1. 引言
在当今数字化快速发展的时代，新质生产力正逐渐成为推动经济增长和企业发展的关键力量。新质生产力是当前生产力跃迁现实的科学写照[1]，以创新为核心驱动力，融合了新技术、新产业、新业态和新模式，为企业带来了前所未有的机遇和挑战。随着企业数字化程度的不断提高，数据已成为企业重要的资产和核心竞争力的源泉。然而，数据的广泛应用也带来了数据安全和隐私保护的严峻问题。企业在利用新质生产力提升自身竞争力的过程中，面临着数据泄露、篡改、滥用等风险，这些风险不仅可能损害企业的声誉和利益，还可能对整个市场秩序和社会稳定造成负面影响。因此，研究新质生产力视野下的企业数据保护模式具有重要的现实意义。
2. 新质生产力对企业发展的重要性
2.1. 提升竞争力
2.1.1. 创新驱动优势
第一，新质生产力强调创新，促使企业不断引入新技术、研发新产品和服务。例如，企业利用人工智能技术改进生产流程，提高生产效率和产品质量，能在市场中更具竞争力，吸引更多客户，从而扩大市场份额。第二，推动企业进行商业模式创新，如共享经济模式等，开拓新的市场领域，创造独特的竞争优势，与传统企业区分开来[2]。
2.1.2. 适应市场变化能力增强
第一，新质生产力带来的新业态和新模式使企业能够更敏锐地感知市场变化。以电商企业为例，通过大数据分析等新质生产力要素，能快速了解消费者需求的动态变化，及时调整产品策略和营销策略，更好地满足市场需求，避免被市场淘汰。第二，助力企业快速响应行业变革，如在新兴产业崛起时，企业能凭借新质生产力迅速转型或拓展业务，抢占先机[3]。
2.2. 提高生产效率
2.2.1. 技术应用带来的效率提升
首先，先进的信息技术、自动化设备等新质生产力的组成部分，能够实现生产流程的自动化和智能化。例如，制造业企业采用工业互联网和智能机器人，可大幅提高生产速度和精度，减少人工错误，降低生产成本。其次，优化企业的资源配置，通过数据分析等手段，合理安排人力、物力和财力资源，提高资源利用效率，进一步提升生产效率。
2.2.2. 协同与沟通效率改善
一方面，新质生产力下的数字化工具和平台促进了企业内部各部门之间以及企业与外部合作伙伴之间的协同合作。例如，通过项目管理软件，不同地区的团队成员可以实时协作，提高项目执行效率。另一方面，加强了企业与供应商、客户之间的沟通效率，使供应链更加顺畅，加快产品交付速度，提高客户满意度。
2.3. 拓展市场空间
2.3.1. 开辟新市场
新质生产力催生的新产业和新业态为企业创造了全新的市场机会[4]。比如，随着新能源汽车产业的发展，相关企业不仅在汽车销售市场获得增长，还带动了充电桩、电池回收等周边市场的发展，企业可以涉足这些新领域，拓展业务范围。借助互联网和跨境电商平台，企业能够突破地域限制，将产品和服务推向全球市场，扩大市场覆盖范围。
2.3.2. 满足多样化需求
新质生产力使企业能够更精准地了解消费者的多样化需求。通过大数据分析和个性化定制技术，企业可以为不同消费者提供量身定制的产品和服务，满足个性化需求，从而吸引更多客户，挖掘市场潜力。例如，服装企业通过3D打印技术为消费者定制个性化服装，满足消费者对独特款式和合身度的要求，拓展了市场空间。
2.4. 促进可持续发展
2.4.1. 资源优化与环保
新质生产力推动企业采用节能环保技术和生产方式。例如，企业利用可再生能源技术，减少对传统能源的依赖，降低能源成本的同时，减少对环境的影响，符合可持续发展的要求。通过数字化管理和智能化监控，企业可以优化资源利用，减少浪费，提高资源循环利用率，实现经济发展与环境保护的双赢[5]。
2.4.2. 人才培养与发展
新质生产力的发展要求企业培养和吸引具有创新能力和数字化技能的人才[6]。这促使企业加强人才培养体系建设，提高员工素质，为企业的长期发展提供人力资源保障。同时，吸引高素质人才也有助于提升企业的创新活力和竞争力，形成良性循环，推动企业持续发展。
