在实施数据分类分级时，需要综合考虑数据的来源、内容、用途、价值、敏感程度、影响和分发范围等多个因素，并遵循相应的原则和方法，以确保数据的安全性和合规性。数据分类分级的原则包括：
➤ 合法合规原则：数据分类分级应遵循有关法律法规及部门规定要求，优先对国家或行业有专门管理要求的数据进行识别和管理，满足相应的数据安全管理要求。
➤ 科学实用原则：数据分类应从便于数据管理和使用的角度，科学选择常见、稳定的属性或特征作为数据分类的依据，并结合实际需要对数据进行细化分类。
➤ 分类多维原则：数据分类具有多种视角和维度，可从便于数据管理和使用角度，考虑国家、行业、组织等多个视角的数据分类。
➤ 稳定可扩展原则：数据分类方案在总体上应具有概括性和包容性，能够实现各行业数据的分类，以及满足将来可能出现的数据类型。
➤ 边界清晰原则：数据分级的主要目的是为了数据安全，各个数据级别应做到边界清晰，对不同级别的数据采取相应的保护措施。
➤ 分级明确原则：数据分级的目的是为了保护数据安全，数据分级的各级别应界限明确，不同级别的数据应采取不同的保护措施。
➤ 就高从严原则：采用就高不就低的原则确定数据分级，当多个因素可能影响数据分级时，按照可能造成的最高影响对象和影响程度确定数据级别。
➤ 动态更新原则：根据数据的业务属性、重要性和可能造成的危害程度的变化，对数据分类分级、重要数据目录等进行定期审核更新。
此外，从数据本身来考虑，也有其他一些原则需要考虑：
➤ 数据来源明确原则：在数据分类分级过程中，需要明确数据的来源和提供者，确保数据的真实性和可信性。
➤ 数据质量保障原则：在数据分类分级过程中，需要采取措施保障数据的完整性、准确性和一致性，确保数据的质量和可用性。
➤ 数据管理责任明确原则：在数据分类分级过程中，需要明确数据管理的责任和义务，确保数据的安全性和合规性。
➤ 数据安全保障原则：在数据分类分级过程中，需要采取措施保障数据的安全性和保密性，防止数据泄露和滥用。
➤ 数据合规使用原则：在数据分类分级过程中，需要确保数据的合规性和合法性，避免违法违规使用数据。
以上这些原则都贯穿于整个数据分类分级的工作过程中，确保数据的科学性、安全性、合规性和可扩展性。
文章来源：“国脉数据资产”微信公众号