经验上,引导技术的应用需要整体化连贯使用,单项技术的隔离使用效果一般，股价在低位时没有远期设想,把股票的市场形象一旦做坏,可以说短期内没有任何办法。
所以，这个时候我们就需要学会“反引导”的手段来对抗主力的这一“引导”。而这个反引导手段正是长期跟踪目标股并且把目标股主力资金的所有异动记录下来进行分析，最后判断主力的真实意图。
【数据安全治理“觉醒年代”，打好“技术+管理+监管”协同之战】数据安全，很多人耳熟能详的一个名词，其字面意思似乎很容易理解，但深究起来，又是一个十分复杂的偏技术化的概念。在数据安全的后面加上“治理”两个字，其内涵更加丰富而深邃。在安华金和创始人兼CEO刘晓韬看来，所谓“治理”，其最直接的含义是指一个动态的、持续演进的过程；而由监管所驱动的数据安全治理的落地，是由监管方、承载方、使用方、技术提供方等协同创新的生态推动着不断向前迈进的。
作为一个新的理念，数据安全治理也许还需要更全面和更深层次的认知和消化的过程，但可以肯定的是，数据安全治理并非纸上谈兵、空中楼阁，而是企业实实在在的需求，是政府和行业持续关注和推动的“大事情”。尤其是在《数据安全法》正式施行之后，建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力，便成了大到整个国家、小到每个企业最基础和核心的工作。
数据安全治理源自客户的真实需求
数据安全治理是不是和一些IT理念和技术一样，也是“舶来品”？
2015年，Gartner最早开始对数据安全治理的专业研究。而在国内，与国外的认知和实践几乎是同时起步的。这个吃螃蟹的就是安华金和。刘晓韬回忆说，2016年左右，在与一些高端客户打交道时发现，这些客户并不满足于单一的安全防护产品和措施，思考其实更超前，希望从数据资产和价值的维度出发，在规范、策略等更高的层面，寻求整体性的解决方案。
当时，某海关信息安全部门的负责人关于数据是资产、资本的超前思想，让刘晓韬开始认真反思，数据安全不仅仅是提供相关产品和工具这么简单，而应从管理上入手，与业务场景充分结合，将数据安全与客户的组织架构、管理规范、策略、技术平台等统筹起来，从多个维度做好部署和防控，才能更好地解决客户遇到的安全难题。通过一系列全面而深入的调研，刘晓韬发现，当时国外个别厂商推出了类似个人隐私数据的管理框架等，而Gartner也开始谈论数据安全治理的话题。
刘晓韬清楚地意识到，数据安全治理并不是无源之水、无本之木，而是中国客户客观而真实的需求。只要无限地贴近用户的前端应用需求，通过体系化的思考和研究，就能激发或者说产生一些先进的理念和方法。在数据安全治理方面，我们并不是被动地接受国外输入的理念，而是在理念上不谋而合。
在Gartner提出数据安全治理的概念后，从全球范围来看，数据安全治理的研究和实践一直处于爬坡期。在国内，已经建立了有关数据安全治理的基本理念和框架，但现在的关键仍是如何让行业客户更好地接受数据安全治理，并付诸实践。
时至今日，由安华金和支持和承办的“中国数据安全治理高峰论坛”已经连续成功地举办了四届，由安华金和等多家单位和专家共同撰写的《数据安全治理白皮书》也已经升级到3.0，数据安全治理在业界形成了更加广泛的共识。从国家监管、法律法规、行业参与、用户落地等各个层面，数据安全治理正加速在中国大地上扎根、开花、结果。
尤其是在企业侧，越来越多作为数据资产拥有者的企业，开始更加细致地思索，如何联动业务部门、风控部门以及其他关联方，找准适合的切入点，建立统一的企业数据安全策略，共同推动数据安全治理的落地与发展。对于安华金和来说，最核心和紧迫的任务则是，如何充分发挥自己在专业、技术和服务上的优势，支撑并推动数据安全治理又快又好地落地。
实现数据安全治理的规范化、体系化
