数据治理标准化白皮书
大数据标准化
二、研究报告
4、加强研究 《（英国）开放数据白皮书》 NIST在大数据领域的相关研究报告：《大数据互操作性框架：第一卷
：定义》、《大数据互操作性框架：第二卷：大数据分类》、《大数 据互操作性框架：第四卷：安全与隐私》、《大数据互操作性框架： 第六卷：参考架构》、《NIST大数据互操作性框架：第七卷：大数据 标准路线图》。 为了更好的开展政府大数据开放共享和数据资产管理方面的标准化工 作，工作组正在开展《政府大数据分类分级》和《数据资产管理》的 相关研究工作，目前已经形成两份研究报告的初稿。
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三、《信息技术 大数据 术语》
• 大数据 big data 具有数量巨大、来源多样、生成极快且多变等特征并且难以用传统数
据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。
注：国际上，大数据的4个特征普遍不加修饰地直接用volume、 variety、 velocity和variability予以表述，并分别赋予了它们在大数据语境下的定义：
数据科学专业人员；他们具有足够的业务需求管理机制方面的知识、 领域知识、分析技能、以及用于管理数据生命周期中每个阶段的端到端数 据过程的软件和系统工程知识。
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三、《信息技术 大数据 技术参考模型》
该技术参考模型展示了一个通用的、由逻辑功能构件组成的大数据系统， 该模型独立于供应商、实现技术和基础设施。
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三、 大数据产业生态链（技术）
大数据采集
大数据存储、 管理和处理
大数据呈现 和应用
大数据分析 和挖掘
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三、 大数据产业生态链（商业）
大数据 拥有者
互联网企业
运营商
金融企业
数据中间商
大数据技 术提供者
专业技术服 务商
四个白皮书学习笔记
四个白皮书学习笔记在当代社会，技术和人工智能的发展对于各行各业的进步至关重要。
在这个过程中，四个白皮书——《人工智能2018》、《工业互联网白皮书》、《区块链白皮书》和《车联网白皮书》已经成为了学习笔记的关键素材。
在这篇论文中，我们将对这四个白皮书进行详细的分析，以便更好地理解它们的重要性。
《人工智能2018》是由中国科学院的研究人员编写的，它对当前人工智能技术的发展做了深入的研究和预测。
白皮书初步介绍了人工智能技术的演化，从基础的自然语言处理和机器学习到更高级的深度学习和智能系统。
尤其是对于深度学习技术的研究，白皮书提出了不少值得关注的观点。
例如，它认为社交网络分析和语义网络建模将成为深度学习的未来发展方向，同时对于图像和语音的识别能力也将会进一步提高。
对于经济领域而言，白皮书认为人工智能将会产生深远的影响。
人工智能技术将帮助减少无效的人工流程和降低成本，从而进一步提高产业效率。
另外，人工智能无疑将带来新的工作机会和领域，尤其是在智能制造和金融领域。
《工业互联网白皮书》则是一个关于未来制造业的重要文献。
白皮书强调了未来工业的互联互通将会是一项重要的趋势，而工业互联网的技术则将成为这一趋势的重要基础。
白皮书阐述了制造业内的数字化转型将会很有必要，使得数据得以共享和管理，同时也提高了制造过程的可靠性和效率。
特别是，在机器人领域的发展将会加速工业制造的自动化和智能化，从而引领未来的制造业。
另外，白皮书也提出了未来工业领域的未来趋势，如智能制造、服务化、网络化、安全性和可靠性等。
这对于制造业人员、工程师和学生们都将是一个非常重要的参考。
《区块链白皮书》则是一个探讨分布式计算原理和相应技术应用的重要文献。
白皮书详细介绍了区块链技术的基本原理，并提出该技术在金融、保险、电商、医疗和政府等领域应用的前景。
白皮书还深入探讨了在金融和保险领域的应用。
当然，白皮书也并非是万能的，它提出了分布式账本的安全生态问题和挑战。
2023-数据中台交付标准化白皮书2022年-1
数据中台交付标准化白皮书2022年随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据中台已经不再是一个新鲜的概念。
而在今天这个数据大爆炸的时代，数据中台的建立和发展已成为企业数字化转型中必不可少的一部分。
数据中台交付标准化白皮书2022年便是为企业建立数据中台提供了明确的规范和指导。
