數據治理建設方法

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。
”。

6、球價值鏈結合起來，降低進出口的高成本。
2. 升級的IT系統正在實施的新IT系統采用無紙化設計，涵蓋了出口促進計劃的整個生命周期，包括數據分析和商業智能解決方案以及聊天機器人設施。
在新的IT模塊中，決策將主要基于信任，強調“風險”和審計后檢查。
3.跨境貿易的易操作性(EODB)跨境貿易排名提高根據世界銀行的評估，印度的跨境貿易排名從2014年的122位提高到2019年的68位。
在2017-18年度，它提高了68個等級，然后在2018-19年度提高了12個等級。
通過引入系統驅動的無紙化流程(如DGFT)，這在很大程度上成為可能。
4.自2015-16年以來，出口持續增長。
盡管全球形勢充滿挑戰，但印度很可能會達到一個新的高峰。
貨物出口價值(十億美元)5. 跟蹤貿易物流改善情況的物流績效指數(LPI)顯示，自2014年起，由于電子政務改革以及跟蹤和追蹤舉措，物流績效指數顯著提高。
文本由云閑 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：印度財政部：電子治理和貿易便利化改革。

7、床試驗的大型中心獲得的數據。
在這種情況下，通?？梢宰屪罱瓿傻难芯康膮⑴c者組成計劃研究的外部小組。
美國食品藥品監督管理局(FDA)和歐洲藥品管理局(EMA)都表示愿意接受歷史對照研究。
有兩種主要的方法來分析歷史數據。
一種是使用貝葉斯方法。
這涉及到使用外部數據庫中的信息來形成你對結果的“先驗信念”。
然后，先驗信念與你從研究中得到的數據混合，形成后驗分布，或你的試驗結果。
另一種方法被稱為頻繁主義方法。
這包括設立兩組：一組來自外部，另一組來自試驗并使用標準方法對兩組進行比較。
這是大多數人學習的經典方法。
兩種方法所使用的數據是相同的，只是使用數據的方式不同而已。
本文旨在提高藥物開發人員對這兩種方法的認識，并就如何使用貝葉斯方法將歷史數據納入研究設計提供一個總體概述。
我們將概述兩種方法的差異，并討論如何將歷史數據納入研究設計。
我們還將概述當前的監管格局，并提供美國FDA和ICON客戶如何使用該方法的例子和案例研究。
在貝葉斯方法中借用樣本：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：ICON：利用歷史數據進行罕見疾病試驗。

8、它是一種狀態，在這種狀態下，用戶可以根據數據中發生的事情，在任何給定的時刻采取行動。
什么是主動智能?指一種持續智能的狀態，其中的技術和過程支持從實時的、最新的數據觸發即時的行動。
二、隧道視覺vs周邊視覺：基于查詢的線性數據探索是嚴格的、耗時的，而且只能到此為止。
“問、等待、回答”的周期給分析師帶來了不適當的負擔，并最終限制了他們的洞察力這種方法不利于跟上業務發展的步伐。
對于所有技能水平的用戶(不僅僅是專家)來說，要想像專家一樣發現見解，他們需要在所有數據中進行交互式、自由形式的數據探索。
沒有邊界，沒有等待。
這需要一個數據分析平臺來結合大量的數據源，并在用戶與之交互時提供高性能的計算和關聯。
有了這種擴展的視野和隨之而來的力量，人們可以以思考的速度工作。
有限視野還是全貌?選擇是顯而易見的。
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：Qlik：現代數據分析指南：7種加速業務洞察的方法。

9、交流垂詢：18502187668鄒工 進料時液體進罐將氣體排擠進料時液體進罐將氣體排擠 呼出排放呼出排放 大呼吸吸入，稀釋罐內空間大呼吸吸入，稀釋罐內空間 濃度，加劇液面蒸發，再次呼濃度，加劇液面蒸發，再次呼 出時增加損耗及污染排放出時增加。