近几年，国内的行业用户在数据保护和数据安全治理方面或多或少都有一些成功的实践，只是尚未形成体系化、标准化和规范化。《数据安全法》的颁布和实施，可以看作是数据保护与数据安全治理领域的一道分水岭。从此，数据保护与数据安全治理将有法可依，在确保安全、合规、保护隐私等的基础上，使得数据的共享、利用和服务更加灵活、可靠、高效。
从《民法典》、《数据安全法》到处于草案审议阶段的《个人信息保护法》，我国在监管以及法律法规层面，已经为数据安全治理奠定了一个比较坚实的基础。相对立法较早的国外来说，我国正迎头赶上，营造了一个较好的政策和法规保障的大环境。针对企业数据、个人数据、运营商和工业互联网数据的保护，以及密码管理等，国家相关主管部门都有明确和严格的权责划分，也有专门的法律法规以及监管机制。诸如此类强有力的举措，带动了各行业头部客户在数据安全治理方面积极开展实践，并循序渐进。从安全厂商的角度来看，与数据安全治理相关的技术、产品和服务上的创新也在快马加鞭。
“现在，法律法规以及相关政策层出不穷，行业与企业对数据安全治理的认知和重视程度不断提升，再加上强大的执行力，相信中国在数据安全治理的创新和实践方面会后来居上，赶超国外。这个时间不会太长，指日可待。”刘晓韬如是说。
谈到当前中国数据安全治理的实践和进展，刘晓韬分析说，那些数据重要性高、数字化程度高的企业，通常具有更强和更超前的数据安全意识，所以在数据安全治理实践方面会走在前面，比如金融、运营商，以及政务数据中心等。而更多传统行业用户，以及中小企业，因为认知、技术、自身发展阶段等方面的限制条件，可能只是在局部上实现了某些数据安全治理的功能，但还不成体系，仍需要一个逐步演进和完善的过程。从当前用户的需求来说，他们更迫切需要像安华金和这样在数据安全治理方面专注且专业的综合性安全服务提供商。
不可否认，数据安全是当前的业界热点，以不同的技术实现路径和方法满足客户的个性化需求是大势所趋，这也引得云服务商、存储厂商等其他赛道的竞争者跨越赛道而来。
从商业实现的角度来分析，数据安全治理的门槛看似是降低了，因为用户需求激增，各种各样的解决方案不断涌现；但从数据安全治理的真正落地和实践来看，其实高门槛一直在那里。因为用户对面临的安全威胁，以及数据安全治理的认知更加全面而深刻，同时广泛接触过相关的安全产品供应商，所以在评判和选择数据安全治理解决方案时，心中更有数，这也导致安全产品供应商及其解决方案的进入门槛水涨船高。
在这一背景和趋势下，安华金和反而更加坚定了自己的初心，聚焦数据中心的安全，以数据安全为主航道，在坚持走专业化道路的同时，不断延展自身的服务能力和产品线。刘晓韬举例说：“以前，我们主要是提供标准化的产品。但当看到现在的用户对顾问咨询，以及体系化的安全服务有更强烈的需求时，我们也从单纯提供产品，逐步扩展到提供数据安全运维管控平台，以及统一的运维管理服务等。”
近几年，在聚焦数据库安全、数据治理、云安全等核心业务的基础上，安华金和一直致力于实现产品和服务能力的多元化，但同时也会恪守有所为、有所不为的原则，暂不涉足终端安全、通讯安全等领域，而对于像勒索病毒、远程办公安全等“后疫情时代”出现的新商机，也不盲目跟风，始终在业务数据安全这个主赛道上持续发力。
“我们是一家比较传统的to B科技型公司，并不是资本催熟的企业，虽然也完成了多轮融资，但都遵从公司正常的商业成长逻辑。”刘晓韬表示，“我们是一家有耐心和持久创新的公司，不会轻易打破现有的发展节奏。而且中国当前的市场环境，也允许我们以自主创新和自主研发为根基，稳扎稳打前进。”
据记者了解，国内领先的银行和保险机构、大型能源企业、全球500强企业，以及国内知名的房地产和制造业头部客户，都是安华金和稳定的客户群体。这些客户拥有相同的特征：数据中心规模大，应用环境较复杂，对于数据安全治理有比较迫切的需求。