总之，新质生产力是企业在当今时代实现高质量发展的关键驱动力，对企业的竞争力提升、生产效率提高、市场拓展和可持续发展等方面都具有不可替代的重要作用[7]。企业应积极拥抱新质生产力，不断创新和变革，加强数据保护，以适应市场竞争和社会发展的需求。
3. 新质生产力视野下企业数据保护的现状与问题
3.1. 新质生产力视野下企业数据保护的现状
3.1.1. 数据保护意识逐步提升
一方面，随着数据在新质生产力发展中的核心驱动作用愈发凸显，企业对数据保护的重视程度逐渐提高。但仍有部分企业，尤其是一些中小企业，对数据保护的认识还停留在较低水平，没有充分意识到数据泄露、损坏等问题可能给企业带来的严重后果。另一方面，不同行业的企业对数据保护风险的认知存在较大差异。例如金融、医疗、互联网等行业，由于受到严格的行业规范和监管要求，对数据泄露、合规风险等有较为清晰的认识；而一些传统制造业企业，可能更关注生产数据的丢失对生产连续性的影响，对数据隐私、知识产权等方面的风险认识不足。
3.1.2. 技术手段不断丰富
企业采用了多种技术手段来保护数据，如加密技术、访问控制、数据备份与恢复等[8]。加密技术可以对数据进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改；访问控制可以限制对数据的访问权限，确保只有授权人员能够访问敏感数据；数据备份与恢复技术可以在数据丢失或损坏时快速恢复数据，降低数据丢失的风险。
3.1.3. 法律法规逐渐完善
各国政府纷纷出台了相关的法律法规，加强对企业数据的保护。例如，欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)、我国的《网络安全法》《数据安全法》等，这些法律法规对企业的数据收集、存储、使用和共享等方面提出了明确的要求，促使企业加强数据保护。
3.2. 新质生产力视野下企业数据保护面临的问题
3.2.1. 技术层面
新产业的发展关键在于确立企业主导应用技术转化的核心地位[9]，因此要在技术上保障企业数据安全。首先，数据存储存在安全隐患。随着新质生产力的发展，企业数据量大幅增长，对存储设备和系统的要求更高。传统存储方式在面对海量数据时，容易出现硬件故障、存储容量不足等问题。例如，一些制造企业在引入工业互联网、大数据分析等新技术后，生产数据呈指数级增长，原有存储设备老化，导致数据丢失或损坏的风险增加。其次，数据加密技术面临挑战。新质生产力催生的数据类型更加多样化，包括大量敏感的技术研发资料、客户定制化需求数据等。但当前的数据加密技术在处理复杂数据格式和超大规模数据时，存在加密效率低、密钥管理困难等问题，无法满足企业需求。最后，数据访问控制存在漏洞。企业内部多部门、多业务系统之间的数据交互频繁，新技术的应用也使得外部合作方接入企业数据系统的情况增多。这容易导致访问控制策略不完善，存在越权访问、非法访问的漏洞，给数据安全带来威胁。
3.2.2. 管理层面
首先，数据保护制度不健全。很多企业尚未针对新质生产力下的数据特点制定完善的保护制度。在数据收集、存储、使用、共享和销毁等环节缺乏明确规范，导致数据管理混乱。比如，一些新兴的电商直播企业，在数据收集和使用上随意性较大，没有规范的数据管理制度，存在侵犯消费者隐私等数据安全隐患[10]。其次，组织架构不合理。部分企业的数据管理职责分散在多个部门，没有专门的数据保护管理机构或团队。在新质生产力推动企业业务快速变革的过程中，这种分散的组织架构无法高效地协调数据保护工作，容易出现数据保护措施执行不到位的情况。最后，人员意识淡薄。企业员工对新质生产力带来的数据价值和数据安全风险认识不足。内部人员误操作、违规操作导致数据泄露的事件时有发生。例如，员工使用未加密的移动存储设备传输企业机密数据，或者在公共网络环境下访问企业敏感数据资源。
3.2.3. 法律合规层面