10、有贊大數據技術沙龍 2020.12 數據成本治理在有贊的實踐 數據中臺數據資產治理 王永寧更木 contents 背景介紹 問題梳理 治理實踐 總結規劃 背景介紹 數 據 中 臺 機 器 資 源 離線計算實時計算平臺工具 Spark Hiv。

11、在數字信息技術日新月異的發展趨勢下，數據已成為數 字經濟發展的核心生產要素，是國家重要資產和基礎戰略資 源。
隨著數據價值的愈加凸顯，數據安全風險與日俱增，數 據泄露數據販賣等數據安全事件頻發，為個人隱私企業 商業秘密國家重要情報等帶來了嚴。

12、制訂安全策略來管理和監視所有可訪問特定數據集的應用用戶和管理權限。
監控AD成員資格的變化或個別權限的更改是非常重要的，以確保它們符合業務角色數據類型或數據存儲位置相關的要求。
檢測數據修改權限提升和更改安全警報的功能，對于檢測潛在的惡意內部人。

13、數據安全治理的目標之一是降低數據安全風險，因此建立有效的 風險防范手段，對于預防數據安全事件發生有重要作用，可以從數據 安全策略制定數據安全基線掃描數據安全風險評估三方面入手。
數據安全策略制定。
一方面，根據數據全生命周期各項管理要求，制定。

14、我們曾經生活在一個非此即彼的世界。
您要么懂得如何編程，要么與高級分析技術無緣。
要么學習RPython 和或 SAS，要么請人幫您攻克難關。
Tableau相信，為了真正地擴充人類智能，我們需要為技術能力千差萬別的用戶提供豐富的功能。
我。

15、一般來說，如果知道一場巨大的風暴即將襲擊某個國家地區的東半部，人們可能會予以關注;但如果知道它會襲擊自己所在的州縣或城鎮，或者從你身邊經過，那么會引起更大的關注。
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。

17、自動化運維運營，通過系統化來解決平臺規?；煽啃砸子眯?，達到低碳降本和業務提效，支持業務快速布局和起量。
實時化：速度是永恒的訴求，快速響應市場變化。
全方位深度定制的實時計算引擎。
全鏈路的實時采集傳輸計算分析一體化計算框架。
云原生資源調度多租。

18、只關注最終數據效果準確性與使用體驗，不關注背后的過程細節，以高層與終端使用者為主。
既關注最終分析體驗，也關注產出數據的過程體驗，以中間執行層為主。
重點關注基礎數據架構設計，數據質量管理，權限管控，平衡前端業務人員的需求與基建能力，以IT部門。

19、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。

20、數據湖治理中心數據湖治理中心數據治理方法論數據治理方法論文檔版本文檔版本02發布日期發布日期20210331華為技術有限公司華為技術有限公司 版權所有版權所有 華為技術有限公司華為技術有限公司 202 保留一切權利。
保留一切權利。
非經本。

21、基礎設施對經濟增長就業互聯互通和包容性的促進作用已經確立，但公共融資和多邊銀行僅占基礎設施需求的45左右。
公私伙伴關系ppp是通過動員私營部門資金和提高效率來縮小融資缺口的解決方案之一。

22、1報告名稱報告名稱報告名稱六大行數據治理現狀盤點六大行數據治理現狀盤點： 2022.04研究機構：零壹智庫學術支持：全聯并購公會信用管理委員會報告主編：于百程執 筆 人：趙越治理架構數據標準與數據平臺1六大行數據治理現狀盤點銀行業是數據驅動。

23、2022 年年 5 月月 9 日第日第16期總第期總第 535 期期數據賦能社會：以人為本的數據關系方法數據賦能社會：以人為本的數據關系方法譯者按譯者按2021 年 9 月，世界經濟論壇發布數據賦能社會：以人為本的數據關系方法白皮書。
報告認。

