数据安全运营的基础工作包括：数据分类分级、数据标签;建立资产库和资产大盘，掌握数据资产在业务的分布、风险状态;权限管理、关键业务日志等;如数据在收集阶段的涉敏资产发现服务;数据在存储中的扫描服务、加密存储服务;数据在使用过程中的文件分发平台等，这些基础能力的建设坚持对标业界，避免走弯路的同时提升效率。
风险评估：一般通过事件发生概率与影响来评估风险值，这也是很多咨询类公司的常见做法，或者套用DREAD模型的计算方式：等级=危害性+复现难度+利用难度+受影响用户+发现难度来进行数据安全风险评估，这些方法的使用无可厚非，其最终能与业务达成一致的风险认知很关键。
风险识别：在基础工作上利用多维度数据进行风险行为分析，如UEBA。风险场景识别，除了需要深入了解业务外、还可以将特征数据进行重组或进一步深挖数据，进而发现新风险、另外一个就是内外部情报数据。
安全运营日益成为行业热点，主要有两个维度的原因。第一层是面临的大环境也就是国内外的网络安全形势，迫使我们需要不断推进安全工作的进一步迭代。第二层是政策法规推动下的合规管控要求的增强，通常我们总结等保2.0都会提到“一个中心，三重防御”，其中的一个中心就是安全管理中心，基于安全运营的安全管理中心是其本质。
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