数据治理建设方法

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。
”。

6、球价值链结合起来，降低进出口的高成本。
2. 升级的IT系统正在实施的新IT系统采用无纸化设计，涵盖了出口促进计划的整个生命周期，包括数据分析和商业智能解决方案以及聊天机器人设施。
在新的IT模块中，决策将主要基于信任，强调“风险”和审计后检查。
3.跨境贸易的易操作性(EODB)跨境贸易排名提高根据世界银行的评估，印度的跨境贸易排名从2014年的122位提高到2019年的68位。
在2017-18年度，它提高了68个等级，然后在2018-19年度提高了12个等级。
通过引入系统驱动的无纸化流程(如DGFT)，这在很大程度上成为可能。
4.自2015-16年以来，出口持续增长。
尽管全球形势充满挑战，但印度很可能会达到一个新的高峰。
货物出口价值(十亿美元)5. 跟踪贸易物流改善情况的物流绩效指数(LPI)显示，自2014年起，由于电子政务改革以及跟踪和追踪举措，物流绩效指数显著提高。
文本由云闲 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：印度财政部：电子治理和贸易便利化改革。

7、床试验的大型中心获得的数据。
在这种情况下，通常可以让最近完成的研究的参与者组成计划研究的外部小组。
美国食品药品监督管理局(FDA)和欧洲药品管理局(EMA)都表示愿意接受历史对照研究。
有两种主要的方法来分析历史数据。
一种是使用贝叶斯方法。
这涉及到使用外部数据库中的信息来形成你对结果的“先验信念”。
然后，先验信念与你从研究中得到的数据混合，形成后验分布，或你的试验结果。
另一种方法被称为频繁主义方法。
这包括设立两组：一组来自外部，另一组来自试验并使用标准方法对两组进行比较。
这是大多数人学习的经典方法。
两种方法所使用的数据是相同的，只是使用数据的方式不同而已。
本文旨在提高药物开发人员对这两种方法的认识，并就如何使用贝叶斯方法将历史数据纳入研究设计提供一个总体概述。
我们将概述两种方法的差异，并讨论如何将历史数据纳入研究设计。
我们还将概述当前的监管格局，并提供美国FDA和ICON客户如何使用该方法的例子和案例研究。
在贝叶斯方法中借用样本：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：ICON：利用历史数据进行罕见疾病试验。

8、它是一种状态，在这种状态下，用户可以根据数据中发生的事情，在任何给定的时刻采取行动。
什么是主动智能?指一种持续智能的状态，其中的技术和过程支持从实时的、最新的数据触发即时的行动。
二、隧道视觉vs周边视觉：基于查询的线性数据探索是严格的、耗时的，而且只能到此为止。
“问、等待、回答”的周期给分析师带来了不适当的负担，并最终限制了他们的洞察力这种方法不利于跟上业务发展的步伐。
对于所有技能水平的用户(不仅仅是专家)来说，要想像专家一样发现见解，他们需要在所有数据中进行交互式、自由形式的数据探索。
没有边界，没有等待。
这需要一个数据分析平台来结合大量的数据源，并在用户与之交互时提供高性能的计算和关联。
有了这种扩展的视野和随之而来的力量，人们可以以思考的速度工作。
有限视野还是全貌?选择是显而易见的。
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：Qlik：现代数据分析指南：7种加速业务洞察的方法。

9、交流垂询：18502187668邹工 进料时液体进罐将气体排挤进料时液体进罐将气体排挤 呼出排放呼出排放 大呼吸吸入，稀释罐内空间大呼吸吸入，稀释罐内空间 浓度，加剧液面蒸发，再次呼浓度，加剧液面蒸发，再次呼 出时增加损耗及污染排放出时增加。

10、有赞大数据技术沙龙 2020.12 数据成本治理在有赞的实践 数据中台数据资产治理 王永宁更木 contents 背景介绍 问题梳理 治理实践 总结规划 背景介绍 数 据 中 台 机 器 资 源 离线计算实时计算平台工具 Spark Hiv。

11、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。

12、制订安全策略来管理和监视所有可访问特定数据集的应用用户和管理权限。
监控AD成员资格的变化或个别权限的更改是非常重要的，以确保它们符合业务角色数据类型或数据存储位置相关的要求。
检测数据修改权限提升和更改安全警报的功能，对于检测潜在的恶意内部人。

13、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。

14、我们曾经生活在一个非此即彼的世界。
您要么懂得如何编程，要么与高级分析技术无缘。
要么学习RPython 和或 SAS，要么请人帮您攻克难关。
Tableau相信，为了真正地扩充人类智能，我们需要为技术能力千差万别的用户提供丰富的功能。
我。

