数据治理

1、 技术白皮书 电信和互联网行业 数据安全治理白皮书 （2020 年） 中国软件评测中心网络空间安全测评工程技术中心 2020 年 7 月 版权声明 本白皮书版权属于中国软件评测中心， 并受法律保护， 转载、 摘编或利用其他方式使用本白皮书文字或观点的， 应注明 “来源： 中国软件评测中心”，违反上述说明的，本单位将追究。

2、在开发和应用过程中面临的严峻安全挑战。
如何兼顾数据安全和人工智能技术发展成为各国棘手的难题。
本报告对当前人工智能发展带来的数据安全风险进行了全面梳理，并分别在政策法规和技术层面对目前国内外的相关应对举措进行了分析。
在此基础上，报告提出了人工智能数据安全治理的目标、框架及治理措施，致力于为有效解决人工智能中的数据安全问题提供建议和思路。

3、发掘数据资产价值大数据时代下的数据本身表现出与传统数据不同的大数据化特点，具体体现在数据体量大（Volume）、数据类型多（Variety）、处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）四个方面，统称为大数据的 4V 特征（也有称 5V 特征，加上准确性 Veracity）。
通过数据治理可以压缩数据体量、提高价值密度，促进数据资产价值最大化。
二、保障数据安全，确保国家社会稳定数据共享在公共治理方面起到的作用也越来越大。
以贵州为例，作为国内应用数据进行社会治理的先驱，贵州运用大数据技术实施精准扶贫，使扶贫方式从年审过渡到日审、甚至实时更新，极大的提高了扶贫精度和有效性。
但是由于公共数据共享机制的缺失，部门间、地区间仍存在合作困难。
三、建立数据规则，维护数据主体权利一方面，数据治理可以为工业大数据、商业数据和公共数据流动保驾护航。
另一方面，数据治理有利于维护数据主体权利。
四、降低边际成本，提高数据流通效率目前，许多公共部门、研究机构和企业掌握着大量的数据，但由于缺乏有序的共享和交易机制而使其成为了众多“数据孤岛”，数据价值大打折扣。
部分商业数据交易也由于权属不明，而使企业和公众面临巨大风险。
第三节 数据治理的路径一般而言，公共治理主要有三种形式，一是通过公私伙伴关系（PPP）、社区组织合作的模式；二是利用自由市场机制，在政府监管下运用竞。

4、要素”，将数据作为新型生产要素，正式与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列为国家基础战略性资源和社会生产创新要素之一。
电信和互联网行业（以下简称“行业”）在数据规模、覆盖范围、存储和传输能力，及实时性和多样性方面均具有突出的价值优势。
随着行业数据内外部应用的同步拓展和推进，数据安全问题日益凸显，严重阻碍行业数据资源价值释放。
做好行业数据安全治理刻不容缓。
本白皮书聚焦行业数据安全治理，首先，对数据治理、数据安全治理的内涵，以及行业数据主要分类、典型应用、安全发展形势进行了简要阐述和分析；其次，在梳理国内外数据安全治理环境的基础上提出行业数据安全治理需求，介绍了国内外数据安全治理的典型实践案例，并进行了问题分析；最后，提出行业数据安全治理框架和行业数据安全治理相关建议。

5、据生命周期的视域，针对数据采集、数据处理、数据流通和数据使用阶段，重点聚焦并梳理了人工智能发展中较为独特或更突出的数据安全问题;并从人工智能发展战略、安全倡议和伦理规范、数据安全法律法规、相关行业标准、全球数据安全前沿技术和企业实践等维度，全面分析了当前全球人工智能数据安全治理的主要现状和最新动态。
基于人工智能发展的阶段性特点，以及人工智能数据安全挑战的特性，报告结合全球相关治理实践和我国实际情况，构建了综合性的人工智能数据安全治理框架，明确总体的治理思路和治理原则，并探索了顶层设计、标准体系、企业能力和安全供给四个维度的治理路径。
最后，报告提出了通用场景下的人工智能数据安全风险评估平台，以及智能网联汽车、人脸识别和工业互联网三个人工智能主要应用场景的数据安全综合解决方案。