第一步，明确数据中台的定义和作用。
数据中台是指建立在现有IT系统之上，用来统一组织、存储、管理和分析各种数据的平台。
它的主要作用是打破数据孤岛，实现数据的共享和开放，为企业提供全面的数据支持，帮助企业更好地进行业务决策和创新发展。
第二步，分析数据中台的建设过程。
数据中台建设分为四个阶段：规划、设计、实施和运营。
规划阶段需要明确数据中台的目标和愿景，以及对组织、人员和资源的要求。
设计阶段需要根据规划结果，制定详细的数据中台架构和功能模块，并考虑数据质量、数据治理和数据安全等因素。
实施阶段需要确定数据中台的实施计划和时间表，并进行系统部署和测试。
运营阶段需要对数据中台进行监测和管理，保证数据中台的可靠性和高效性。
第三步，介绍数据中台的主要特点。
数据中台的主要特点包括以下几点：开放性，即数据中台能够支持各种数据源和系统的接入和协同；集中性，即数据中台能够将各类数据整合和管理，并向业务系统提供数据服务；标准化，即数据中台需要遵循一定的标准和规范，使数据可靠、可控、可维护；智能化，即数据中台需要具备一定的智能分析能力，提供数据挖掘、数据分析等服务；安全性，即数据中台需要有一定的安全机制和措施，确保数据的安全和隐私。
第四步，阐述数据中台交付标准化白皮书2022年的主要内容。
该白皮书主要包括以下几方面内容：数据中台的概念与定义，数据中台的重要性和作用，数据中台建设的四个阶段和具体的实施步骤，数据中台的主要特点和技术要求，数据中台交付的标准和规范，以及数据中台交付的流程和质量保障。
同时，白皮书还介绍了数据中台建设的案例和实践经验，为企业的数据中台建设提供了有益的参考。
中国数据中台行业白皮书
中国数据中台行业白皮书2021年艾瑞咨询摘要数据中台不是简单的一套软件系统或者标准化产品，更多的是一种强调资源整合、集中配置、能力沉淀、分步执行的运作机制，是一系列数据组件或模块的集合，为企业数据治理效率的提升、业务流程与组织架构的升级、运营与决策的精细化赋能。
2020年数据中台市场规模达到68.2亿元。
随着企业数字化转型驱动，市场需求将持续增加，数据中台行业增长势头明显，市场规模快速扩张，预计将在2023年达到183.2亿元。
当前数据中台行业集中度较低，公有云厂商、数字化解决方案提供商、数据与智能公司及垂直的独立中台开发商纷纷入局。
但随着数据中台的技术架构和方法论趋于完善，现阶段建设的难点更多聚焦在如何将成熟的技术方案与行业及企业的实际情况和特征结合，即企业更需要厂商切身的咨询规划服务，以发挥数据中台的效能。
数据中台应用的业务领域和场景众多，其中营销领域发展最早，目前应用也最广泛成熟；而在管理会计领域，由于数据价值高且对经营决策意义重大，数据中台深化管理运营的效用明显。
从行业来看，当前数据中台在金融和泛零售行业的应用和部署程度高，在政务、工业、医疗等行业仍有较大的发展空间。
数据中台发展的驱动因素政策推动企业信息化转型各行业陆续颁布核心政策，为信息化转型提供支持和引导顺应信息化时代发展，我国很早便部署了信息化发展规划，自起步以来，多呈现政策先行的节奏，为行业的转型提供了战略参考。
近年来，随着5G技术和标准的发展，我国加快、提前部署各类基础设施，本着适度超前的原则，为企业的转型、创新提供土壤。
简而言之，我国信息化建设紧密围绕着打造网络强国、建设数字中国、“互联网+”行动计划等国家战略，充分发挥信息化驱动引领作用，积极推进以物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链等为代表的新一代信息技术与行业深度融合。
各领域信息化建设紧紧围绕行业任务部署及关键战略统筹，以新技术、新模式为支撑，强调网络安全保障能力的同时，积极规划产业进程，稳步促进信息化转型。
数据资产管理实践白皮书(6.0版)
数据资产管理实践白皮书（6.0版）日前，《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》正式发布。
白皮书是大数据技术标准推进委员会在数据资产管理领域的系列研究报告，从2017年开始已连续6年发布，成为了国内数据资产管理的“风向标”。
《数据资产管理实践白皮书（6.0版）》在《数据资产管理实践白皮书（5.0版）》的基础上，结合2022年数据资产管理领域政策和行业动向，持续跟踪各行业典型方法和实践案例，更新了数据资产管理的理念和方法，对数据资产管理领域的发展现状和趋势进行了总结，有助于企业了解自身所处的发展阶段，更好的拟定下一步建设思路。
目前，数据是资产已成为共识，数据资产管理理论框架日趋成熟，越来越多的企业开展数据资产管理工作，推动企业数字化转型。