24、大數據咨詢方法論白皮書 奇點云副總裁 Big Data Consultancy White Book 何夕 01 大數據咨詢的時代背景 02 大數據咨詢的需求來源 03 大數據咨詢的方法論 Contents 目錄 大數據咨詢的時代背景 Bi。

25、從數據要素到數據生產力全鏈路數據治理的智能演進賈揚清阿里巴巴集團副總裁阿里云智能計算平臺事業部高級研究員達摩院 AI 平臺負責人政務電力互聯網新零售金融制造汽車工業歸集治理329億多條公共數據,全省政務服務事項100網上可辦,一張身份證通辦。

26、數據生產智能王磊汐衍GTS交付技術部技術中臺大數據交付與架構阿里云高級交付專家元數據驅動的全鏈路數據治理最佳實踐Contents目錄01基于DataWorks的數據治理全流程02元數據驅動的數據生產智能03客戶案例最佳實踐基于DataWor。

27、數據是怎樣煉成的中國寶武大數據建設實踐方亮寶信軟件大數據中心大數據建設運營服務中心 主任數據是生產要素大數據中心是新基建國家數智化轉型鋼鐵生態圈寶武寶武大數據建設背景寶武大數據中心成立使命:構建互聯互通大數據體系,融合創新鋼鐵數字生態寶武大。

28、開源大數據治理體系構建助力游戲行業數據化運營翁慶彬創夢天地技術總監用戶產品全生命周期服務游戲及信息服務SaaS及相關服務線下娛樂創夢天地消除類競技類中重度游戲流量獲取變現增收政策合規AI大數據分析主機體驗主機及游戲零售潮玩 擁有1.38億平。

29、重磅發布DataWorks 全鏈路數據治理系列新品黃博遠阿里云智能計算平臺事業部大數據與AI產品負責人高級產品專家例:這里是標題標題標題New Future on CloudDataWorks:阿里巴巴12年數據治理建設最佳實踐201520。

30、建設指南數據安全治理北京安華金和科技有限公司2019 年 4 月前言Preface本指南由北京安華金和科技有限公司發起,并負責總體設計,最終解釋權歸北京安華金和科技有限公司所有.本指南參與起草人:楊海峰孫錚劉海洋李月飛劉思成宣淦淼張志剛.目。

31、全需求全需求 做減法做減法 新的信息化項目建設方法和實踐新的信息化項目建設方法和實踐 中國節能 梁磊 2016年10月23日 3 梁磊,管理視圖分析法MBLA提出者.中國節能環保集團公司辦公廳副主任,集團標準化活動負責人信息化工作負責人;教。

32、智者,承載未來.環境產業互聯網平臺種植收運生產管控消耗綜合利用排空入地政府監管數據流資金流能肥流四工程建設運營趨勢預測住建部綠色技術創新綜合示范和環境衛生科技示范項目降低設備故障率28;產氣提高15,能耗降低12;減少人員30油耗減少30。

33、CONTENT01 0102 0203 0301012905.871379790456216172058901289292eree80nt0MeIeeSEEED6PI0202lyDSIG0lah0ullbL5hl087A032lDSlGlI。

34、2019中中 國國 數數 據據 智智 能能 管管 理理 峰峰 會會數據安全治理與認證2019中中 國國 數數 據據 智智 能能 管管 理理 峰峰 會會議題 數據治理態勢與驅動力 數據安全治理的框架與模型數據治理國際標準ISO385051的運。

35、CONTENT 01企業數據治理的現狀與問題02華矩科技數據治理平臺構想0304華矩數據治理應用場景04關于華矩華矩數據治理核心技術企業擁有的巨量數據都是一個沉睡的金礦數據的價值則如冰山,您所知道的只是顯露的一角大數據的冰山與金山數據變資產。