6、敏感信息，一旦泄露将对个人或企业带来难以估量的伤害和损失，保护数据安全，降低数据风险也迫在眉睫。
如何在两者之间找到平衡，构建合理、有效的数据治理体系是一个重要的问题。

7、产力”。
“因此要构建以数据为关键要素的数字经济”。
2015 年李克强总理在给贵阳国际大数据产业博览会的贺电中指出，“当今世界新一轮科技和创业革命正在蓬勃兴起，数据是基础性资源，也是重要的生产力。
”。

8、的价值，成为各组织关注的焦点。
然而在数据治理实施过程中，我们往往存在数据治理意识不足、概念模糊、界限不明、管理分散、标准不统一等问题，这些问题将严重阻碍数据的管理与利用。
因此，需要对各行业数据治理整体情况进行总结梳理，发现数据治理的痛处及难点，才能帮助用户单位更好地提升数据治理能力水平。

9、是一种积极的趋势，使利益相关者对争取更可持续的未来感到乐观。
只有非洲落后，治理得分下降了1.3分。
从2014年到2018年，欧洲表现出了令人印象深刻的增长治理方面得分增长了17%多一点。
按地区划分的平均治理得分：为了更好地理解欧洲的表现，看看哪些国家树立了最好的榜样是很重要的。
瑞典和法国以62分领跑，其次是德国和英国，得分61分。
欧洲国家平均治理得分：治理部门得分五年平均水平的不断提高表明，治理的重要性与行业无关。
更重要的是，排名最低的行业：房地产在过去五年中表现出最大的改善。
其他表现突出的行业包括能源化石燃料、食品饮料和周期性消费服务。
各业务部门的平均治理得分：文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：路孚特：2020年及以后公司治理变化前景分析报告。

10、 版权声明 本调研报告版权属于中国电子技术标准化研究院 （工业和信息化 部电子工业标准化研究院） 。
使用说明：未经中国电子技术标准化研究院事先的书面授权，不 得以任何方式复制、抄袭、影印、翻译本文档的任何部分。
凡转载或 引用本文的观点、 数据， 请注明 “来源： 中国电子技术标准化研究院” 1 编写人员：杜小勇、张群、戴炳荣、陈晋川、杨琳。

11、图1 按美国国家划分的平均治理分数企业社会责任战略的持续发展在全球范围内，提供可持续发展报告的公司在5年内增长了13%。
美洲只有55%的公司有企业社会责任政策，远低于全球73%的平均水平，然而巴西仍以报告率领先于76%。
再往北走，加拿大和美国还有很多事情要做，分别只有47%和53%。
2014-2018年，全球平均企业社会责任战略得分增长26%，从37点上升至46点。
金融和公用事业之间有32点的差距，分别是经济得分最低和最高的部门。
图2 各地区企业社会责任平均得分治理在商业中的重要性治理并非孤立地运作。
值得考虑的是，它如何互动和影响环境和社会支柱。
治理和社会之间的关系显示出分数之间的正线性相关性。
毫无疑问，良好的治理可以更好地管理其他两大支柱。
也许更有趣的是，尤其是在危机时期，企业弹性依赖于E、S和G的强大可持续性评分。
这种相关性强调了培育企业生态系统并促进强大的ESG相互依赖的重要性。
专注于治理和财务弹性路孚特分析师建立了50只证券组合，在标准普尔500指数的治理支柱得分最高。
从2015年1月1日至2020年8月8日，该投资组合一直优于标准普尔500指数。
此外，该投资组合不仅在牛市期间表现出色，而且每年都超过了基准水平。
图3 标准普尔500指数的投资组合分析治理建议和收获一个强有力的社会风险管理计划要求组织领导者建立和监督健全的治理结构。
社会政策不值得在没有监督的情况下印刷的纸张。

12、郑州高新区数智治理时空大数据云平台 西安大地测绘股份有限公司 建设意义 建设内容及成效 平台定位 01 02 03 目录 04自我介绍 背景分析 现阶段高新区智慧城市建设要构筑高新 三转四 用六个一的数智治理体系。
2018年郑州市高新区开。

