亚马逊云科技持续加速分析与安全服务创新，守护安全基座，助力企业进一步释放数据要素价值，实现创新增长。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，围绕业务数据的可识别、可见、可协作和安全数据的可操作四大场景提供创新服务和解决方案，如保障数据合规的敏感数据保护解决方案，提升数据可见性的数据治理服务Amazon DataZone，助力多方数据协作的分析服务Amazon Clean Rooms和Amazon Data Exchange，以及对安全日志进行统一管理的安全数据湖服务Amazon Security Lake。亚马逊云科技分析与安全服务协同，也助力生成式AI基础模型广泛获取内外部数据并实现安全训练。
“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，我们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。”
强化业务数据可识别 保护敏感数据
数据合规要求企业从多个数据源中自动识别敏感数据以进行管理、分级，这项工作耗时费力。为解决这一难题，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。
提高数据可见性 促进安全共享
数据可见是企业内不同部门、不同角色高效挖掘数据价值的前提，因此企业需要构建连接数据提供者与数据消费者的桥梁，但出于数据安全的考虑又不能无限制地将所有数据共享给所有人。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。
赋能数据协作 激活第三方数据
释放数据价值并非只局限在企业自身的业务数据，产业上下游和合作伙伴等第三方数据的加入将为企业创新注入全新活力。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。
实现安全数据可操作 提升安全运营效率
与业务数据不同，安全数据是指各类安全日志和安全事件的数据。安全数据的统一管理能够帮助企业更高效地实现安全合规，应用多样化分析工具从数据中获取洞察，提升安全性。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。