15、一般来说，如果知道一场巨大的风暴即将袭击某个国家地区的东半部，人们可能会予以关注;但如果知道它会袭击自己所在的州县或城镇，或者从你身边经过，那么会引起更大的关注。
本地化的洞察可能作用很大。
IBM COVID19 Lockdown Index。

16、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。

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、只关注最终数据效果准确性与使用体验，不关注背后的过程细节，以高层与终端使用者为主。
既关注最终分析体验，也关注产出数据的过程体验，以中间执行层为主。
重点关注基础数据架构设计，数据质量管理，权限管控，平衡前端业务人员的需求与基建能力，以IT部门。

19、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。

20、数据湖治理中心数据湖治理中心数据治理方法论数据治理方法论文档版本文档版本02发布日期发布日期20210331华为技术有限公司华为技术有限公司 版权所有版权所有 华为技术有限公司华为技术有限公司 202 保留一切权利。
保留一切权利。
非经本。

21、基础设施对经济增长就业互联互通和包容性的促进作用已经确立，但公共融资和多边银行仅占基础设施需求的45左右。
公私伙伴关系ppp是通过动员私营部门资金和提高效率来缩小融资缺口的解决方案之一。

22、1报告名称报告名称报告名称六大行数据治理现状盘点六大行数据治理现状盘点： 2022.04研究机构：零壹智库学术支持：全联并购公会信用管理委员会报告主编：于百程执 笔 人：赵越治理架构数据标准与数据平台1六大行数据治理现状盘点银行业是数据驱动。

23、2022 年年 5 月月 9 日第日第16期总第期总第 535 期期数据赋能社会：以人为本的数据关系方法数据赋能社会：以人为本的数据关系方法译者按译者按2021 年 9 月，世界经济论坛发布数据赋能社会：以人为本的数据关系方法白皮书。
报告认。

24、大数据咨询方法论白皮书 奇点云副总裁 Big Data Consultancy White Book 何夕 01 大数据咨询的时代背景 02 大数据咨询的需求来源 03 大数据咨询的方法论 Contents 目录 大数据咨询的时代背景 Bi。

25、从数据要素到数据生产力全链路数据治理的智能演进贾扬清阿里巴巴集团副总裁阿里云智能计算平台事业部高级研究员达摩院 AI 平台负责人政务电力互联网新零售金融制造汽车工业归集治理329亿多条公共数据,全省政务服务事项100网上可办,一张身份证通办。

26、数据生产智能王磊汐衍GTS交付技术部技术中台大数据交付与架构阿里云高级交付专家元数据驱动的全链路数据治理最佳实践Contents目录01基于DataWorks的数据治理全流程02元数据驱动的数据生产智能03客户案例最佳实践基于DataWor。

27、数据是怎样炼成的中国宝武大数据建设实践方亮宝信软件大数据中心大数据建设运营服务中心 主任数据是生产要素大数据中心是新基建国家数智化转型钢铁生态圈宝武宝武大数据建设背景宝武大数据中心成立使命:构建互联互通大数据体系,融合创新钢铁数字生态宝武大。

28、开源大数据治理体系构建助力游戏行业数据化运营翁庆彬创梦天地技术总监用户产品全生命周期服务游戏及信息服务SaaS及相关服务线下娱乐创梦天地消除类竞技类中重度游戏流量获取变现增收政策合规AI大数据分析主机体验主机及游戏零售潮玩 拥有1.38亿平。

29、重磅发布DataWorks 全链路数据治理系列新品黄博远阿里云智能计算平台事业部大数据与AI产品负责人高级产品专家例:这里是标题标题标题New Future on CloudDataWorks:阿里巴巴12年数据治理建设最佳实践201520。

30、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。

31、全需求全需求 做减法做减法 新的信息化项目建设方法和实践新的信息化项目建设方法和实践 中国节能 梁磊 2016年10月23日 3 梁磊,管理视图分析法MBLA提出者.中国节能环保集团公司办公厅副主任,集团标准化活动负责人信息化工作负责人;教。

32、智者,承载未来.环境产业互联网平台种植收运生产管控消耗综合利用排空入地政府监管数据流资金流能肥流四工程建设运营趋势预测住建部绿色技术创新综合示范和环境卫生科技示范项目降低设备故障率28;产气提高15,能耗降低12;减少人员30油耗减少30。