数据安全治理是一段旅程
我们不能单纯从技术和产品的角度来理解数据安全治理，因为它涉及从决策管理层到业务层、技术层，从规章管理制度到工具支撑、执行，由上而下贯穿企业整个组织架构的一个完整链条。从企业内部，首先要统一认识，制定合理的策略和措施，从安全治理体系、合规、技术能力、解决方案以及服务等多个维度，实现数据安全治理。
当前，数据安全治理的落地，面临一些重要挑战：首先是思想和意识层面，企业应该牢固树立数据安全意识观，充分认识数据对企业业务发展的重要性，这是实现数据价值的基本前提；其次，数据安全治理不是企业安全部门自己的事，而是业务、数据处理和应用、安全等部门，甚至公司决策层一起参与和推动才能达成的目标；最后，安全合规是必须守住的红线，企业必须克服认知、技术能力、专业性、成本控制等方面的不足，依据相关法律法规和行业的规章管理制度，对数据进行采集、存储、使用、分析等，尽量避免安全威胁、数据泄露等风险。刘晓韬特别强调，企业实现合规，要有合理的标准、技术去支撑，比如为了保护个人信息的安全，“删除权”怎样才算是合理、合法，做到怎样的程度才能满足监管方和用户的需求，这些都需要在日后的实践中不断摸索、总结、平衡。
数据安全治理是一段没有终点的旅程。不同行业的客户，因需求不同、起点也不同，通常会经历先购买一些安全设备，与业务进行融合，实现合规，然后再考虑与原有安全策略和措施相结合，最后体系化地思考未来的安全框架、思路，并与管理融会贯通的过程。在这样的一个过程中，随着用户认知的不断提升，数据安全治理也在持续丰富和完善。
在数字时代，从以业务和流程为核心到以数据为驱动，数据和科技从以前的辅助业务的工具，变成了驱动业务发展的核心动力和支撑。谁拥有海量的可供分析的数据，谁能进行安全可靠高效的分析，谁就能掌握数据的主动权，更加充分地挖掘和发挥数据的价值。
在这个演进过程中，数据安全问题如影随行。从最初只是保证数据的安全存储，系统不被攻击，到实现企业由外到内的全面安全可控，再到“零信任+SASE”安全新基石的建立，不仅要保证静态数据的安全，更要保证数据在流动中的安全。这些都需要更多前瞻性的思考、更新的技术，以及更有力的保障和支撑。https://t.cn/A6flX1IS
作为一个新的理念，数据安全治理也许还需要更全面和更深层次的认知和消化的过程，但可以肯定的是，数据安全治理并非纸上谈兵、空中楼阁，而是企业实实在在的需求，是政府和行业持续关注和推动的“大事情”。尤其是在《数据安全法》正式施行之后，建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力，便成了大到整个国家、小到每个企业最基础和核心的工作。
数据安全治理源自客户的真实需求
数据安全治理是不是和一些IT理念和技术一样，也是“舶来品”？
2015年，Gartner最早开始对数据安全治理的专业研究。而在国内，与国外的认知和实践几乎是同时起步的。这个吃螃蟹的就是安华金和。刘晓韬回忆说，2016年左右，在与一些高端客户打交道时发现，这些客户并不满足于单一的安全防护产品和措施，思考其实更超前，希望从数据资产和价值的维度出发，在规范、策略等更高的层面，寻求整体性的解决方案。
当时，某海关信息安全部门的负责人关于数据是资产、资本的超前思想，让刘晓韬开始认真反思，数据安全不仅仅是提供相关产品和工具这么简单，而应从管理上入手，与业务场景充分结合，将数据安全与客户的组织架构、管理规范、策略、技术平台等统筹起来，从多个维度做好部署和防控，才能更好地解决客户遇到的安全难题。通过一系列全面而深入的调研，刘晓韬发现，当时国外个别厂商推出了类似个人隐私数据的管理框架等，而Gartner也开始谈论数据安全治理的话题。