第一，法规适应困难。新质生产力发展迅速，新的数据类型和业务模式不断涌现，企业往往难以快速适应新的法律法规。例如，对于人工智能生成数据、量子计算数据等新型数据的法律保护要求，企业在短时间内难以准确把握。第二，跨境数据流动存在风险。在全球化背景下，新质生产力促使企业更多地参与国际业务，跨境数据流动频繁。然而，各国数据保护法规千差万别，企业在跨境数据传输过程中有可能违反相关法律规定引发法律风险。第三，合规成本增加。企业为了满足数据保护的法律和合规要求，需要在技术、人力、流程等方面进行大量投入。例如，金融企业为了符合严格的数据保护法规，需要购买昂贵的合规审计工具，聘请专业的法律和技术顾问，这对企业成本控制带来挑战。第四，数据产权界定不清。在新质生产力下，数据的价值越来越高，但数据产权的界定仍然存在模糊地带[11]。企业在数据的收集、使用和共享过程中，可能会涉及数据产权的纠纷。例如，一些企业通过爬虫技术获取其他企业的数据，或者在数据共享过程中未明确数据的使用范围和权限，这些都可能引发数据产权的争议。
3.2.4. 外部环境层面
首先，供应链数据安全威胁。新质生产力发展下的企业供应链盘根错节，涉及众多供应商和合作伙伴。如果供应链中的某一环节出现数据安全问题，就可能波及整个企业，甚至影响整个行业。例如，供应商的系统被黑客攻击，导致企业采购数据、产品设计图纸等敏感信息泄露。其次，网络攻击不断升级。黑客组织和网络犯罪分子利用新质生产力发展中企业的安全漏洞，发动更具针对性的攻击，如勒索病毒、分布式拒绝服务攻击(DDoS)等。这些攻击手段更加复杂隐蔽，企业难以有效防范。最后，行业标准不统一。不同行业在新质生产力发展中对数据保护的标准差异较大，企业在跨行业合作和业务拓展时，难以遵循统一的数据保护标准，增加了数据保护的难度。
4. 新质生产力视野下企业数据保护模式的构建
4.1. 数据分类与分级管理
4.1.1. 数据分类管理
首先，明确分类维度。第一，按业务类型分类：这是最常见的方式，企业可将数据按照不同的业务线条划分，比如制造企业可分为生产数据、销售数据、采购数据、研发数据等。这样分类能使各业务部门快速定位和管理自己的数据资产，也方便后续基于业务需求进行数据访问控制。第二，按数据来源分类：可以分为内部数据(如员工信息、企业运营数据等)和外部数据(如市场调研报告、合作伙伴提供的数据等)。了解数据来源有助于评估数据的可信度、质量以及潜在风险。
其次，梳理数据资产清单。企业要全面盘点自己拥有的数据资源，形成详细的数据资产清单。这个过程需要各个部门协同参与，以确保数据无遗漏。例如，人力资源部门提供员工数据相关信息，IT部门汇总系统中的各类业务数据等。在梳理过程中，还要对数据的存储位置、数据量、更新频率等基本情况进行记录。
最后，制定分类标准和规范。根据企业自身的业务特点、行业规范和数据管理目标，制定统一的数据分类标准。例如，金融企业在对客户数据分类时，可根据客户的风险等级、账户类型、交易活跃度等制定详细的分类标准。
4.1.2. 数据分级管理
首先，确定分级要素。衡量数据对企业的关键程度，例如核心业务数据(如企业的财务报表、关键技术专利等)的重要性就远高于一般的办公文档数据。涉及企业机密、商业秘密、员工隐私、客户隐私的数据敏感性高，如未公开的新产品研发资料、员工的薪酬数据、客户的身份证号码等。如果数据泄露或损坏会影响到整个企业的运营、多个部门的协作，或者会对外部客户、合作伙伴造成重大影响，则该数据的影响范围广，级别应相应提高。
其次，评估数据级别。企业可以组织相关专家、业务部门负责人和数据管理员组成评估小组，根据确定的分级要素对数据进行逐一评估。例如，对于重要性的评估，可以通过数据在业务流程中的作用、对企业利润的贡献等因素进行定量分析，也可以通过业务部门对数据的依赖程度进行定性分析。
最后，建立分级管理制度。明确各级数据的管理措施、保护要求和访问权限。例如，对于绝密级数据，实行严格的物理隔离和加密存储，访问需要经过最高层领导审批；而对于一般公开数据，可允许在企业内部自由访问。同时，要对分级数据进行标识，以便在数据的整个生命周期中能够清楚地识别其级别。
4.2. 技术防护体系构建
