在现今的数字化时代，企业的数据资产保护显得尤为重要。尤其是对于开博进销存等涉及大量敏感信息的企业而言，数据资产的安全更是至关重要。如何严密监控企业风险，成为了企业管理者不可忽视的问题。

企业应该建立健全的数据安全保护机制，包括设立专门的数据安全保护部门，搭建数据安全监控系统，建立完善的数据分类管理制度，加强数据备份和灾备工作等。在日常工作中，企业应该对员工进行相关安全教育，提高员工的安全意识，减少员工因误操作而导致的数据安全问题。

此外，企业应该实行严格的权限管理制度，对各类用户的访问进行权限控制，将不同级别、不同部门的用户进行分类管理，确保敏感数据仅在必要的人员之间共享。

除了内部的问题，企业还需要关注来自外部的威胁。企业可以通过安装防火墙、加密传输等方式来保障企业网络的安全。同时，企业还可以利用网络侦查、漏洞扫描等手段对可能存在的风险进行监控。

在安全保障方面，企业还可以与第三方安全机构合作，让专业的安全机构对企业进行评估、提供解决方案，加强企业的安全性。

企业可以通过引入物联网技术，将不同业务系统中产生的数据进行统一管理。这不仅可以降低数据处理的难度，更可以减少数据处理中可能出现的风险。通过实时监控，企业可以随时了解不同业务系统中的数据变化，及时发现敏感数据的异常情况，及时进行处理。

此外，物联网技术还可以与监控系统进行结合，实现对企业安全环境的全面监控。通过优化监控系统，企业可以建立包括封堵、报警、预警等在内的完整风险应对机制。

运用先进的机器学习技术，可以帮助企业快速准确地了解数据敏感性、风险等级。在这方面，针对敏感数据的特点，企业可以搭建专门的机器学习算法，进行数据分析，发现安全风险。

在运用机器学习算法的过程中，企业应该注意算法的准确性。通过数据的大量收集、整合、分析，加速算法学习的速度，提高数据分析的准确度，降低数据泄露的风险。

无论如何加强数据安全，企业的安全环境仍然面临众多变数。不可避免的是，当安全事故发生的时候，企业需要采取快速、有效的应对措施。

针对突发事件，企业应该建立应急预案，并定期进行演练，增强应对能力。同时，企业应该配备专门的应急小组，进行统一指挥协调，有效应对突发事件。

综合上述五个方面，企业可以更全面、更有效地进行数据资产保护，以防止数据泄露、风险事件等不良影响。在经营管理中，企业要始终以数据安全为前提，以全面严密的安全体系，保护好企业的数据资产。