刘晓韬清楚地意识到，数据安全治理并不是无源之水、无本之木，而是中国客户客观而真实的需求。只要无限地贴近用户的前端应用需求，通过体系化的思考和研究，就能激发或者说产生一些先进的理念和方法。在数据安全治理方面，我们并不是被动地接受国外输入的理念，而是在理念上不谋而合。
在Gartner提出数据安全治理的概念后，从全球范围来看，数据安全治理的研究和实践一直处于爬坡期。在国内，已经建立了有关数据安全治理的基本理念和框架，但现在的关键仍是如何让行业客户更好地接受数据安全治理，并付诸实践。
时至今日，由安华金和支持和承办的“中国数据安全治理高峰论坛”已经连续成功地举办了四届，由安华金和等多家单位和专家共同撰写的《数据安全治理白皮书》也已经升级到3.0，数据安全治理在业界形成了更加广泛的共识。从国家监管、法律法规、行业参与、用户落地等各个层面，数据安全治理正加速在中国大地上扎根、开花、结果。
尤其是在企业侧，越来越多作为数据资产拥有者的企业，开始更加细致地思索，如何联动业务部门、风控部门以及其他关联方，找准适合的切入点，建立统一的企业数据安全策略，共同推动数据安全治理的落地与发展。对于安华金和来说，最核心和紧迫的任务则是，如何充分发挥自己在专业、技术和服务上的优势，支撑并推动数据安全治理又快又好地落地。
实现数据安全治理的规范化、体系化
近几年，国内的行业用户在数据保护和数据安全治理方面或多或少都有一些成功的实践，只是尚未形成体系化、标准化和规范化。《数据安全法》的颁布和实施，可以看作是数据保护与数据安全治理领域的一道分水岭。从此，数据保护与数据安全治理将有法可依，在确保安全、合规、保护隐私等的基础上，使得数据的共享、利用和服务更加灵活、可靠、高效。
从《民法典》、《数据安全法》到处于草案审议阶段的《个人信息保护法》，我国在监管以及法律法规层面，已经为数据安全治理奠定了一个比较坚实的基础。相对立法较早的国外来说，我国正迎头赶上，营造了一个较好的政策和法规保障的大环境。针对企业数据、个人数据、运营商和工业互联网数据的保护，以及密码管理等，国家相关主管部门都有明确和严格的权责划分，也有专门的法律法规以及监管机制。诸如此类强有力的举措，带动了各行业头部客户在数据安全治理方面积极开展实践，并循序渐进。从安全厂商的角度来看，与数据安全治理相关的技术、产品和服务上的创新也在快马加鞭。
“现在，法律法规以及相关政策层出不穷，行业与企业对数据安全治理的认知和重视程度不断提升，再加上强大的执行力，相信中国在数据安全治理的创新和实践方面会后来居上，赶超国外。这个时间不会太长，指日可待。”刘晓韬如是说。
谈到当前中国数据安全治理的实践和进展，刘晓韬分析说，那些数据重要性高、数字化程度高的企业，通常具有更强和更超前的数据安全意识，所以在数据安全治理实践方面会走在前面，比如金融、运营商，以及政务数据中心等。而更多传统行业用户，以及中小企业，因为认知、技术、自身发展阶段等方面的限制条件，可能只是在局部上实现了某些数据安全治理的功能，但还不成体系，仍需要一个逐步演进和完善的过程。从当前用户的需求来说，他们更迫切需要像安华金和这样在数据安全治理方面专注且专业的综合性安全服务提供商。
不可否认，数据安全是当前的业界热点，以不同的技术实现路径和方法满足客户的个性化需求是大势所趋，这也引得云服务商、存储厂商等其他赛道的竞争者跨越赛道而来。
从商业实现的角度来分析，数据安全治理的门槛看似是降低了，因为用户需求激增，各种各样的解决方案不断涌现；但从数据安全治理的真正落地和实践来看，其实高门槛一直在那里。因为用户对面临的安全威胁，以及数据安全治理的认知更加全面而深刻，同时广泛接触过相关的安全产品供应商，所以在评判和选择数据安全治理解决方案时，心中更有数，这也导致安全产品供应商及其解决方案的进入门槛水涨船高。
