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1、 3 附件重慶市公共數據分類分級指南 2.0（試行）4 目錄1 范圍.52 規范性引用文件.53 術語和定義.63.1 公共數據.63.2 數據分類.63.3 數據分級.63.4 分類維度.63.5 分級維度.74 總體要求.74.1 數據范圍.74.2 組織保障.74.3 制度保障.74.4 技術要求.75 數據分類.85.1 分類原則.85.2 分類維度.85.2.1 數據管理維度.85.2.2 業務應用維度.105.2.3 安全保護維度.115.2.4 數據對象維度.125.3 分類方法.125.3.1 線分類法.125.3.2 面分類法.135.3.3 混合分類法.136 數據分級.1

2、36.1 分級原則.146.2 分級要求.146.3 分級維度.146.4 分級方法.156.4.1 數據定級的影響因素.156.4.2 定級標準.156.4.3 數據分級中的關鍵問題處理.156.5 分級保護基本要求.18附錄 1 公共數據分類分級示例.21附錄 2 法人數據分級示例.22附錄 3 人口數據分級示例.24 5 1 范圍本指南規定了重慶市公共數據分類分級原則、要求、維度與方法。本指南適用于本市范圍內公共數據的分類分級管理。2 規范性引用文件下列文件是本指南的重要參考依據。凡是注日期的引用文件，僅所注日期的版本適用于本指南。凡是不注日期的引用文件，其最新版本適用于本指南。中華人民

3、共和國網絡安全法中華人民共和國數據安全法中華人民共和國個人信息保護法重慶市數據條例GB/T 7027-2002 信息分類和編碼的基本原則與方法GB/T 10113-2003 分類與編碼通用術語GB/T 21063.4-2007 政務信息資源目錄體系GB/T 25069-2010 信息安全技術 術語GB/Z 28828-2012 信息安全技術 公共及商用服務信息系統個人信息保護指南GB/T 35295-2017 信息技術 大數據 術語GB/T 37988-2019 信息安全技術 數據安全能力成熟度模型GB/T 35273-2020 信息安全技術 個人信息安全規范 6 GB/T 38667-202

4、0 信息技術 大數據 數據分類指南GB/T 4754-2017 國民經濟行業分類3 術語和定義下列術語和定義適用于本指南。3.1 公共數據公共數據是指國家機關和法律、法規授權的具有管理公共事務職能的組織（以下稱政務部門）為履行法定職責收集、制作的數據，及醫療、教育、供水、供電、供氣、通信、文旅、體育、環境保護、交通運輸等公共企業事業單位（以下稱公共服務組織）在提供公共服務過程中收集、制作的涉及公共利益的數據。3.2 數據分類按照公共數據具有的某種共同屬性或特征（包括數據對象、重要程度、共享屬性、開放屬性、應用場景等），采用一定的原則和方法進行區分和歸類，以便于管理和使用公共數據。3.3 數據分

5、級按照公共數據遭到破壞（包括攻擊、泄露、篡改、非法使用等）后對國家安全、社會秩序、公共利益以及公民、法人和其他組織的合法權益（受侵害客體）的危害程度對公共數據進行定級，為數據全生命周期管理的安全策略制定提供支撐。3.4 分類維度用于實現公共數據分類的某個或某些共同特征。7 3.5 分級維度用于實現公共數據分級的某個或某些共同特征。4 總體要求4.1 數據范圍本市區域范圍內政務部門和公共服務組織，在依法履行職責過程中獲得的各類數據資源。醫療、教育、供水、供電、供氣、通信、文旅、體育、環境保護、交通運輸等公共企業事業單位涉及公共屬性的數據，參照適用本指南；法律、法規另有規定的，從其規定。法律、法規

