數據治理

1、 技術白皮書 電信和互聯網行業 數據安全治理白皮書 （2020 年） 中國軟件評測中心網絡空間安全測評工程技術中心 2020 年 7 月 版權聲明 本白皮書版權屬于中國軟件評測中心， 并受法律保護， 轉載、 摘編或利用其他方式使用本白皮書文字或觀點的， 應注明 “來源： 中國軟件評測中心”，違反上述說明的，本單位將追究。

2、在開發和應用過程中面臨的嚴峻安全挑戰。
如何兼顧數據安全和人工智能技術發展成為各國棘手的難題。
本報告對當前人工智能發展帶來的數據安全風險進行了全面梳理，并分別在政策法規和技術層面對目前國內外的相關應對舉措進行了分析。
在此基礎上，報告提出了人工智能數據安全治理的目標、框架及治理措施，致力于為有效解決人工智能中的數據安全問題提供建議和思路。

3、發掘數據資產價值大數據時代下的數據本身表現出與傳統數據不同的大數據化特點，具體體現在數據體量大（Volume）、數據類型多（Variety）、處理速度快（Velocity）、價值密度低（Value）四個方面，統稱為大數據的 4V 特征（也有稱 5V 特征，加上準確性 Veracity）。
通過數據治理可以壓縮數據體量、提高價值密度，促進數據資產價值最大化。
二、保障數據安全，確保國家社會穩定數據共享在公共治理方面起到的作用也越來越大。
以貴州為例，作為國內應用數據進行社會治理的先驅，貴州運用大數據技術實施精準扶貧，使扶貧方式從年審過渡到日審、甚至實時更新，極大的提高了扶貧精度和有效性。
但是由于公共數據共享機制的缺失，部門間、地區間仍存在合作困難。
三、建立數據規則，維護數據主體權利一方面，數據治理可以為工業大數據、商業數據和公共數據流動保駕護航。
另一方面，數據治理有利于維護數據主體權利。
四、降低邊際成本，提高數據流通效率目前，許多公共部門、研究機構和企業掌握著大量的數據，但由于缺乏有序的共享和交易機制而使其成為了眾多“數據孤島”，數據價值大打折扣。
部分商業數據交易也由于權屬不明，而使企業和公眾面臨巨大風險。
第三節 數據治理的路徑一般而言，公共治理主要有三種形式，一是通過公私伙伴關系（PPP）、社區組織合作的模式；二是利用自由市場機制，在政府監管下運用競。

4、要素”，將數據作為新型生產要素，正式與土地、勞動力、資本、技術等傳統生產要素并列為國家基礎戰略性資源和社會生產創新要素之一。
電信和互聯網行業（以下簡稱“行業”）在數據規模、覆蓋范圍、存儲和傳輸能力，及實時性和多樣性方面均具有突出的價值優勢。
隨著行業數據內外部應用的同步拓展和推進，數據安全問題日益凸顯，嚴重阻礙行業數據資源價值釋放。
做好行業數據安全治理刻不容緩。
本白皮書聚焦行業數據安全治理，首先，對數據治理、數據安全治理的內涵，以及行業數據主要分類、典型應用、安全發展形勢進行了簡要闡述和分析；其次，在梳理國內外數據安全治理環境的基礎上提出行業數據安全治理需求，介紹了國內外數據安全治理的典型實踐案例，并進行了問題分析；最后，提出行業數據安全治理框架和行業數據安全治理相關建議。

5、據生命周期的視域，針對數據采集、數據處理、數據流通和數據使用階段，重點聚焦并梳理了人工智能發展中較為獨特或更突出的數據安全問題;并從人工智能發展戰略、安全倡議和倫理規范、數據安全法律法規、相關行業標準、全球數據安全前沿技術和企業實踐等維度，全面分析了當前全球人工智能數據安全治理的主要現狀和最新動態。
基于人工智能發展的階段性特點，以及人工智能數據安全挑戰的特性，報告結合全球相關治理實踐和我國實際情況，構建了綜合性的人工智能數據安全治理框架，明確總體的治理思路和治理原則，并探索了頂層設計、標準體系、企業能力和安全供給四個維度的治理路徑。
最后，報告提出了通用場景下的人工智能數據安全風險評估平臺，以及智能網聯汽車、人臉識別和工業互聯網三個人工智能主要應用場景的數據安全綜合解決方案。

