深圳市水务数据治理的探索与实践

针对水务生产管理过程中存在的一数多源、标准不一、质量不高等数据问题,对标数字孪生水务建设目标,为提升水务数据对业务管理的支撑能力,结合深圳市水务管理实际及信息化建设现状,从目标制定、框架搭建、路径研究、治理成果4个方面探索水务数据治理的方法思路,通过制定数据标准规范、搭建一体化数据治理平台、融合城市数字底座、建立数据与业务双轮驱动机制的具体步骤,初步建成深圳市水务数字底座1.0版,服务各类水务业务场景,对外提供统一资源共享服务,形成一套水务行业数据治理方法论与实践案例,为同类数字政府数据治理实践提供借鉴。     

智能化煤矿数据治理体系与关键问题研究

智能化煤矿数据治理是实现煤矿智能化建设高阶段发展目标的关键瓶颈,对于确保数据运营合规、保障数据质量、防控数据风险、提升数据价值具有重要意义,但目前缺乏完善的方法论体系指导智能化煤矿数据治理的理论研究和技术实践。针对该问题,从数据治理要素、治理机制、治理层次和治理过程4个维度构建智能化煤矿数据治理要素-机制-层次-过程参考模型,提供多维度融合的方法论视角和理论分析逻辑,达成对关键问题的认识。分析得出复杂系统理论、数据战略管理理论、协同创新理论、数字连续性理论、公共治理理论、信息生命周期理论、PDCA循环理论是智能化煤矿数据治理重要的理论基础。在智能化煤矿数据治理参考模型的指导下,基于相关理论基础,构建包括数据治理环境、驱动与保障因素、顶层设计、数据治理域、数据治理过程与能力5大组成部分的智能化煤矿数据治理体系框架。对标智能化煤矿数据治理体系框架,得出智能化煤矿数据治理尚需进一步突破数据价值运动规律揭示、元数据与数据字典构建、数据质量和数据安全体系管理规则设计、复杂巨系统数据耦合模型开发和数字智慧发生规律建模等5个方面的关键问题。     

基于数据起源提升高校数据质量的方法研究

如何让数据使用者参与到数据治理的环节中,从而切实提高数据质量,是当前高校数据治理面临的关键问题之一。数据起源不仅能追溯治理过程,还能实现数据的质量评价。因此,基于数据起源,从两方面探索提升高校数据质量的方法：一是设计了一种多元治理主体共同参与的数据治理构架,将治理主体对数据质量的治理过程通过数据起源予以记录、查询、展示,使得所有治理主体,特别是数据使用者都能明晰数据治理的过程,从而参与到提升数据质量的过程中,进而提高数据质量的治理效率;二是提出了一种综合性的数据质量评估方法,将用户的定性反馈评价转化为可定量评估的质量值,然后结合已有的基于规则的定量评估方法,实现数据质量的综合评价,进而辅助治理主体实施具体的治理行为,最后通过原型系统进行了具体的应用实现和效用评估,证明了方法的有效性和可行性。     

欧盟数据治理域下再利用数据的经验与启示

欧盟于2020年出台了《数据治理法》以明确数据治理新措施“数据再利用”,欧盟数字主权取得进一步发展。本文通过分析对再利用模式运作中双重逻辑,指出该法案象征着数据利他主义概念在欧盟数据治理域下的正式确立,并得出对我国数据治理具有启发性的三点：明确数据治理中数据类型范围、数据使用需兼顾数据保护以及先行完善数据共享的统筹规划。     

数据治理技术

随着信息技术的普及，人类产生的数据量正在以指数级的速度增长，如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理，需要从数据收集到处理应用的一套管理机制，以期提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化.目前，各行各业对大数据的研究比较火热，但对于大数据治理的研究还处于起步阶段，一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次，对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析，并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上，提出了大数据HAO治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标，再以公安的数据治理为例介绍HAO治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望.     

空时间数据和零数字数据的输出处理

空时间数据和零数字数据的输出处理＠张国忠＠汪同庆￥武汉水利电力大学空时间数据和零数字数据的输出处理张国忠汪同庆（武汉水利电力大学，武汉４３００７２）在用ＦｏｘＰｒｏ开发工程管理信息系统过程中，曾面临着录入数据时有的时间和数字数据不确定，没有输入数据的情况。...     