6、、規章對統計數據、地理信息數據、不動產數據、公共信用數據等公共數據已有規定的，從其規定；沒有規定的，參照適用本指南，涉及國家秘密的數據適用中華人民共和國保守國家秘密法等法律、行政法規的規定。4.2 組織保障應建立公共數據分類分級組織保障體系，明確相關部門的組織領導、業務管理、安全管理等職責和人員崗位角色要求。4.3 制度保障應建立公共數據分類分級制度保障，明確分類分級的原則、方法和要求，確立日常管理流程和操作規程，制定考核評價等機制。4.4 技術要求 8 使用技術手段實現公共數據安全分類分級的人工/自動屬性標識，應通過人工/自動方式維護公共數據資源目錄，定期對公共數據安全屬性進行評審和修訂。5

7、 數據分類5.1 分類原則a）科學性原則：按照公共數據的多維特征及其相互間存在的邏輯關聯進行科學、系統化的分類，分類規則相對穩定。b）規范性原則：所使用的詞語或短語能準確表達數據類目的實際內容、內涵和外延。相同概念的用語應保持一致。用語標準、簡潔。c）實用性原則：類目劃分應結合現實需求，符合用戶對公共數據分類的普遍認知。每個類目下都有公共數據，不設沒有意義的類目。d）擴展性原則：應充分考慮發展趨勢，定期征詢相關專家組織意見，完善和調整數據類目設置和層級劃分。e）唯一性原則：同一分類維度內，同一條公共數據只分入一個類別。5.2 分類維度公共數據分類維度分為數據管理、業務應用、安全保護、數據對象等

8、。5.2.1 數據管理維度 9 公共數據管理維度應從元數據角度對其進行分類。包括但不限于數據產生頻率、數據體量、數據產生方式、數據結構化特征、數據存儲方式、數據質量要求等分類維度。5.2.1.1 根據數據產生頻率和數據體量按產生頻率分類是指根據數據產生的頻率（單位時間內產生的數據量或達到指定數據量的頻率）對數據進行分類。根據數據產生周期可分為每秒、分、時、天、周、月、季度、半年、年，不定期，不更新數據等；根據單位周期中數據的產生量，可以以記錄條數表示或者以數據占用空間表示，如百萬條記錄、千萬條記錄、GB 級數據、TB 級數據等。5.2.1.2 根據數據產生方式按公共數據產生方式可包括人工采集數

9、據、信息系統產生數據、感知設備產生數據，原始數據、二次加工數據等。5.2.1.3 根據數據結構化特征按公共數據的結構化特征，可分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。5.2.1.4 數據存儲方式根據公共數據儲存方式可分為：關系型數據庫存儲數據、鍵值數據庫存儲數據、列式數據庫存儲數據、圖數據庫存儲數據、文檔數據庫存儲數據等。5.2.1.5 數據質量要求 10 根據數據完整性、時效性、準確性等維度的質量要求對數據進行分類。5.2.2 業務應用維度業務應用維度包括但不限于數據產生來源、數據業務主題、數據所屬行業、數據應用領域、數據共享屬性、數據開放屬性等分類維度。其中數據產生來源、數據所屬行業應

10、按照 GB/T38667-2020 中業務應用視角相關要求，具體行業領域分類可參照GB/T 4754-2017 中第 3 章和第 5 章的相關要求。5.2.2.1 根據數據應用領域根據數據應用領域分類體現公共數據對數字化改革的支撐作用，可分為數字黨建、數字政務、數字社會、數字經濟、數字文化、數字法治、基層智治等領域。5.2.2.2 根據數據共享屬性根據數據共享屬性可分為：無條件共享類、有條件共享類和不予共享類?？梢蕴峁┙o所有政務部門和公共服務組織共享使用的，為無條件共享數據?？梢圆糠痔峁┗蛘甙凑仗囟ㄒ筇峁┙o相關政務部門和公共服務組織共享使用的，為有條件共享數據。列入有條件共享數據的，應當有法

