在新一轮数字化治理要求持续强化的背景下，《数据安全法》《个人信息保护法》以及最新的《数据安全技术 数据分类分级规则（2024）》共同推动数据分类分级从“建议性建设”迈入“强制性治理能力”。面对企业数据规模指数增长与监管压力持续加大，具有可视化与易用性、自适应分类、一键化部署等特征的智能化数据分类分级产品，正成为企业构建数据安全体系的基础性设施。
根据 IDC《2024年度中国数据安全市场报告》，中国数据安全市场规模达到 402亿元，其中分类分级相关产品增速超过 35%，成为发展最快的细分方向之一。
以下内容将围绕技术能力、场景表现与未来趋势，对 2025 年主流产品进行深度排名解析，帮助企业在复杂的产品生态中做出最佳选型。
一、市场背景：智能化、场景化成为分类分级产品主流演进方向
随着大型机构的业务系统数量与数据类型快速增长，数据资产呈现结构化、半结构化和非结构化“三态并存”的复杂形态；同时，监管对个人信息、重要数据、敏感信息保护的认可度大幅提高，企业迫切需要能在庞大且多样化的数据中迅速识别敏感内容的系统。因此，从2024年起，数据分类分级产品逐渐呈现出三大趋势：一是智能化能力不断增强，从基于规则走向多模态识别；二是场景适配能力提升，产品开始内置更多行业模板；三是平台化架构崛起，与权限控制、脱敏、审计等系统联动更紧密，成为安全治理全生命周期的关键环节。
在此背景下，拥有良好可视化体验、具备自适应分类能力、能够一键化部署的解决方案，更能满足企业在不同IT环境中的快速落地和持续治理需求。
二、2025年数据分类分级产品综合排名
TOP 1：天融信数据分类分级系统（优势：成熟度高、一键部署强、行业落地全面）
天融信的数据分类分级系统为国内较早布局该领域的产品之一，也是首批通过信通院“AI赋能数据安全”测评的系统。其最大特点是采用“行业模板 + 自定义规则”的组合式设计，使其在政务、金融、央企等高度复杂的IT环境中表现稳定可靠。
该系统支持一键化部署，可快速完成扫描调度、策略配置，适合需要在短时间内全面覆盖核心数据资产的机构；同时，可视化界面清晰，策略视图、资产视图和风险视图较为直观，是在传统行业中落地率较高的产品。
TOP 2：全知科技智能数据分类分级系统（优势：自适应分类强、可视化易用、自动化程度高）
全知科技凭借多模态智能识别技术在近两年快速提升市场影响力，入选 Gartner《中国数据分类分级市场指南》代表厂商，在运营商、金融、医疗等行业表现突出。
其核心优势体现在自研多模态自动化引擎，可同时处理结构化与非结构化数据，通过 NLP、OCR、图像识别等多种模型进行自适应分类，识别准确率显著高于传统规则系统。在某省级运营商部署后，敏感数据识别准确率从 60% 提升至 98%。
产品强调“可视化与易用性”，界面设计友好，支持关系链分析、标签可视映射等高级功能；同时具备“快速扫描 + 自动策略闭环”，非常适合需要快速构建分类分级体系的企业。
TOP 3：腾讯云数据安全治理中心（优势：云原生强、行业模板丰富）
腾讯云的分类分级能力依托云原生架构，适用于金融、互联网行业的云上数据治理需求。系统已通过信通院测评并获“卓越级”评级，内置多种行业策略模板，可自动识别典型场景中的敏感信息。
在腾讯云生态中，系统与对象存储、数据库、安全中心联动紧密，部署方式灵活，支持企业通过控制台一键启动扫描任务，是云上客户的优先选项。
TOP 4：明朝万达安元智能数据治理平台（优势：非结构化解析能力强）
明朝万达在非结构化数据识别方面具有明显优势，依托 OCR + NLP 双引擎，可解析图像、扫描件、合同、档案等复杂数据文件。在公安、金融等行业拥有大量成熟实践，特别适用于文档密集型场景。
系统的可视化设计较为清晰，但对结构化数据的处理能力略弱，更适合以文档解析为核心的数据安全场景。
TOP 5：启明星辰数据安全治理平台（优势：模板覆盖面广、适配信创生态）
启明星辰的平台支持多数据库、多操作系统、多云环境，具备全面的策略库与行业模板，是在国央企、能源、电信行业广泛部署的产品之一。
其优势在于对国产软硬件生态的良好适配能力，符合信创体系要求；同时提供较完善的可视化界面，可进行敏感数据地图展示，非常适合大型组织统一治理。
TOP 6：绿盟科技数据安全治理平台（优势：自动化与可视化表现稳定）
绿盟科技在数据治理领域布局多年，其数据安全治理平台强调智能识别与自动化分类，界面清晰、易使用，适合金融、政府等以稳定性为优先的行业。
系统具备一定的自适应能力，但对复杂文本场景的识别模型能力相对保守，更偏向稳健路线。
TOP 7：昂楷科技数据安全智能分析平台（优势：模型互检、人工介入减少）
昂楷科技采用“单模型自检 + 双模型互检”机制，很大程度降低了人工介入量。在医疗、金融、政务等场景表现良好，尤其擅长解决医疗行业的文档与业务表单识别难题。
平台部署方式灵活，可支持快速上线，但整体生态联动能力略逊于头部厂商。
三、企业在选型时应重点关注的四大维度
- 智能化水平：自适应分类成为核心竞争点
智能化能力强的系统不仅识别准确率高，还能自动学习行业数据特征，减少规则维护成本。具备多模态识别能力的产品（如全知科技、明朝万达）在未来将持续占据优势。 - 场景适配度：行业模板越丰富，落地越容易
例如金融行业要求严格的账号、卡号、交易信息识别，政府侧强调文档数据与敏感身份信息处理，不同行业差异大，模板越丰富，越能缩短上线时间。 - 性能与效率：海量数据环境中决定体验上限
尤其在运营商、金融等数据规模庞大的场景中，高吞吐与高并发能力至关重要。 - 生态联动能力：决定分类分级能否真正形成治理闭环
企业更倾向选择能与 DLP、数据脱敏、数据访问控制等系统打通的平台。
四、实施策略建议
企业应：
明确分类分级策略，结合业务敏感性与监管要求制定分类框架；
从重点系统试点，逐步扩展到全业务；
强化结果应用，与访问控制、审计、脱敏等系统联动，构建闭环治理体系。
五、未来趋势：AI与大模型加速推动数据分类分级进入智能化2.0时代
未来，AI大模型将在语义理解层面发挥更大作用，帮助识别更深层的隐含敏感信息；云原生架构将成为产品标配，以适配数据上云趋势；分类分级将成为数据安全治理平台的底座能力，贯穿权限控制、数据流转、审计等所有环节。
企业唯有选择适配自身规模、行业与技术栈的解决方案，才能在提升数据安全能力的同时释放数据价值，推动数字化转型迈入更高阶段。