6、敏感信息，一旦泄露將對個人或企業帶來難以估量的傷害和損失，保護數據安全，降低數據風險也迫在眉睫。
如何在兩者之間找到平衡，構建合理、有效的數據治理體系是一個重要的問題。

7、產力”。
“因此要構建以數據為關鍵要素的數字經濟”。
2015 年李克強總理在給貴陽國際大數據產業博覽會的賀電中指出，“當今世界新一輪科技和創業革命正在蓬勃興起，數據是基礎性資源，也是重要的生產力。
”。

8、的價值，成為各組織關注的焦點。
然而在數據治理實施過程中，我們往往存在數據治理意識不足、概念模糊、界限不明、管理分散、標準不統一等問題，這些問題將嚴重阻礙數據的管理與利用。
因此，需要對各行業數據治理整體情況進行總結梳理，發現數據治理的痛處及難點，才能幫助用戶單位更好地提升數據治理能力水平。

9、是一種積極的趨勢，使利益相關者對爭取更可持續的未來感到樂觀。
只有非洲落后，治理得分下降了1.3分。
從2014年到2018年，歐洲表現出了令人印象深刻的增長治理方面得分增長了17%多一點。
按地區劃分的平均治理得分：為了更好地理解歐洲的表現，看看哪些國家樹立了最好的榜樣是很重要的。
瑞典和法國以62分領跑，其次是德國和英國，得分61分。
歐洲國家平均治理得分：治理部門得分五年平均水平的不斷提高表明，治理的重要性與行業無關。
更重要的是，排名最低的行業：房地產在過去五年中表現出最大的改善。
其他表現突出的行業包括能源化石燃料、食品飲料和周期性消費服務。
各業務部門的平均治理得分：文本由木子日青 原創發布于三個皮匠報告網站，未經授權禁止轉載。
數據來源：路孚特：2020年及以后公司治理變化前景分析報告。

10、 版權聲明 本調研報告版權屬于中國電子技術標準化研究院 （工業和信息化 部電子工業標準化研究院） 。
使用說明：未經中國電子技術標準化研究院事先的書面授權，不 得以任何方式復制、抄襲、影印、翻譯本文檔的任何部分。
凡轉載或 引用本文的觀點、 數據， 請注明 “來源： 中國電子技術標準化研究院” 1 編寫人員：杜小勇、張群、戴炳榮、陳晉川、楊琳。

11、圖1 按美國國家劃分的平均治理分數企業社會責任戰略的持續發展在全球范圍內，提供可持續發展報告的公司在5年內增長了13%。
美洲只有55%的公司有企業社會責任政策，遠低于全球73%的平均水平，然而巴西仍以報告率領先于76%。
再往北走，加拿大和美國還有很多事情要做，分別只有47%和53%。
2014-2018年，全球平均企業社會責任戰略得分增長26%，從37點上升至46點。
金融和公用事業之間有32點的差距，分別是經濟得分最低和最高的部門。
圖2 各地區企業社會責任平均得分治理在商業中的重要性治理并非孤立地運作。
值得考慮的是，它如何互動和影響環境和社會支柱。
治理和社會之間的關系顯示出分數之間的正線性相關性。
毫無疑問，良好的治理可以更好地管理其他兩大支柱。
也許更有趣的是，尤其是在危機時期，企業彈性依賴于E、S和G的強大可持續性評分。
這種相關性強調了培育企業生態系統并促進強大的ESG相互依賴的重要性。
專注于治理和財務彈性路孚特分析師建立了50只證券組合，在標準普爾500指數的治理支柱得分最高。
從2015年1月1日至2020年8月8日，該投資組合一直優于標準普爾500指數。
此外，該投資組合不僅在牛市期間表現出色，而且每年都超過了基準水平。
圖3 標準普爾500指數的投資組合分析治理建議和收獲一個強有力的社會風險管理計劃要求組織領導者建立和監督健全的治理結構。
社會政策不值得在沒有監督的情況下印刷的紙張。

12、鄭州高新區數智治理時空大數據云平臺 西安大地測繪股份有限公司 建設意義 建設內容及成效 平臺定位 01 02 03 目錄 04自我介紹 背景分析 現階段高新區智慧城市建設要構筑高新 三轉四 用六個一的數智治理體系。
2018年鄭州市高新區開。