11、律、行政法規或者國家有關規定為依據，并明確共享條件。11 不宜提供給其他政務部門和公共服務組織等共享使用的，為不予共享數據。列入不予共享數據的，應當有法律、行政法規或者國家有關規定為依據。列入有條件共享和不予共享的數據，可以經脫敏等處理后向政務部門和公共服務組織提供，法律、法規另有規定的除外。5.2.2.3 根據數據開放屬性根據數據開放屬性可分為：不予開放類、有條件開放類、無條件開放類。不予開放類包括：依法確定為國家秘密的；開放后危及國家安全、公共安全、經濟安全和社會穩定的；涉及商業秘密、個人隱私的；因數據獲取協議或者知識產權保護等禁止開放的；法律、法規規定不得開放的。有條件開放類包括：涉及商

12、業秘密、個人隱私，其指向的特定公民、法人或者其他組織同意開放，且法律、法規未禁止的；開放將嚴重擠占公共基礎設施資源，影響公共數據處理效率的；開放安全風險難以評估的；依法經脫敏等處理的不予開放類公共數據，符合有條件開放的，應列為有條件開放類公共數據。無條件開放類包括：除不予開放類與有條件開放類公共數據以外的其他公共數據；已脫敏等處理的不予開放類與有條件開放類公共數據，符合無條件開放的，可列為無條件開放類公共數據。5.2.3 安全保護維度 12 安全保護維度包括但不限于重要程度等分類維度。按照重要程度進行劃分，公共數據可以劃分為核心數據、重要數據和一般數據。a）核心數據：對政務部門和公共服務組織履

13、行社會管理職能或從事經營活動極其重要的公共數據。b）重要數據：政務部門和公共服務組織收集、產生、控制的不涉及國家秘密，但與國家安全、經濟發展、社會穩定，以及公共利益密切相關的公共數據。c）一般數據：政務部門和公共服務組織履行社會管理職能或從事經營活動等一系列活動中產生的可存儲的公共數據，不包含核心數據和重要數據。5.2.4 數據對象維度數據對象維度主要將公共數據所描述的對象分為個人、組織、客體三類。其中個人指自然人，包括屬性數據和行為數據；組織指政府部門、企事業單位、其他法人和非法人組織、團體，包括組織屬性數據和業務數據；客體是指非個人或組織的客觀實體，如道路、建筑、視頻捕捉設備等，包括屬性數

14、據和感應數據。5.3 分類方法5.3.1 線分類法線分類法旨在將分類對象按選定的若干個屬性或特征，逐次分為若干層級，每個層級又分為若干類別。同一分支下，同層級 13 類別之間構成并列關系，不同層級類別之間構成隸屬關系。同層級類別互不重復，互不交叉。線分類法適用于針對一個類別只選取單一分類維度進行分類的場景。5.3.2 面分類法面分類法是將所選定的分類對象，依據其本身的固有的各種屬性或特征，分成相互之間沒有隸屬關系即彼此獨立的面，每個面中都包含了一組類別。將某個面中的一種類別和另外的一個或多個面的一種類別組合在一起，可以組成一個復合類別。面分類法是并行化分類方式，同一層級可有多個分類維度。面分類

15、法適用于對一個類別同時選取多個分類維度進行分類的場景。5.3.3 混合分類法混合分類法是將線分類法和面分類法組合使用，克服這兩種基本方法的不足，得到更為合理的分類?；旌戏诸惙ǖ奶攸c是以其中一種分類方法為主，另一種做補充?；旌戏诸惙ㄟm用于以一個分類維度劃分大類、另一個分類維度劃分小類的場景。6 數據分級6.1 分級原則a）可執行性原則：公共數據級別劃分應滿足相關法律、法規及監管要求，避免對數據進行過于復雜的分級規劃，保證數據分級使用和執行的可行性。14 b）時效性原則：公共數據的定級具有一定的有效期，數據級別可能因時間變化按照預定的安全策略發生改變。c）合理性原則：公共數據定級不宜過高或過低，級

