信创+安全双认证：企业级BI如何筑牢数据安全合规的防火墙

开篇：反直觉结论——60%的数据泄露风险，藏在分析环节

你以为数据泄露风险主要来自外部攻击？

事实恰恰相反。

据艾瑞咨询《2026年中国数据安全治理报告》统计：

接近60%的企业数据泄露事件，并非发生在存储、采集等基础环节，而是发生在数据分析、流转、共享的应用层。

样本范围：国内各行业发生数据泄露事件的企业 统计口径：泄露事件按发生环节分类的占比

为什么是分析环节？

BI系统是企业数据的”集中出口”——几乎所有业务数据最终都会流经BI进行可视化分析和分发。

很多企业在采购BI时，优先关注的是：

• 功能丰富度
• 查询速度
• 可视化效果

却忽略了BI作为企业数据集中出口的核心安全风险。

这也正是当前金融、央国企、政务等领域客户在合规审计时频繁”踩坑”的核心原因。

作为观远数据产品VP，我经常被客户问到：

”BI产品的安全合规到底应该怎么评估？过了等保就够了吗？”

今天，我们就从产品能力落地的角度，拆解信创+安全双认证背景下，企业级BI的全链路安全建设逻辑。

企业BI安全建设的三大常见误区

在评估BI安全能力时，很多企业容易陷入三个认知偏差——

误区一：把资质认证等同于实际安全能力

常见想法："这个BI厂商通过了等保三级认证，安全应该没问题。"

但事实是：资质只是准入门槛，不代表全链路安全能力。

问题所在：

• 部分厂商为了拿证临时补全流程
• 认证通过后就放松了日常安全运维
• 全链路防护能力、应急响应能力严重不足
• 一碰到实际攻击或合规检查就会出问题

误区二：只防外部攻击，忽略内部权限泄露

据工信部统计：

近70%的数据安全事件，来自内部越权访问。

问题所在：

• 很多BI产品只做了账号密码的基础校验
• 没有字段级、行级的细粒度权限管控
• 内部员工可以越权下载敏感经营数据、用户隐私数据

典型风险：业务人员导出全部客户名单、销售明细——看似"正常使用"，实则数据泄露。

误区三：AI分析普及后，忽略大模型交互的安全风险

当前自然语言分析功能已经成为BI产品的标配，但很少有人意识到：

问题所在：

• 直接把原始明细数据传给公共大模型
• 没有对敏感数据做前置过滤
• 很容易导致敏感数据外泄

典型场景：用户问"这个月销售额多少"，大模型可能返回原始明细数据——包含价格、客户等敏感信息。

信创+安全双认证：BI安全的核心准入门槛

安全合规不是单点能力，而是体系化的能力认证。

观远BI目前已经拿到三大核心权威资质，构建了安全合规的基础底座：

资质一：ISO 27001 信息安全管理体系认证

这是什么：国际通用的信息安全领域最高标准。

代表什么：观远在产品研发、部署、运维全生命周期都建立了科学有效的信息安全管理体系，所有流程都有明确的安全规范可依。

资质二：三级等保认证

这是什么：我国非银行机构的最高等级保护认证，由公安机关依据国家信息安全保护条例及相关制度评定。

代表什么：观远BI安全能力符合国家网络安全等级保护的最高要求，完全满足等保2.0的技术和管理要求。

资质三：可信大数据产品能力评测

这是什么：国内首个面向大数据产品的权威评测体系，从基础能力、性能、可靠性、安全等维度全面衡量大数据产品的能力。

代表什么：是国内大数据领域采购选型的核心风向标。

观远的地位：观远BI是首个通过该测评的商务智能分析工具，产品安全性、可靠性得到了国内大数据行业的权威认可。

全链路安全防护：从准入到落地的五大核心机制

资质只是基础，真正的安全能力要落地到产品的每一个环节。

观远BI构建了覆盖数据采集、传输、存储、分析、应用全生命周期的五大安全防护机制：

机制一：数据最小化原则——从源头切断敏感数据暴露

严格遵循数据最小化原则，通过BI平台的聚合分析能力，仅向用户、大模型传输仪表板结构元数据和经过聚合汇总的结果数据，绝不传输原始明细数据。结合指标中心（观远BI的统一指标管理模块，实现指标口径、权限、生命周期的统一管控）的字段级、行级权限管控功能，确保用户仅能获取其权限范围内的聚合信息，从源头避免敏感数据过度暴露。 比如零售行业典型场景，门店员工通过ChatBI（观远BI推出的自然语言分析模块，支持用户用口语提问自动生成分析结果，无需掌握SQL技能）查询门店销售数据时，系统只会返回该门店的汇总销售数据，不会返回用户的消费明细、手机号等敏感信息，从源头避免个人隐私数据泄露。