33、CONTENT01 0102 0203 0301012905.871379790456216172058901289292eree80nt0MeIeeSEEED6PI0202lyDSIG0lah0ullbL5hl087A032lDSlGlI。

34、2019中中 国国 数数 据据 智智 能能 管管 理理 峰峰 会会数据安全治理与认证2019中中 国国 数数 据据 智智 能能 管管 理理 峰峰 会会议题 数据治理态势与驱动力 数据安全治理的框架与模型数据治理国际标准ISO385051的运。

35、CONTENT 01企业数据治理的现状与问题02华矩科技数据治理平台构想0304华矩数据治理应用场景04关于华矩华矩数据治理核心技术企业拥有的巨量数据都是一个沉睡的金矿数据的价值则如冰山,您所知道的只是显露的一角大数据的冰山与金山数据变资产。

36、数据中台雏形数据中台之 主数据中台后台 集成关系主数据平台技术雏形电信业数据中台之营收中台雏形中台收入分类明细业务类型代码明细业务类型名称基础业务类型代码基础业务类型名称BSSCYY01110营业日报A01营业日报BSSCYY02120一点。

37、加强综治中心建设打造新时代社会治理沁水样本加强综治中心建设打造新时代社会治理沁水样本沁水县政法委基层社会治理中心主任沁水历史悠久沁水生态优美沁水资源富集加强综治中心建设打造新时代社会治理加强综治中心建设打造新时代社会治理沁水样本沁水样本20。

38、腾讯数据治理技术实践赵磊 腾讯 腾讯元数据系统负责人01数据治理简介02数据治理管理体系03数据治理技术实践目录CONTENT01背景介绍初步认识什么是数据治理,为什么要做数据治理,以及如何做数据治理什么是数据治理DAMA数据管理知识体系指。

39、数据驱动业务发展业务指标数据体系建设及集市治理实践张婉绮 京东 数据挖掘工程师01业务集市现状03未来展望02业务集市治理目录 CONTENT01业务集市现状业务集市的现状和治理要点业务集市治理背景数据挖掘及分析数据指导决策业务迭代实践数据。

40、小米存储服务治理实践李经纶小米存储平台01朴素数据治理朴素数据治理02用大数据治理大数据用大数据治理大数据03HDFS治理实践治理实践04HBase治理实践治理实践目录目录CONTENT朴素数据治理01数据治理成本治理组织架构调整交接不规范。

41、货拉拉基于DORIS的OLAP体系演进及建设方法杨秋吉 大数据引擎负责人张斌 大数据工程师0101背景介绍背景介绍0303OLAP体系演进下体系演进下0202OLAP体系演进上体系演进上0404总结思考与后续规划总结思考与后续规划目录目录 。

42、翼支付数据治理实践翼支付数据治理实践之元数据管理之元数据管理王平 翼支付产品总监鲍旭 翼支付资深大数据研发工程师0101元数据的定位元数据的定位数据治理与元数据治理0202元数据治理体系元数据治理体系核心数据保障主数据治理数据规范体系建立产。

43、字节跳动埋点数据流实践刘石伟 字节跳动数据平台01埋点数据流简介埋点数据流简介03埋点数据流治理实践埋点数据流治理实践02埋点数据流建设实践埋点数据流建设实践04未来规划未来规划目录目录CONTENT埋点数据流简介01字节跳动埋点数据流埋点。

44、WeData数据治理介绍及内部实践释放数据潜能 驱动业务增长腾讯云大数据平台产品中心fairyxwang2022081.数据治理挑战2.腾讯内部数据治理实践3.WeData数据治理平台能力目录数据治理挑战01数据治理挑战数据信息分散数据质量。

45、货拉拉数据治理平台建设货拉拉数据治理平台建设实践实践陈元 货拉拉 资深大数据工程师张放 货拉拉 高级大数据工程师010102020303目录目录 CONTENTCONTENT货拉拉数据治理体系货拉拉数据治理体系数据质量平台建设实践数据质量平。

46、工业数据治理和数据资源化思考与实践钟虓北京工业大数据创新中心业务总经理01一些背景一些背景03一些思考一些思考02一些实践一些实践04一些总结一些总结目录目录CONTENT一些背景01数智化浪潮推动,制造企业数智化转型刻不容缓数字化已经上升。

47、来自顺丰科技的企业来自顺丰科技的企业数据治理实践数据治理实践王敏君 顺丰科技 数据治理专家一顺丰数据治理总体介绍一顺丰数据治理总体介绍1.1.体系建设演进路线体系建设演进路线2.2.顺丰数据治理框架顺丰数据治理框架3.3.数据治理各领域能力。