16、別劃定過低可能導致數據不能得到有效保護；級別劃定過高可能不利于數據利用或產生不必要的管理成本。d）客觀性原則：公共數據的分級規則是客觀并可以被校驗的，即通過數據自身的屬性和分級規則即可判定其分級。6.2 分級要求a）公共數據的分級與其共享、開放的類型、范圍、審批和管理要求直接相關。b）應加強個人信息和重要數據保護，按照就高從嚴原則確定數據級別。c）數據定級應充分考慮數據聚合情況、數據體量、數據時效性、數據脫敏處理等因素，根據實際升高或降低數據級別。d）數據集的級別根據下屬數據項的最高級來定級。6.3 分級維度公共數據分級應充分考慮公共數據對國家安全、社會秩序和公共利益的重要程度，以及是否涉及個

17、人隱私和商業秘密等敏感信息。綜合考慮公共數據在遭到破壞后對國家安全、社會秩序、公共利益以及對公民、法人和其他組織的合法權益（受侵害客體）的危害程度來確定數據的安全級別，并根據各級別的公共數據特 15 征，梳理安全控制點，提出分類分級的安全管控規則。6.4 分級方法6.4.1 數據定級的影響因素根據公共數據遭篡改、破壞、泄露或非法利用后，可能帶來的潛在影響的范圍和程度進行安全分級。影響范圍主要包括國家安全，全社會、多個行業、行業內多個組織，單個組織或個人。影響程度劃分為極其嚴重、嚴重、輕微、無。6.4.2 定級標準根據上述因素，公共數據分為敏感數據（L4）、較敏感數據（L3）、低敏感數據（L2）

18、、不敏感數據（L1）。表 1 數據級別與判斷標準數據級別級別標識判斷標準L4敏感有下列情形之一：對全社會、多個行業、行業內多個組織造成嚴重影響；對單個組織的正常運作造成極其嚴重影響；對人身和財產安全、個人名譽造成嚴重損害。L3較敏感有下列情形之一：對全社會、多個行業、行業內多個組織造成中等程度的影響；對單個組織的正常運作造成嚴重影響；對個人名譽造成中等程度的損害。L2低敏感有下列情形之一：對全社會、多個行業、行業內多個組織造成輕微影響；對單個組織的正常運作造成中等程度或輕微影響；對個人的合法權益造成輕微損害。L1不敏感對社會秩序、公共利益、行業發展、信息主體均無影響。6.4.3 數據分級中的關

19、鍵問題處理 16 6.4.3.1 數據升降級主要因素a）從數據聚合考慮，聚合了多家業務部門的公共數據宜從高定級。b）從數據體量來考慮，大量公共數據聚合宜升級。c）從數據時效性考慮，歷史數據可考慮降 1 級處理，但需明確歷史數據的含義，并明確某時間點之前的數據。d）已公開披露的公共數據可降低數據級別。e）脫敏數據宜單獨定級。經有效脫敏后的公共數據，可降12 級，但視情況處理。6.4.3.2 數據聚合與數據級別變更因業務需要，需要將相同或不同級別的公共數據匯聚在一起進行分析、處理時，數據級別變更應遵循以下原則：a）聚合數據的部門應對數據重新定級。b）聚合數據安全級別一般不低于所匯聚的原始數據的最高

20、級別。c）原則上不允許原始數據落地，僅允許獲取數據分析、處理后的結果。原始數據和臨時數據使用應在中間存儲環節有效清除。6.4.3.3 數據匯總、分析、加工產生的數據與數據級別變更因業務需要，對公共數據進行匯總、分析、加工后產生的公共數據，若與原始數據之間存在較大差異，宜對新產生的公共數 17 據重新定級，定級的結果可能高于、等于、低于原始數據。6.4.3.4 通用數據獨立定級在公共數據定級過程中，在多類數據中均出現的某些數據（數據表/數據項），可視為“通用數據”，可以將“通用數據”進行獨立定級。具體的級別根據實際內容確定。6.4.3.5 數據定級其他要求已合法公開披露的公共數據可定為L1。已脫

