引言：多云时代的机遇与隐忧
近年来，随着企业数字化转型的加速，“多云”策略逐渐成为企业IT架构的新常态。为了平衡灵活性、成本与性能，许多企业选择同时部署公有云、私有云及混合云架构。这种多云环境虽然能给业务带来更大的弹性，但也随之引入了深层次的数据安全挑战。
在多云环境下，企业数据分散存储在不同平台上，传统的集中式安全体系往往难以适配。尤其是在应用BI（商业智能）与AI（人工智能）技术进行数据分析时，这种分散性更让敏感数据面临未经授权访问、数据泄露等多种风险。数据驱动的决策是当下企业争取竞争优势的关键，但如何保障数据在不同云上的安全性，成为企业决策者与数据从业者们亟需应对的重要问题。
今天，我们将讨论多云环境下BI与AI应用面临的数据安全挑战，阐明痛点并分析应对策略。
一、多云环境：数据分散带来的挑战
多云环境的首要特点是数据存储的分散性。企业可能基于业务需求，将关键数据分布在阿里云、华为云、腾讯云等不同平台。虽然这种策略提升了灵活性，但管理难度显著增加，特别是在跨平台数据共享与分析时，信息安全问题突出表现在以下几方面：
- 访问控制复杂化：不同云平台有各自的安全与权限管理机制，如何在多平台间做到无缝的访问授权与权限隔离，是数据团队经常面临的挑战。
- 数据传输风险：多云架构通常依赖网络传输实现数据流动。由于数据在传输过程中存在被窃听或篡改的风险，对传输中的数据加密保护成为必需。
- 难以统一数据安全标准：各云平台的安全保障能力参差不齐，企业难以建立统一的数据安全策略，从而引入安全漏洞。
显然，多云环境让数据安全复杂程度成倍增加，而这对BI和AI应用的高效落地又提出了更高要求。
二、BI与AI：数据驱动带来的新风险
BI和AI作为企业数字化发展的重要工具，在数据分析、可视化、预测分析等场景中被广泛应用。然而，这些技术必须以“大量数据”为基石，因此也更容易暴露在数据安全的风险中。
具体来看，BI与AI技术引入的主要安全风险如下：
- BI平台的数据集敏感性：许多BI数据分析操作会涉及跨部门甚至跨业务线的数据整合，无论是自助分析还是指标体系的设计，都离不开涉及敏感信息的操作。一旦BI报表或仪表盘权限设置不当，将导致信息泄露。
- AI模型输入与隐私保护：应用AI模型时，企业通常需要上传大量历史数据进行训练和预测，如果这些数据未经脱敏处理，可能暴露企业机密。同时，生成型AI服务（如智能问数）也存在数据被黑产滥用的潜在隐患。
- 泛在连接导致的追踪难度：随着AI与BI功能更多地部署在云端，IT部门往往难以追踪数据的流动路径，尤其是跨云平台调用时。这可能让系统面临“盲点化”管理的风险。
因此，数据安全挑战不仅发生在数据存储层面，也贯穿于企业使用BI与AI工具分析和应用数据的整个过程中。
三、应对之策：技术与策略并重
面对多云环境下BI与AI的数据安全挑战，企业可以从技术和策略两个层面调整方向，以建立更加可靠的安全体系。
技术手段上，首先需要选择一站式的BI平台和智能分析工具。例如，Smartbi提供的一站式ABI平台 集成了自助分析、Excel深度融合分析、Web报表等常见功能，同时具备指标管理、数据建模与交互式仪表盘等核心能力。不仅方便企业在多云环境中进行数据分析，更注重指标分权授权，从而高效规避因权限控制不严导致的违规访问风险。
此外，针对AI的智能分析场景，Smartbi的AIChat 智能问数平台基于指标管理平台，结合RAG技术、大模型与AI Agent 打造专家级企业智能分析能力。它通过先进的隐私保护机制和行业know-how，能够帮助企业在确保数据安全的前提下发挥AI智能化分析效能。
在企业策略层面，可以考虑以下关键方向：
- 实施零信任安全框架：零信任是一种“永远验证，绝不信任”的安全理念。企业不仅要对访问云上的用户进行全面验证，还要对BI、AI系统的API调用进行权限审查。
- 强化数据分类分级：合理地划分数据等级，将敏感、关键数据设为高优保护对象，让不同类型的数据在多云环境中具有差异化的访问策略，可以减少“全面防护”带来的偏离重点问题。
- 建立可追溯审计机制：通过日志追踪、版本控制技术，确保每一项BI分析操作留痕，发生问题时可以及时定位源头。
技术工具与企业内部策略相结合，方能从根源上降低安全风险。
四、展望：数据驱动决策的未来安全基石
随着多云架构的深入普及，数据在企业管理、业务决策中的角色愈加重要，而BI与AI技术还能进一步释放数据的潜力。尽管多云环境带来了数据分散与访问复杂性等问题，但通过选择专业的商业智能平台以及完善的安全策略布局，这些问题是完全可以得到有效解决的。
未来，企业管理者、数据分析团队需要在安全中求发展。无论是部署高效融合可视化分析与数据建模功能的BI平台，还是借助智能问数工具提升决策效率，安全始终应被置于第一位。
强大的数据技术加上稳固的安全体系，必将帮助企业数字化转型迈向新台阶。