36、數據中臺雛形數據中臺之 主數據中臺后臺 集成關系主數據平臺技術雛形電信業數據中臺之營收中臺雛形中臺收入分類明細業務類型代碼明細業務類型名稱基礎業務類型代碼基礎業務類型名稱BSSCYY01110營業日報A01營業日報BSSCYY02120一點。

37、加強綜治中心建設打造新時代社會治理沁水樣本加強綜治中心建設打造新時代社會治理沁水樣本沁水縣政法委基層社會治理中心主任沁水歷史悠久沁水生態優美沁水資源富集加強綜治中心建設打造新時代社會治理加強綜治中心建設打造新時代社會治理沁水樣本沁水樣本20。

38、騰訊數據治理技術實踐趙磊 騰訊 騰訊元數據系統負責人01數據治理簡介02數據治理管理體系03數據治理技術實踐目錄CONTENT01背景介紹初步認識什么是數據治理,為什么要做數據治理,以及如何做數據治理什么是數據治理DAMA數據管理知識體系指。

39、數據驅動業務發展業務指標數據體系建設及集市治理實踐張婉綺 京東 數據挖掘工程師01業務集市現狀03未來展望02業務集市治理目錄 CONTENT01業務集市現狀業務集市的現狀和治理要點業務集市治理背景數據挖掘及分析數據指導決策業務迭代實踐數據。

40、小米存儲服務治理實踐李經綸小米存儲平臺01樸素數據治理樸素數據治理02用大數據治理大數據用大數據治理大數據03HDFS治理實踐治理實踐04HBase治理實踐治理實踐目錄目錄CONTENT樸素數據治理01數據治理成本治理組織架構調整交接不規范。

41、貨拉拉基于DORIS的OLAP體系演進及建設方法楊秋吉 大數據引擎負責人張斌 大數據工程師0101背景介紹背景介紹0303OLAP體系演進下體系演進下0202OLAP體系演進上體系演進上0404總結思考與后續規劃總結思考與后續規劃目錄目錄 。

42、翼支付數據治理實踐翼支付數據治理實踐之元數據管理之元數據管理王平 翼支付產品總監鮑旭 翼支付資深大數據研發工程師0101元數據的定位元數據的定位數據治理與元數據治理0202元數據治理體系元數據治理體系核心數據保障主數據治理數據規范體系建立產。

43、字節跳動埋點數據流實踐劉石偉 字節跳動數據平臺01埋點數據流簡介埋點數據流簡介03埋點數據流治理實踐埋點數據流治理實踐02埋點數據流建設實踐埋點數據流建設實踐04未來規劃未來規劃目錄目錄CONTENT埋點數據流簡介01字節跳動埋點數據流埋點。

44、WeData數據治理介紹及內部實踐釋放數據潛能 驅動業務增長騰訊云大數據平臺產品中心fairyxwang2022081.數據治理挑戰2.騰訊內部數據治理實踐3.WeData數據治理平臺能力目錄數據治理挑戰01數據治理挑戰數據信息分散數據質量。

45、貨拉拉數據治理平臺建設貨拉拉數據治理平臺建設實踐實踐陳元 貨拉拉 資深大數據工程師張放 貨拉拉 高級大數據工程師010102020303目錄目錄 CONTENTCONTENT貨拉拉數據治理體系貨拉拉數據治理體系數據質量平臺建設實踐數據質量平。

46、工業數據治理和數據資源化思考與實踐鐘虓北京工業大數據創新中心業務總經理01一些背景一些背景03一些思考一些思考02一些實踐一些實踐04一些總結一些總結目錄目錄CONTENT一些背景01數智化浪潮推動,制造企業數智化轉型刻不容緩數字化已經上升。

47、來自順豐科技的企業來自順豐科技的企業數據治理實踐數據治理實踐王敏君 順豐科技 數據治理專家一順豐數據治理總體介紹一順豐數據治理總體介紹1.1.體系建設演進路線體系建設演進路線2.2.順豐數據治理框架順豐數據治理框架3.3.數據治理各領域能力。