21、敏數據可單獨定級，經有效脫敏后的公共數據，可視情況降1級。法律法規規章未明確要求公開的個人信息等級不得低于L2；法律法規明確保護的公共數據，數據安全等級應定為L3以上；沒有任何安全屬性標識的公共數據，默認為L2。6.4.3.6 數據共享與數據級別數據共享按照共享屬性分為無條件共享，有條件共享，不予共享三類。a）數據共享應遵循履職需要與最小必要原則。b）L1 數據無條件共享；L2 數據無條件共享或有條件共享；L3 數據有條件共享；L4 數據有條件共享。c）不共享類數據必須有相應法律、法規和政策依據。d）行政相對人對數據共享有特殊要求且合法的，應從其約定。e）因依法履職需要使用非涉密共享數據，且有

22、法律、法規、18 政策等依據或主體授權的，可直接獲得授權使用共享數據。6.4.3.7 數據開放、利用與數據級別公共數據按開放屬性分為不予開放類、有條件開放類、無條件開放類。a）通過有條件開放方式獲取的公共數據不得用于申請之外的用途。b）L1 數據無條件開放；L2 數據無條件開放或有條件開放；L3 數據有條件開放；L4 數據不予開放。c）獲取有條件開放類數據的用戶應落實公共數據開放利用協議中約定的安全保障措施。6.5 分級保護基本要求根據公共數據定級結果，按照公共數據分級保護基本要求，對數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據訪問、數據共享、數據開放、數據銷毀等全生命周期進行保護，具體如表 2 所示。

23、表 2 公共數據分級保護基本要求類型L1L2L3L4數 據采 集1.公共數據采集應 遵 循 合理、正當、必要原則。2.公共數據采集設 備 應 符合安全認證，采 集 流 程和方 式 符 合 相應要求。1.公共數據采集應遵循合理、正當、必要原則。2.公共數據采集設備應 符 合安全認證，采集流程和方 式符 合相應要求，并對數 據的完整性進行校驗。1.公共數據采集應遵循合理、正當、必要原則。2.公共數據采集設備應符合安全認證，采集流程和方式符合相應要求，并對數據的完整性進行校驗。3.應采用加密方式對數據進行保護。1.公共數據采集應遵循合理、正當、必要原則。2.公共數據采集設備應符合安全認證，采集流程和

24、方式符合相應要求，并對數據的完整性進行校驗。3.應采用加密方式對數據進行保護。4.應使用水印溯源等技術，對數據泄露風險及行為進行追蹤，可定位到責任人等。19 類型L1L2L3L4數 據傳 輸不 需 要 進 行傳輸加密。1.公共數據在傳輸過程 中 應 通過 VPN 等 方式建立安全通道。2、應對敏感數據進行檢測。1.公共數據在傳輸過 程 中 應 通 過VPN等方式建 立安全通道。2.應對敏感數據進行檢測。3.應對公共數據進行加密傳輸，加密算法應符合國家密碼相關法律、法規要求。1.公共數據在傳輸過程中應通過VPN等方式建立安全通道，并對敏感數據進行檢測。2.應對敏感數據進行檢測。3、應對公共數據進

25、行加密傳輸，加密算法應符合國家密碼相關法律、法規要求。4.應使用水印溯源等技術，對數據泄露風險及行為進行追蹤，如定位到責任人等。數 據存 儲1.公 共 數據 應保存 在可 信 或 可控的 信 息 系 統或物理環境中。2.應建立數據備份機制，定期 進 行 數 據的備份。1.公 共 數 據 應保 存在可信或可 控的 信 息系統或物理環境中。2.應建立數據備份機制，定期進行數據的備份。3.對存儲數據的訪問進行日志審計。1.公共數據應保存在可信或可控的信 息系統或物理環境中。2.應建立數據備份機制，定期進行數據的備份。3.對存儲數據的訪問進行日志審計。4.對公共數據可進行加密存儲。1.公 共 數 據

