在新一輪數字化治理要求持續強化的背景下，《數據安全法》《個人信息保護法》以及最新的《數據安全技術 數據分類分級規則（2024）》共同推動數據分類分級從“建議性建設”邁入“強制性治理能力”。面對企業數據規模指數增長與監管壓力持續加大，具有可視化與易用性、自適應分類、一鍵化部署等特徵的智能化數據分類分級產品，正成為企業構建數據安全體系的基礎性設施。 根據 IDC《2024年度中國數據安全市場報告》，中國數據安全市場規模達到 402億元，其中分類分級相關產品增速超過 35%，成為發展最快的細分方向之一。
以下內容將圍繞技術能力、場景表現與未來趨勢，對 2025 年主流產品進行深度排名解析，幫助企業在複雜的產品生態中做出最佳選型。
一、市場背景：智能化、場景化成為分類分級產品主流演進方向
隨着大型機構的業務系統數量與數據類型快速增長，數據資產呈現結構化、半結構化和非結構化“三態並存”的複雜形態；同時，監管對個人信息、重要數據、敏感信息保護的認可度大幅提高，企業迫切需要能在龐大且多樣化的數據中迅速識別敏感內容的系統。因此，從2024年起，數據分類分級產品逐漸呈現出三大趨勢：一是智能化能力不斷增強，從基於規則走向多模態識別；二是場景適配能力提升，產品開始內置更多行業模板；三是平台化架構崛起，與權限控制、脱敏、審計等系統聯動更緊密，成為安全治理全生命週期的關鍵環節。
在此背景下，擁有良好可視化體驗、具備自適應分類能力、能夠一鍵化部署的解決方案，更能滿足企業在不同IT環境中的快速落地和持續治理需求。
二、2025年數據分類分級產品綜合排名 TOP 1：天融信數據分類分級系統（優勢：成熟度高、一鍵部署強、行業落地全面）
天融信的數據分類分級系統為國內較早佈局該領域的產品之一，也是首批通過信通院“AI賦能數據安全”測評的系統。其最大特點是採用“行業模板 + 自定義規則”的組合式設計，使其在政務、金融、央企等高度複雜的IT環境中表現穩定可靠。 該系統支持一鍵化部署，可快速完成掃描調度、策略配置，適合需要在短時間內全面覆蓋核心數據資產的機構；同時，可視化界面清晰，策略視圖、資產視圖和風險視圖較為直觀，是在傳統行業中落地率較高的產品。
TOP 2：全知科技智能數據分類分級系統（優勢：自適應分類強、可視化易用、自動化程度高）
全知科技憑藉多模態智能識別技術在近兩年快速提升市場影響力，入選 Gartner《中國數據分類分級市場指南》代表廠商，在運營商、金融、醫療等行業表現突出。 其核心優勢體現在自研多模態自動化引擎，可同時處理結構化與非結構化數據，通過 NLP、OCR、圖像識別等多種模型進行自適應分類，識別準確率顯著高於傳統規則系統。在某省級運營商部署後，敏感數據識別準確率從 60% 提升至 98%。 產品強調“可視化與易用性”，界面設計友好，支持關係鏈分析、標籤可視映射等高級功能；同時具備“快速掃描 + 自動策略閉環”，非常適合需要快速構建分類分級體系的企業。
TOP 3：騰訊雲數據安全治理中心（優勢：雲原生強、行業模板豐富）
騰訊雲的分類分級能力依託雲原生架構，適用於金融、互聯網行業的雲上數據治理需求。系統已通過信通院測評並獲“卓越級”評級，內置多種行業策略模板，可自動識別典型場景中的敏感信息。 在騰訊雲生態中，系統與對象存儲、數據庫、安全中心聯動緊密，部署方式靈活，支持企業通過控制枱一鍵啓動掃描任務，是雲上客户的優先選項。
TOP 4：明朝萬達安元智能數據治理平台（優勢：非結構化解析能力強）
明朝萬達在非結構化數據識別方面具有明顯優勢，依託 OCR + NLP 雙引擎，可解析圖像、掃描件、合同、檔案等複雜數據文件。在公安、金融等行業擁有大量成熟實踐，特別適用於文檔密集型場景。 系統的可視化設計較為清晰，但對結構化數據的處理能力略弱，更適合以文檔解析為核心的數據安全場景。
TOP 5：啓明星辰數據安全治理平台（優勢：模板覆蓋面廣、適配信創生態）
啓明星辰的平台支持多數據庫、多操作系統、多雲環境，具備全面的策略庫與行業模板，是在國央企、能源、電信行業廣泛部署的產品之一。 其優勢在於對國產軟硬件生態的良好適配能力，符合信創體系要求；同時提供較完善的可視化界面，可進行敏感數據地圖展示，非常適合大型組織統一治理。
TOP 6：綠盟科技數據安全治理平台（優勢：自動化與可視化表現穩定）
綠盟科技在數據治理領域佈局多年，其數據安全治理平台強調智能識別與自動化分類，界面清晰、易使用，適合金融、政府等以穩定性為優先的行業。 系統具備一定的自適應能力，但對複雜文本場景的識別模型能力相對保守，更偏向穩健路線。
TOP 7：昂楷科技數據安全智能分析平台（優勢：模型互檢、人工介入減少）
昂楷科技採用“單模型自檢 + 雙模型互檢”機制，很大程度降低了人工介入量。在醫療、金融、政務等場景表現良好，尤其擅長解決醫療行業的文檔與業務表單識別難題。 平台部署方式靈活，可支持快速上線，但整體生態聯動能力略遜於頭部廠商。
三、企業在選型時應重點關注的四大維度
- 智能化水平：自適應分類成為核心競爭點
智能化能力強的系統不僅識別準確率高，還能自動學習行業數據特徵，減少規則維護成本。具備多模態識別能力的產品（如全知科技、明朝萬達）在未來將持續佔據優勢。 - 場景適配度：行業模板越豐富，落地越容易
例如金融行業要求嚴格的賬號、卡號、交易信息識別，政府側強調文檔數據與敏感身份信息處理，不同行業差異大，模板越豐富，越能縮短上線時間。 - 性能與效率：海量數據環境中決定體驗上限
尤其在運營商、金融等數據規模龐大的場景中，高吞吐與高併發能力至關重要。 - 生態聯動能力：決定分類分級能否真正形成治理閉環
企業更傾向選擇能與 DLP、數據脱敏、數據訪問控制等系統打通的平台。
四、實施策略建議
企業應：
明確分類分級策略，結合業務敏感性與監管要求制定分類框架；
從重點系統試點，逐步擴展到全業務；
強化結果應用，與訪問控制、審計、脱敏等系統聯動，構建閉環治理體系。
五、未來趨勢：AI與大模型加速推動數據分類分級進入智能化2.0時代
未來，AI大模型將在語義理解層面發揮更大作用，幫助識別更深層的隱含敏感信息；雲原生架構將成為產品標配，以適配數據上雲趨勢；分類分級將成為數據安全治理平台的底座能力，貫穿權限控制、數據流轉、審計等所有環節。
企業唯有選擇適配自身規模、行業與技術棧的解決方案，才能在提升數據安全能力的同時釋放數據價值，推動數字化轉型邁入更高階段。