13、p2020strong數據治理strong議題全景brpp2020年，數據治理領域展現了更多的具體行動方案。
在百年未有之大變局下，為抓住歷史性發展機遇，各方主動提出規則方案，數據治理從混沌走向秩序重建。
在規則的激蕩與碰撞中，中國以開放心態，。

14、p重建信任是第四次工業革命時代數據自由流動數據的自由分配和使用的關鍵前提。
這就是信任治理框架所提出的。
pp本白皮書概述了第四次工業革命帶來的結構性變化，并提出了一個信任治理框架，作為一種可以以敏捷方式構建信任的治理模型。
pp推動第四次工業革。

15、Houlihan Lokey很高興介紹2021年第一季度的治理風險和合規市場更新。
首先，我們希望你和你的家人安全健康。
在這混亂的時期，我們在過去的九個月中顯著地增加了數據和分析團隊，在紐約有六名新員工。
我們一直在不斷適應這個流動的市場，并。

16、本文實證研究了替代數據可用性的兩個效應：股價信息性及其對經理人行為的約束效應。
最近的計算技術進步使科技公司能夠收集實時精確的基本面指標，并將其出售給投資專業人士。
這些數據包括消費者交易和衛星圖像。
這些數據的引入通過降低信息獲取成本提高了價。

17、安徽江蘇黑龍江廣東并列省級組織機構第一，得分均為 10 分。
上海北京河南四川山東并列第二，得分均為 9 分。
各省黨政機構得分幾乎均高于社會組織得分，黨政機構得分最高的安徽7 分在電子政務互聯網智慧城市數字政府大數據等方面均有成立專門的機構。

18、組織機構1決策機構統一領導機構應由市委書記或市長等城市主要領導牽頭，成立專門的數據治理領導小組，落實城市數據治理工作的統籌領導責任，強化統一部署的力度。
領導小組應按月或季度定期召開專題會議，溝通工作進展，部署檢查各項相關工作。
2數據監管機構。

19、The Weather Company TWC 的看家本事是讓海量數據發揮作用。
更具體地說，就是應用 AI 和各種模型，生成預測和洞察。
該公司已經在 AI 領域摸爬滾打二十年，在大規模應用 AI 方面處于全球領先地位。
在此過程中，他們汲取。

20、生態環境數據應用是根據生態環境業務需求，在對數據進行相應的接入處理治理后，為加強生態環境質量安全生產和生態環境宏觀決策支持等領域支撐多場景智能應用。
如生態環境信息資源平臺完成服務接口的審核封裝，并統一受理資源需求方提出的服務接口申請，經審核。

21、企業在環境社會和在私人股本行業，公司治理ESG問題迅速升級。
但由于缺乏一致的ESG數據收集和報告框架，普通合伙人GPs很難確保其投資組合公司在ESG實質性目標上取得進展，很難評估ESG與財務表現之間的聯系，也很難與有限合伙人有限合伙人分享有。

22、數據架構是企業架構的組成部分，用于定義數據需求整合和控制，以獲得數據資產藍圖，是匹配企業戰略企業業務架構的一套數據視角下的企業業務實體及其重要屬性特征的術語規范集合，主要包括：企業數據模型;信息的價值鏈分析使數據與業務流程及其他企業架構的組。

23、 數據跨境合規治理實踐 白皮書 2021 序言 數字經濟正加快驅動產業融合變革，拓寬和提升經濟發展空間。
數據流動在數字經濟發展中發揮著重要作用，數據要素的市場化配置 上升為各國宏觀戰略考量。
為了平衡數據安全與數據紅利，建構和 凝聚數字經濟。

24、數據增長：在世界各地的企業中，數據量的爆炸式增長持續有增無減。
IDC 預測，全球數據圈在核心邊緣和端點位置創建捕獲或復制的所有數據的總和將從 2018 年的 33 ZB 擴大到 175 ZB 2025. 這在短短七年內增長了五倍多。
此外，從。

25、中國面向人工智能的數據治理行業研究報告2022.3 iResearch Inc. 擊破業務落地要害22022.3 iResearch Inc. 摘要來源：艾瑞研究院自主研究繪制。
實踐高頻高價值應用及數據痛點：本篇報告選擇金融零售醫療和工業四。