但是与此同时，我们也应认识到多数企业仍停留在数据资产管理发展初期，仍然面临数据资产管理内驱力不足、数据资产管理与业务发展存在割裂、数据资产难于持续运营等问题。
为指导企业解决以上问题，本白皮书总结了数据资产管理活动职能的核心理念与实践要点，提出了战略规划、组织架构、制度体系、平台工具、长效机制五大数据资产管理保障措施，提倡企业体系化开展数据资产管理工作，提升数据资源化效率，创新数据资产化模式，引导企业充分融入数据要素市场发展，加速数据资产价值释放。
什么是数据资产？数据资产（Data Asset）是指由组织（政府机构、企事业单位等）合法拥有或控制的数据，以电子或其他方式记录，例如文本、图像、语音、视频、网页、数据库、传感信号等结构化或非结构化数据，可进行计量或交易，能直接或间接带来经济效益和社会效益。
要对数据进行主动管理并形成有效控制。
在组织中，并非所有的数据都构成数据资产，数据资产是能够为组织产生价值的数据，数据资产的形成需本白皮书是从数据价值性视角出发定义数据资产，涉及主体包括政府机构与企业事业单位（重点讨论企业），并不严格区分数据资产的经济效益和社会效益。
此外，由于数据资产具有传统资产所不具备的其它特征，因此，其价值的评估和计量并不完全遵从既有的会计、经济相关准则与标准，仍需要结合实践经验进行不断的探索和创新。
数据资产管理技术白皮书
数据资产管理技术白皮书前言党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权的前提和保障。
数据是资产的概念已经成为行业共识。
然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。
首先，大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。
其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。
再次，由于数据的价值很难评估，企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营有形资产一样管理数据资产。
国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI，Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数据管理的研究，形成了一定的理论成果。
在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的数据资产管理经验。
这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。
为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了《数据资产管理实践白皮书》。
本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数据资产管理案例。
注册数据安全治理专业人员(CISPDSG)白皮书.doc
注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）白皮书发布日期2019年8月版本：1.0中国信息安全测评中心北京天融信网络安全技术有限公司CISP-DSG白皮书咨询及索取关于中国信息安全测评中心CISP-DSG培训考试相关的更多信息，请与CISP-DSG运营中心联系。
CISP-DSG运营中心联系方式：【联系地址】北京市海淀区上地东路1号华控大厦4层【电话】【电子邮件】【官方网站】北京天融信网络安全技术有限公司（简称天融信）创始于1995年，是中国领先的网络安全、大数据与安全云服务提供商。
是中国信息安全测评中心授权的注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）运营机构，负责注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）专项证书的知识体系研发和维护、考题研发、考试服务、授权培训机构管理及市场推广等内容。
CISP-DSG证书专注于考核、培养从事数据安全治理相关工作的安全人才，是业界首个数据安全治理方向的注册考试。
目录引言 4一、CISP-DSG考试要求4二、CISP-DSG考试方向5三、CISP-DSG注册流程7四、CISP-DSG职业准则7五、CISP-DSG考生申请资料要求 8六、CISP-DSG收费标准9七、注册数据安全治理专业人员运营中心联系方式10引言当前，政府与企业的信息化程度不断加深，IT系统的复杂度与开放度随之提升，伴随云计算、大数据、人工智能等新兴技术的飞速发展，数据作为支撑这些前沿技术存在与发展的生产资料，已经成为组织的核心资产，受到前所未有的重视与保护。