机制二：金融级传输加密——构建数据流转的安全通道

核心保障：端到端加密，抵御中间人攻击。

技术手段：

DataFlow集成：所有数据传输都默认开启加密，不需要用户额外配置，降低安全配置的漏判风险。

机制三：零数据保留策略——践行数据生命周期极简管理

核心原则：不留存、不截取、可删除。

具体措施：

1. 在与大模型的对话、数据查询、分析的全流程中，不做任何形式的敏感数据截取保留
2. 严格遵循GDPR”数据最小保留期限”原则，同时满足等保2.0的数据存储安全要求
3. 与所有合作的LLM服务商签署数据保密协议，服务商承诺禁止存储客户对话数据
4. 发送到LLM的任何数据都会在返回响应后立即删除

形成双重安全保障。

机制四：安全代理管控——杜绝数据交互的二次泄露

核心架构：零信任架构，禁止第三方介入。

具体措施：

1. 若使用公共大模型服务，直接对接大模型服务商的官方API接入端点
2. 禁止使用任何未经授权的第三方代理服务
3. 彻底杜绝第三方介入导致的潜在数据泄露或滥用风险

私有化部署方案：

针对金融、央国企、政务等对安全要求极高的行业，支持对接企业自建的私有化部署大模型——数据处理引擎与大模型推理服务完全部署在企业本地，数据不出内网即可完成全流程分析。

机制五：私有化部署+审计日志——筑牢本地化安全堡垒

私有化部署：

针对高安全需求的客户，提供完整的私有化部署方案——所有数据、计算资源都部署在企业本地服务器或私有云环境，打造本地化安全堡垒。

审计日志：

内置完整的审计日志模块，提供集中化的审计日志管理界面：

• 支持快速搜索、筛选和查询
• 可有效监测和识别外部攻击、未授权访问、内部数据违规操作等安全风险
• 完整记录用户操作、数据访问和系统变更
• 为安全事件调查与合规审计提供可靠证据

能力边界：不同场景的安全配置建议

安全能力不是越贵越好，而是要匹配企业的实际需求。

我们针对不同场景给出清晰的配置建议，避免企业不必要的投入：

场景一：中小微企业

需求特点：安全需求中等，需要满足通用合规要求。

推荐方案：SaaS版本的观远BI已经内置了基础的安全防护能力，通过、三级等保认证。

优势：不需要额外投入安全资源即可满足通用合规要求。

场景二：已有安全体系的中大型企业

需求特点：已经有成熟的数据安全治理体系。

推荐方案：观远BI支持对接企业现有的统一身份认证、数据脱敏、SIEM安全管理系统。

优势：不需要重构现有安全体系，降低落地成本。

场景三：特殊行业（如医疗、金融核心交易）

需求特点：有超大规模敏感数据处理需求。

推荐方案：定制化的安全沙箱、专属加密规则、离线部署方案。

优势：满足特殊场景的安全需求。

常见问题答疑（FAQ）

Q1：观远BI的信创适配覆盖了哪些国产软硬件生态？

全栈适配：

结论：完全满足央国企、政务领域的信创改造要求。

Q2：使用ChatBI对接公共大模型会不会导致数据泄露？

不会。

观远ChatBI有多重安全保障：

1. 数据最小化原则：只向大模型传输聚合后的结果数据和无敏感信息的元数据，不会传输原始明细数据
2. 零数据保留策略：所有对话数据不会被观远或大模型服务商留存
3. 可选私有化部署：对安全要求极高时，可以选择对接企业私有化部署的大模型，数据完全不出内网

Q3：观远BI怎么满足监管的审计要求？

全链路审计日志：

• 完整记录所有用户的登录、查询、下载、数据开发、系统配置等操作行为
• 支持按时间、用户、操作类型等维度快速筛选查询
• 支持对接企业现有SIEM系统

满足的合规要求：等保2.0、GDPR、个人信息保护法等各类合规审计要求。

Q4：订阅预警功能的安全怎么保障？

三重保障：

结语

数据安全是企业数字化转型的底线，也是BI产品的核心底座。

观远数据通过信创+安全双认证的准入能力，构建覆盖数据全生命周期的安全防护体系：

• 在保障企业数据安全合规的前提下
• 帮助企业充分释放数据价值
• 实现数字化转型的稳健推进

未来，我们也会持续迭代安全能力：

• 适配更多信创生态
• 满足不同行业的合规需求

做企业放心用的智能数据分析平台。