高校信息化数据治理研究

高校多年的信息化建设过程中，积累了大量教学、科研、管理、服务等方面的业务数据。加强数据治理、业务和技术的融合，可以促进信息技术与教育教学深度融合，为学生提供个性化学习，为老师提供智能化教学，为管理人员提供精细化决策。信息化数据治理可以提升学校治理现代化水平。     

跨境数据流动治理：框架、实践困境与启示

数字经济时代对传统的地缘政治格局和现有的国家网络治理体系提出了挑战,其中,跨境数据流动成为具体典型性的问题之一。跨境数据流动在促进全球化的同时也给国家的安全和发展带来了新问题与新挑战。如何在跨境数据流动中创造社会价值,如何提升政府数据战略思维和治理能力,成为各国数据治理的重要考虑。在全球数据治理和网络安全的背景下,从动因视角出发,本文着重探究跨境数据流动治理背后的理论和制度逻辑,进而提出中国的因应策略。     

从数据治理到数字治理的若干认识和思考

<正>构建数字治理体系需要数据治理体系建设先行。数据治理可视为数字治理的基础,属于数字治理的资源和技术层面。—中国科学院院士梅宏当前,数字经济时代正在到来,数字化转型已是大势所趋。数字化转型对于现行的国际治理体系产生了重大影响,也带来了巨大挑战,互联网公司垄断问题、金融数字业务的监管问题、网络舆情监管与引导问题、新兴技术的管控问题、数据安全和隐私保护问题、大数据和AI带来的伦理问题等不断凸显。在此背景下,     

数据治理之路——贵州实践

<正>贵州省从2014年开始发展大数据产业,在一个数字经济的“洼地”进行“从无到有”的建设,用大数据战略引领贵州各个领域的发展,创造了数字经济发展的“奇迹”。—中国人民大学教授、校长助理杜小勇我的演讲以《数据治理之路：贵州实践》一书为基础。本书以贵州为例,分析了数据治理的相关实践,梳理总结了国内外的经验教训,提供了数据治理体系构建的参考路径。     

大数据环境下的数据治理框架研究及应用

大数据技术及应用创新促进了数据的业务化。从数据中发现问题到解决问题、从业务支撑到业务创新、从商业智能到决策指引,数据与业务相伴相生,大数据环境下的机遇与风险共存。通过对当前国内外数据治理理论、方法和新的应用需求分析,提出大数据环境下的数据治理框架,包含数据治理目标、治理保障、治理域和治理方法论等。并分析大数据治理框架的应用,对组织开展大数据环境下的数据治理具有重要的参考价值和意义。     

粤港澳大湾区数据要素安全有序跨境流动的困境与出路

数据要素的价值潜力在数字经济时代中愈发明显,逐渐成为世界各国创造经济价值的新动能。数据要素安全有序流动可以提升我国数字经济国际竞争力、增进我国数据消费群体共同福祉、为相关领域科学决策奠定良好基础。粤港澳大湾区作为我国对外开放程度和数字经济发展水平最高的区域之一,具有“一国两制三法域”的特殊性,是数据跨境流动治理的天然试验场。在推进粤港澳大湾区数据要素安全有序跨境流动过程中,面对数据要素权属界定尚不明确、流通渠道有待畅通、安全监管仍需加强等困境时,只有加快构建数据要素产权保护制度、建立健全数据要素流通平台、加强数据要素安全保障,才可以有效实现数据要素的资源优势,提升我国在信息化时代中的国际地位。     

深挖数据价值 赋能数字经济

当前,数据要素潜能加快激活,数字中国建设稳步推进,数字化力量成为我国加快供给侧结构性改革、实现经济高质量发展的重要驱动力。在数字时代,数据是驱动经济社会发展的关键生产要素和新引擎,数据市场是数据要素流通交易、场景对接和价值实现的重要媒介和场所,而健全优化数据市场治理是促进数据资源开发利用和数字经济发展的重要环节。近年来,以数据采集、数据储存、数据加工、数据流通等环节为核心的数据要素市场增长迅速。虽然我们已经在数据确权、定价、交易等方面取得了一些成绩,但我国数据要素市场的培育和发展仍处于起步阶段,数据市场治理尚不成熟,面临着数据权属界定不明晰、数据流通交易机制尚不完善、数据监管法律法规亟待完善等问题。“十四五”时期是我国由工业经济向数字经济大踏步迈进的关键时期,数据要素的价值释放和数据市场的统筹建设成为了当下的重要命题。     