26、應 保 存在 可 信 或 可控的信息系統或物理環境中。2.應建立數據異地備份機制，定期進行數據的備份。3.對存儲數據的訪問進行日志審計。4.應對公共數據進行加密存儲。數 據訪 問1.設置身份標識與鑒別機制。2.對數據訪問行為 進 行 審計與分析。1.設置身份標識與鑒別機制。2.對數據訪問行為進行審計與分析。3.可采用口令、密碼、生物識別等鑒別技術對 用戶 進 行 身 份鑒別。1.設置身份標識與鑒別機制。2.對數據訪問行為、訪問內容、訪問頻率等訪問情況進行審計、分析。3.應采用口令、密碼、生物識別等兩種或兩種以上組合的鑒別技術對用戶進行身份鑒別。1.設置身份標識與鑒別機制。2.對數據訪問行為進行

27、審計與分析。3.應采用口令、密碼、生物識別等兩種或兩種以上組合的鑒別技術對用戶進行身份鑒別。4.應持續對用戶賬號進行風險監測，并對賬號進行動態授權。20 類型L1L2L3L4數 據共 享審批要求：無條件共享。審批要求：有條件 共享或無條件共享。技術要求：視情況脫敏。審批要求：有條件共享。技術要求：1.視情況脫敏。2.對數據共享全鏈路各環節的權限最小化控制，比如白名單控制并對異常進程監控。3.對數據共享全鏈路各環節風險進行監控。審批要求：有條件共享。技術要求：1.須脫敏后才可共享。2.對數據共享全鏈路各環節的權限最小化控制，比如白名單控制并對異常進程監控。3.對數據共享全鏈路各環節風險進行監控。

28、4.應使用水印溯源等技術，對數據泄密風險及行為進行追蹤，如定位到責任人等。數據開放無條件開放審批要求：有條件開放或無條件開放。技術要求：視情況脫敏。審批要求：有條件開放。技術要求：1.脫敏后有條件開放。2.對數據開放全鏈路各環節的權限最小化控制，如進行白名單控制并對異常進程監控。不予開放。數 據銷 毀1.建立數據銷毀和存儲媒體銷毀審批機制，并對銷毀過程進行記錄。2.業務終止自行 決 定 數 據是 否 需 要 銷毀，宜采用刪除、覆寫法等方式進行數據銷毀。1.建立數據銷毀和存儲媒體銷毀審批機制，并對銷毀過程進行記錄。2.業務終止時宜采用刪除、覆寫法等方式銷毀有關數據。1.建立數據銷毀和存儲媒體銷毀

29、審批機制，并對銷毀過程進行記錄。2.業務終止時應以不可逆的方式銷毀有關數據。1.建立數據銷毀和存儲媒體銷毀審批機制，并對銷毀過程進行記錄。2.業務終止時應以不可逆的方式銷毀有關數據。21 附錄 1公共數據分類分級示例數據類型數據級別L1L2L3L4組織數據特征：已經被企業明示公開或主動披露的數據；一般公開渠道可獲取的數據。示例：企業統一社會信用代碼、隸屬企業名稱。數據特征：涉及法人和其他組織權益的內部數據，用于一般業務使用，針對受限對象共享或開放。示例：企業年報及股東認繳出資方式、企業年報資產總額。數據特征：涉及法人和其他組織權益的內部數據，對受限內部對象共享或開放，一旦泄露會給企業 帶 來

30、直接 經 濟損失或名譽損失的信息。示例：企業年報基本信息，企業出資信息，企業未履行生效裁判信息。數據特征：法律法規明確保護的企業數據，泄露會給企業帶來嚴重的經濟損失或名譽損失，且對社會及其他組織造成損害的信息。示例：法定代表人移動電話，法定代表人身份證件號碼，核準股權出質債權人證件號碼。個人數據特征：已經被政府、個人明示公開或主動披露的數據；一般公開渠道可獲取的公民信息數據。示例：居住證簽發機關統一社會信息代碼、學生ID。數據特征：涉及公民的個人數據，用于一般業務使用，針對受限對象共享或開放；個人向特定群體公開的信息。示例：戶口所屬派出所名稱、婚姻登記機關。數據特征：法律法規明確保護的個人隱私