4.2.1. 建立网络安全防护
部署防火墙、入侵检测系统、虚拟专用网络等网络安全设备，加强网络边界防护，防止外部网络攻击。同时，对企业内部网络进行合理划分，实施访问控制和隔离措施，保障网络安全稳定运行。
4.2.2. 改进数据加密技术
首先，采用数据加密算法对敏感数据进行加密存储和传输，确保数据在存储和传输过程中的保密性和完整性。其次，实现实时加密，确保数据在产生和传输过程中即刻加密。再者，定期更新密钥，增强安全性。通过这些举措，有效提升企业数据保护中数据加密技术的水平。
4.2.3. 实行访问控制技术
首先，基于角色的访问控制，根据员工职责分配不同权限。其次，采用多因素认证，如密码加指纹等，增强登录安全性。再者，设置访问时间限制，特定时段禁止访问敏感数据。还可运用动态访问控制，根据实时风险评估调整权限。同时，定期审查访问日志，及时发现异常访问行为并处理，以此全面保障企业数据安全，提升数据保护水平。
4.2.4. 完善数据备份与恢复
第一，定期对企业数据进行备份，并将备份数据存储在安全可靠的位置。可采用定期全量备份与增量备份结合的方式。利用专业的备份软件，将数据备份到可靠的存储介质，如云端或本地冗余存储设备。同时，对关键数据进行多版本备份。第二，制定完善的数据恢复策略和流程。能快速定位到需要恢复的数据版本，通过备份软件的恢复功能，按照既定流程高效恢复，确保业务连续性。并且要定期测试备份数据的可恢复性，以保障备份与恢复策略的有效性。
4.3. 内部管理制度完善
4.3.1. 数据安全管理制度
加强数据安全管理的顶层设计，制定全面的数据安全管理制度，明确数据安全战略目标与企业发展战略相契合，同时明确数据安全保护的原则、责任和流程[12]。企业还要进一步细化数据的采集、存储、使用、共享、销毁等各个环节的安全管理规定，确保数据安全工作有章可循。
4.3.2. 人员安全管理
第一，对员工进行培训与教育，提高员工的数据安全意识是关键。企业需要定期组织数据保护培训，包括安全意识课程、案例分享等。例如，讲解钓鱼邮件的识别方法，防止员工因误点击邮件链接导致数据泄露。第二，开展员工行为监控与审计。通过监控员工的操作行为，及时发现异常情况并进行审计。如监测员工对敏感数据的访问频率、是否存在批量下载行为等。对于涉及数据操作的岗位，如数据分析师，定期审计其操作流程是否符合规范[13]。
4.3.3. 数据安全审计制度
建立数据安全审计制度，定期对企业数据安全状况进行审计和评估[14]。审计内容包括数据安全管理制度的执行情况、技术防护措施的有效性、数据处理流程的合规性等。通过审计及时发现数据安全存在的问题和风险，并采取相应的整改措施。
4.4. 开展数据安全文化建设
4.4.1. 树立数据安全理念
新质生产力视野下数据安全理念的树立至关重要，应将数据安全理念融入企业的文化建设中，通过宣传、培训、教育等方式，使全体员工认识到数据安全的重要性，形成自觉保护数据安全的意识和行为习惯[15]。
4.4.2. 鼓励员工参与数据安全管理
建立员工参与数据安全管理的机制，鼓励员工积极发现和报告数据安全问题，提出改进建议和措施。对在数据安全工作中表现突出的员工给予表彰和奖励，激发员工参与数据安全管理的积极性和主动性。
5. 结语
随着新质生产力的不断发展和演进，企业数据保护将面临新的机遇和挑战。未来还要进一步探索新兴技术在企业数据保护中的应用，如隐私计算技术等，提高数据保护的安全性和效率。加强对数据共享与流通中的安全问题研究，探索建立更加安全、高效的数据共享机制和平台，促进数据资源的合理利用和价值释放。关注数据安全法律法规的动态变化，研究企业如何更好地适应法律法规要求，加强数据合规管理，降低法律风险。深入研究数据安全文化建设的有效途径和方法，提高员工的数据安全意识和素质，形成全员参与的数据安全管理氛围。总之，基于新质生产力的企业数据保护是一个持续发展和不断完善的过程，需要企业、政府和社会各界共同努力，为企业的创新发展和数字经济的繁荣提供坚实的保障。