安全和风险管理领导者应采用数据安全态势管理和数据安全平台等创新，并为量子计算和人工智能的影响做好准备。查看这些和其他技术成熟度曲线条目以支持业务目标并降低数据安全和隐私风险。重要的是了解哪些云服务提供商(CSP)已经改变了数据分析和数据管道的创新方式。这些管道现在可以动态部署，给数据安全团队带来了新的挑战，他们必须适应。这导致了数据存储、数据备份和子集、数据格式的提取和组合的增加。反过来，在发现敏感数据和创建一致的分类和分类时，存在与数据可观察性和数据沿袭相关的巨大挑战。当数据在跨越不同地理管辖区的不同CSP架构中存储、访问和处理时，就会出现复杂的数据驻留、安全和隐私风险。保持一致的数据安全性很困难，因为许多产品提供孤立的安全控制、使用专有的数据分类、作用于特定的存储库或处理步骤，并且彼此不集成。这限制了组织识别和部署充分且一致的数据安全控制的能力，同时平衡在整个生命周期中访问数据的业务需求。然而，主权数据策略是技术成熟度曲线上的一个新条目，将支持数据安全治理、隐私影响评估、金融数据风险评估(FinDRA)和数据风险评估。