31、數據。泄露會給個人帶來直接經濟損失的信息。示例：人口出生日期，婚姻登記合影照片，公積金個人貸款信息。數據特征：依據國家法律法規和強制性標準或法規規定的特別重要數據，主要用于特定職能部門、特殊崗位的重要業務，只針對特定人員公開，且僅為必須知悉的對象訪問或使用的數據。一旦泄露會對國家、社會造成嚴重損害。示例：公民身份證號碼，公積金月繳存額，監獄服刑人員關押地點?？腕w數據特征：按照法律法規，明示公開或主動披露的數據；一般公開渠道可獲取的數據。示例：機動車行駛證發證機關、房地產權登記機構。數據特征：涉及客體的總體數據或粗顆粒度數據；經規定程序審核后，可以向社會公開的數據。示例：不動產權不動產單元號、機

32、動車車輛型號數據特征：涉及政府的內部信息，用于一般業務使用，針對受限對象共享或開放。示例：房產規劃用途、機動車車輛識別代號。數據特征：國家法律法規和強制性標準定義的重要數據，一般只針對特定人員公開，且僅為必須知悉的對象訪問或使用，被破壞或泄露后，會對社會、組織等造成損害。示例：不動產建筑面積、不動產坐落地址。22 附錄 2法人數據分級示例數據項示例數據級別統一社會信用代碼91500000MA60G3R48RL1組織機構代碼MA60G3R4-8L1法人名稱數字重慶大數據應用發展有限公司L1法定代表人/負責人嚴*L1法定代表人/負責人證件類型*L4法定代表人/負責人證件號*L4登記機關重慶市市場監

33、督管理局L1業務主管機關重慶市大數據應用發展管理局L1登記日期2019-07-26L1存續狀態開業L1從業人數30L2登記注冊證類型有限責任公司（法人獨資）L1登記注冊號500000011963485L1宗旨和業務范圍一般項目：大數據服務；互聯網數據服務；工業互聯網數據服務；信息安全設備銷售等L1兼營無L1注冊資本/開辦資金200,000,000L1幣種代碼人民幣/元L1經費來源國有資本L2機關事業性質非事業編L1社會組織類型小型L1市場主體類型編碼170L2市場主體類型大類國有企業L1行業門類其他 IT 與互聯網服務L2行業代碼210L2核準日期2022-10-31L1經營（營業）起始日期2

34、019-07-26L1經營（營業）截止日期無固定期限L1 23 數據項示例數據級別屬地監管工商所重慶市市場監督管理局L2屬地監管稅務部門國家稅務總局重慶市稅務局L2個體工商戶組成形式否L1是否城鎮是L1宗教教別否L1宗教派別否L1民宗部門內設機構否L1行政機構級別無L2是否具備行政執法主體資格無L2教育機構辦學類型無L1文化機構評估定級情況無L2聯系電話138*L4電子郵箱*L3聯系傳真023-67725628L3單位名稱（簡稱）Digital Chongqing Big DataApplicationDevelopment Co.,Ltd.L1法人名稱（英文）ZhiqiangYanL1注冊地

35、址重慶市渝北區渝興廣場 B1 棟 17 樓L1法人機構代碼91500000MA60G3R48RL2 24 附錄 3人口數據分級示例數據項示例數據級別姓名張三L4身份證500101198808*L4性別男L3民族漢L3出生日期1988 年 8 月*日L4宗教信仰*教L2家庭住址*市*區*街道*路*號L4固定電話1991234*L4兵役狀況服兵役L3居委會*社區L3門樓牌*路*號L4歸僑回國時間20*年*月L3產權證編號渝（2021）xx 區不動產權第 000*號L3不動產權證繕證時間20*年*月*日L3房屋面積*平方米L4存款信息*元L4域名信息*.netL3遺傳疾病*L4單位名稱重慶*公司L3商標*L3學號2006042601L2學校名稱重慶交通大學L1重慶市大數據應用發展管理局辦公室2023 年 8 月 1 日印發