在这一背景和趋势下，安华金和反而更加坚定了自己的初心，聚焦数据中心的安全，以数据安全为主航道，在坚持走专业化道路的同时，不断延展自身的服务能力和产品线。刘晓韬举例说：“以前，我们主要是提供标准化的产品。但当看到现在的用户对顾问咨询，以及体系化的安全服务有更强烈的需求时，我们也从单纯提供产品，逐步扩展到提供数据安全运维管控平台，以及统一的运维管理服务等。”
近几年，在聚焦数据库安全、数据治理、云安全等核心业务的基础上，安华金和一直致力于实现产品和服务能力的多元化，但同时也会恪守有所为、有所不为的原则，暂不涉足终端安全、通讯安全等领域，而对于像勒索病毒、远程办公安全等“后疫情时代”出现的新商机，也不盲目跟风，始终在业务数据安全这个主赛道上持续发力。
“我们是一家比较传统的to B科技型公司，并不是资本催熟的企业，虽然也完成了多轮融资，但都遵从公司正常的商业成长逻辑。”刘晓韬表示，“我们是一家有耐心和持久创新的公司，不会轻易打破现有的发展节奏。而且中国当前的市场环境，也允许我们以自主创新和自主研发为根基，稳扎稳打前进。”
据记者了解，国内领先的银行和保险机构、大型能源企业、全球500强企业，以及国内知名的房地产和制造业头部客户，都是安华金和稳定的客户群体。这些客户拥有相同的特征：数据中心规模大，应用环境较复杂，对于数据安全治理有比较迫切的需求。
数据安全治理是一段旅程
我们不能单纯从技术和产品的角度来理解数据安全治理，因为它涉及从决策管理层到业务层、技术层，从规章管理制度到工具支撑、执行，由上而下贯穿企业整个组织架构的一个完整链条。从企业内部，首先要统一认识，制定合理的策略和措施，从安全治理体系、合规、技术能力、解决方案以及服务等多个维度，实现数据安全治理。
当前，数据安全治理的落地，面临一些重要挑战：首先是思想和意识层面，企业应该牢固树立数据安全意识观，充分认识数据对企业业务发展的重要性，这是实现数据价值的基本前提；其次，数据安全治理不是企业安全部门自己的事，而是业务、数据处理和应用、安全等部门，甚至公司决策层一起参与和推动才能达成的目标；最后，安全合规是必须守住的红线，企业必须克服认知、技术能力、专业性、成本控制等方面的不足，依据相关法律法规和行业的规章管理制度，对数据进行采集、存储、使用、分析等，尽量避免安全威胁、数据泄露等风险。刘晓韬特别强调，企业实现合规，要有合理的标准、技术去支撑，比如为了保护个人信息的安全，“删除权”怎样才算是合理、合法，做到怎样的程度才能满足监管方和用户的需求，这些都需要在日后的实践中不断摸索、总结、平衡。
数据安全治理是一段没有终点的旅程。不同行业的客户，因需求不同、起点也不同，通常会经历先购买一些安全设备，与业务进行融合，实现合规，然后再考虑与原有安全策略和措施相结合，最后体系化地思考未来的安全框架、思路，并与管理融会贯通的过程。在这样的一个过程中，随着用户认知的不断提升，数据安全治理也在持续丰富和完善。
在数字时代，从以业务和流程为核心到以数据为驱动，数据和科技从以前的辅助业务的工具，变成了驱动业务发展的核心动力和支撑。谁拥有海量的可供分析的数据，谁能进行安全可靠高效的分析，谁就能掌握数据的主动权，更加充分地挖掘和发挥数据的价值。
在这个演进过程中，数据安全问题如影随行。从最初只是保证数据的安全存储，系统不被攻击，到实现企业由外到内的全面安全可控，再到“零信任+SASE”安全新基石的建立，不仅要保证静态数据的安全，更要保证数据在流动中的安全。这些都需要更多前瞻性的思考、更新的技术，以及更有力的保障和支撑。https://t.cn/A6flX1IS
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