数据的安全问题将引发企业和社会决策的安全问题。
数据的安全问题，已成为企业资产安全性、个人隐私安全性、国家和社会安全的核心问题。
数据安全是一个复杂的问题，单靠技术手段无法完整解决，需要用数据安全治理的理念进行体系化建设。
通过数据安全治理，能使信息系统安全建设更加突出重点、统一规范、科学合理。
通过数据安全技术措施的实施，为各类组织机构提供先进的、科学的技术手段和管理依据，大大降低重要数据及公民个人信息的泄漏风险，更好地遵循技术防范和管理并重的原则，提高整体管理水平。
中国数字经济发展白皮书
中国数字经济发展白皮书前言纵观世界文明史，人类先后经历了农业革命、工业革命、信息革命。
每一次产业技术革命，都给人类生产生活带来巨大而深刻的影响，不断提高人类认识世界、改造世界的能力。
数字技术日新月异，应用潜能全面迸发，数字经济正在经历高速增长、快速创新，并广泛渗透到其他经济领域，深刻改变世界经济的发展动力、发展方式，重塑社会治理格局。
当前，我国数字经济正在进入快速发展新阶段。
2016 年，中国数字经济规模达到22.6 万亿，同比增长18.9%，占GDP 比重达到30.3%，数字经济基础设施实现跨越式发展数字经济基础部分增势稳定，结构优化，新业态新模式蓬勃发展，传统产业数字化转型不断加快，融合部分成为增长主要引擎，面向数字经济的社会治理模式在摸索中不断创新。
数字经济在各行业中的发展出现较大差异，数字经济占本行业增加值比重呈现出三产高于二产、二产高于一产的典型特征。
2016 年，服务业中数字经济占行业比重平均值为 29.6%，工业中数字经济占行业比重平均值为17.0%，农业中数字经济占行业比重平均值为 6.2%。
报告编制了中国数字经济指数（Digital EconomyIndex，简称 DEI 指数）。
DEI 指数表明，数字经济增速显著高于我国宏观经济景气指数，成为拉动经济增长的重要引擎。
DEI 预警指数显示，我国数字经济发展“冷热适中”，处于正常运行区间。
预计未来我国数字经济发展将在“正常”区间上部和“趋热”区间下部波动调整。
但同时也应该看到，我国发展数字经济还面临很多问题与瓶颈，主要是新型生产力发展尚处于初级阶段，数据资源开发利用水平低，核心技术和设备受制于人，人才和投融资体制还无法适应数字经济发展需要，经济主要领域数字化转型仍存在较多障碍，国际化拓展刚刚起步，数字经济市场体系尚不健全，经济治理面临全新挑战，全球竞争和话语权争夺日益激烈。
未来几十年，是数字化改造提升旧动能、培育壮大新动能的发展关键期，是全面繁荣数字经济的战略机遇期。
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数据治理标准化白皮书
数据治理标准化白皮书
随着数据技术的不断发展，数据对于我们个人和组织的价值变得越来越重要。
然而，由于数据的复杂性和普遍性，有效地管理数据变得更加困难。
在这种情况下，数据治理标准化变得越来越重要。
数据治理标准化指的是制定和实施数据治理政策和流程的过程。
它涉及到许多不同的方面，比如规划、可持续性、安全性和合规性。
在制定数据治理标准化时，需要考虑以下几个方面：
1.规划
数据治理标准化需要制定一个清晰的计划，以确保清晰的目标和方法。
该计划包括以下要素：
（1）定位数据治理的作用和目的，例如监督、管理、分析等。
（2）确定治理结构，包括治理委员会、数据治理代表等。
（3）制定治理政策，包括数据安全管理、数据收集、汇总、存储和删除等。
2.可持续性
数据治理标准化应该是可持续的。
它应该包括以下方面：
（1）设立随着时间变化而变化的治理政策和流程。
（2）确保数据被持续管理和更新。
3.安全性
数据治理标准化的一个主要目的是确保数据的保护和安全。
以下是确保数据安全的关键考虑因素：
（1）建立数据安全政策，包括授权、限制、标准化等。
（2）实施数据安全保障，包括身份验证、访问控制、数据备份等。
（3）管理数据泄漏，包括漏洞、事件管理等。
4.合规性
数据治理标准化还需要确保符合区域性和全球性法规。
以下是确
保合规性的关键考虑因素：
（1）制定符合法规的数据治理政策和流程。
（2）确保数据被收集、使用和存储符合所有适用的规定。
（3）定期对数据治理政策和流程进行审查和更新，并确保符合
当前法规。
总结
数据治理标准化是一个极其重要的过程，它确保了数据被有效的
管理、保护和使用。
数据治理标准化需要考虑许多因素，包括规划、
可持续性、安全性和合规性等。
通过制定和执行数据治理标准化政策
和流程，组织可以更好地理解、管理数据，从而实现更有效、更安全、更符合法规的数据管理。