13、p2020strong数据治理strong议题全景brpp2020年，数据治理领域展现了更多的具体行动方案。
在百年未有之大变局下，为抓住历史性发展机遇，各方主动提出规则方案，数据治理从混沌走向秩序重建。
在规则的激荡与碰撞中，中国以开放心态，。

14、p重建信任是第四次工业革命时代数据自由流动数据的自由分配和使用的关键前提。
这就是信任治理框架所提出的。
pp本白皮书概述了第四次工业革命带来的结构性变化，并提出了一个信任治理框架，作为一种可以以敏捷方式构建信任的治理模型。
pp推动第四次工业革。

15、Houlihan Lokey很高兴介绍2021年第一季度的治理风险和合规市场更新。
首先，我们希望你和你的家人安全健康。
在这混乱的时期，我们在过去的九个月中显著地增加了数据和分析团队，在纽约有六名新员工。
我们一直在不断适应这个流动的市场，并。

16、本文实证研究了替代数据可用性的两个效应：股价信息性及其对经理人行为的约束效应。
最近的计算技术进步使科技公司能够收集实时精确的基本面指标，并将其出售给投资专业人士。
这些数据包括消费者交易和卫星图像。
这些数据的引入通过降低信息获取成本提高了价。

17、安徽江苏黑龙江广东并列省级组织机构第一，得分均为 10 分。
上海北京河南四川山东并列第二，得分均为 9 分。
各省党政机构得分几乎均高于社会组织得分，党政机构得分最高的安徽7 分在电子政务互联网智慧城市数字政府大数据等方面均有成立专门的机构。

18、组织机构1决策机构统一领导机构应由市委书记或市长等城市主要领导牵头，成立专门的数据治理领导小组，落实城市数据治理工作的统筹领导责任，强化统一部署的力度。
领导小组应按月或季度定期召开专题会议，沟通工作进展，部署检查各项相关工作。
2数据监管机构。

19、The Weather Company TWC 的看家本事是让海量数据发挥作用。
更具体地说，就是应用 AI 和各种模型，生成预测和洞察。
该公司已经在 AI 领域摸爬滚打二十年，在大规模应用 AI 方面处于全球领先地位。
在此过程中，他们汲取。

20、生态环境数据应用是根据生态环境业务需求，在对数据进行相应的接入处理治理后，为加强生态环境质量安全生产和生态环境宏观决策支持等领域支撑多场景智能应用。
如生态环境信息资源平台完成服务接口的审核封装，并统一受理资源需求方提出的服务接口申请，经审核。

21、企业在环境社会和在私人股本行业，公司治理ESG问题迅速升级。
但由于缺乏一致的ESG数据收集和报告框架，普通合伙人GPs很难确保其投资组合公司在ESG实质性目标上取得进展，很难评估ESG与财务表现之间的联系，也很难与有限合伙人有限合伙人分享有。

22、数据架构是企业架构的组成部分，用于定义数据需求整合和控制，以获得数据资产蓝图，是匹配企业战略企业业务架构的一套数据视角下的企业业务实体及其重要属性特征的术语规范集合，主要包括：企业数据模型;信息的价值链分析使数据与业务流程及其他企业架构的组。

23、 数据跨境合规治理实践 白皮书 2021 序言 数字经济正加快驱动产业融合变革，拓宽和提升经济发展空间。
数据流动在数字经济发展中发挥着重要作用，数据要素的市场化配置 上升为各国宏观战略考量。
为了平衡数据安全与数据红利，建构和 凝聚数字经济。

24、数据增长：在世界各地的企业中，数据量的爆炸式增长持续有增无减。
IDC 预测，全球数据圈在核心边缘和端点位置创建捕获或复制的所有数据的总和将从 2018 年的 33 ZB 扩大到 175 ZB 2025. 这在短短七年内增长了五倍多。
此外，从。

25、中国面向人工智能的数据治理行业研究报告2022.3 iResearch Inc. 击破业务落地要害22022.3 iResearch Inc. 摘要来源：艾瑞研究院自主研究绘制。
实践高频高价值应用及数据痛点：本篇报告选择金融零售医疗和工业四。