数据治理的内容

1、 ? GOVERNANCE ON AI DATA SECURITY ? COPYRIGHT STATEMENT ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?。

2、企业数据管理CDP/DMP白皮书 今天我们用好CDP/DMP了吗？ 2019.12.02 在移动互联网时代， 数字媒体越来越复杂和多变， 单一的营销策略和缓慢的营销节奏已经不适应现在 的营销环境。
与此同时，MarTech（营销技术）也正快速演进迭代， 并在广告传播、 流量运营、 电商销 售、 线下零售、 会员运营等不同场景中创造价值。
而一方用户数据管理平台（DMP）和客户数据平台 （CDP） 。

3、 - 1 - 2020 年年 6 月月 29 日日 第第20期期 总第总第 452 期期 全球数据治理：概念、障碍与前景全球数据治理：概念、障碍与前景 【译者按】【译者按】2019 年 6 月，日本首相安倍晋三在 G20 峰会上启动了“大 阪轨道”计划，针对这个计划包括中国和美国在内的二十四个国家共同签 署了一项声明。
2019 年 12 月，新美国在华盛顿召开了一次专家圆桌会。

4、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。

5、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。

6、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。

7、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。

8、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。

9、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。
”。

10、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。

11、p人脸识别线下支付行业自律公约试行brpp1月21日，中国支付清算协会发布人脸识别线下支付行业自律公约试行。
公约从安全管理终端管理风险管理用户权益保护等方面作出了规范，明确人脸信息的采集要坚持用户授权最小够用的原则，对原始人脸信息采取加密存。

12、p2 0 2 1新榜大会平台加大视频直播投入,视频化直播化时代来临信息的视频化表达成为媒介变化过程中的大势所趋，直播的人货场重构带来新的消费场域，平台加大视频直播布局。
pp疫情加速内容价值回归，平台瞄准泛知识内容赛道疫情激发了用户对泛知识类。

13、在数字信息技术日新月异的发展趋势下，数据已成为数 字经济发展的核心生产要素，是国家重要资产和基础战略资 源。
随着数据价值的愈加凸显，数据安全风险与日俱增，数 据泄露数据贩卖等数据安全事件频发，为个人隐私企业 商业秘密国家重要情报等带来了严。

14、数安法pp第六条各地区各部门对本地区本部门工作中收集和产生的数据及数据安全负责。
pp工业电信交通金融自然资源卫生健康教育科技等主管部门承担本行业本领域数据安全监管职责。
pp第二十一条国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的。

15、数据安全治理的目标之一是降低数据安全风险，因此建立有效的 风险防范手段，对于预防数据安全事件发生有重要作用，可以从数据 安全策略制定数据安全基线扫描数据安全风险评估三方面入手。
数据安全策略制定。
一方面，根据数据全生命周期各项管理要求，制定。

16、数据分类分级技术是基于数据识别技术建立分级和分类 特性，特别是工具己有的识别模一型库或合规模型库，是工具选择的 个重点，充分利用行业同类型客户的知识成果，会大大降低数据资产识别环节的准备工作;数据分类分级针对不同行业不同领域，都有相应的要求。

17、自动化运维运营，通过系统化来解决平台规模化可靠性易用性，达到低碳降本和业务提效，支持业务快速布局和起量。
实时化：速度是永恒的诉求，快速响应市场变化。
全方位深度定制的实时计算引擎。
全链路的实时采集传输计算分析一体化计算框架。
云原生资源调度多租。

18、完善数据分析与治理路线图完善数据分析与治理路线图 2021 Gartner及或其关联公司版权所有。
保留所有权利。
CMGTS1201083是什么让建立有效的数据分析与治理如此具有挑战性是什么让建立有效的数据分析与治理如此具有挑战性数据和分析D。

19、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。

20、不忘初心,方得始终盒马数据中台之道李启平首义盒马数据中台负责人Contents目录01数据中台建设的顶层思考02盒马数据中台建设实践03数据中台建设中的几大误区数据中台建设的顶层思考TopLevel thought on Data Midd。

21、建设指南数据安全治理北京安华金和科技有限公司2019 年 4 月前言Preface本指南由北京安华金和科技有限公司发起,并负责总体设计,最终解释权归北京安华金和科技有限公司所有.本指南参与起草人:杨海峰孙铮刘海洋李月飞刘思成宣淦淼张志刚.目。

22、安恒信息官方微信2022清华大学技术创新研究中心数权经济研究室安恒信息数据安全治理白皮书目录CONTENTS数据安全风险分析01全球数据泄露事件高居不下数据安全已严重制约数字经济发展 数据安全风险场景020405数据安全合规发展环境分析安全。