交通行业数据治理思路

近年来,在数字政府、智慧交通建设背景下,交通政务数据共享、开发与应用越来越重要,数据应用与业务开展越来越紧密,一体化数据体系建设越来越迫切。因此,全面而准确地认识这些挑战,并采取有效的应对举措,势在必行且意义重大。本文通过透视交通行业数据应用实际情况,思考交通行业数据治理发展思路。     

城镇居民能耗数据平台设计与实现

电、水、气等行业存在信息无法共享、抄表、漏损等难题，并且具有数据异构、海量等特点，如何应对数据的集中治理和清洗是面临的挑战之一。文章基于非关系型数据库设计了一种多源数据平台，提出的数据平台包括数据传输、数据治理和数据发布，并研究了异构数据融合、批处理计算能力、高可用性、平台安全与可靠性四方面的关键技术。在实际工程应用中，通过对复杂数据的有效处理，验证了所设计的数据平台可以支持实际应用中的功能要求。     

基于制造业的智慧大脑数据治理系统设计与实现

传统产业数字化转型升级中遇到的最大难题是数据治理，在数字经济发展的当下，过多的信息孤岛限制了企业内部系统间的互联互通，因此需要构建“企业智慧大脑”汇聚和处理来自周围的管理数据、生产数据、财务数据，将分离的数据集合成有用的信息，并进行统一调度指挥，帮助企业提高运行效率，优化现有管理结构，实现产业高质量发展。     

政务大数据管理技术研究进展

近年来,互联网＋政务蓬勃发展,促进了互联网与政府公共服务体系的深度融合,数字政府建设已初见成效。如何实现互联网＋政务大数据的规范、高效、安全管理、共享和应用,推动解决“三融五跨”问题,是高质量建设数字政府、推进国家治理体系和治理能力现代化的关键。该文首先综述了国内外政务数据管理发展历程;然后,围绕互联网＋政务大数据管理全生命周期中采集技术、存储技术、融合技术、计算技术、应用技术及安全技术进行阐述,总结了主流数据管理技术演进历程;最后,探讨了互联网＋政务数据管理中若干亟待解决的问题,明确了互联网＋政务大数据管理技术的未来发展趋势。     

医疗数据治理综述

为提高临床智能辅助决策系统辅助医生决策的能力,从医疗数据治理方向入手,采用文献检索和网络调查相结合的方法深入探析医疗数据的治理、研究动态、相关技术及应用等内容.结合已有研究,从医疗数据治理的关键问题出发,重点阐述医疗数据治理技术,包括数据标准化、数据脱敏、数据清洗和数据结构化的具体方法,及其在临床智能辅助决策系统的数据...     

面向数据全生命周期的医疗数据隐私:威胁与保护

对医疗大数据背景下医疗数据开放共享过程中出现的隐私问题进行深度剖析，明晰目前隐私保护面临的威胁，探讨面向数据全生命周期的隐私保护框架与对策。通过国内外文献调查法，同时采用归纳、比较、综合等分析方法，基于系统工程理论，以数据全生命周期为主线，建立数据开放隐私保护框架，并分析医疗数据开放各个阶段的隐私保护方法。分析发现，隐私泄露风险存在于数据全生命周期的各个阶段，隐私保护面临极大挑战，需要从法律、技术和管理相结合的方法将隐私保护的设计理念贯穿数据全生命周期，包括制定科学的数据公开规范、完善隐私保护法律法规、加强行业自律、提升隐私保护技术措施、开展隐私风险影响评估、提高社会数据安全素养等内容，从数据安全治理的视角解决医疗数据隐私保护问题，推动我国医疗数据开放共享进程。     

企业数据的敏捷治理过程框架研究

企业无时无刻不在产生大量的数据,对这些数据进行加工利用,将对企业产生巨大的经济和社会效益。然而,企业各个部门间数据标准不统一、数据不一致、数据质量不高等问题,使得这些数据不能直接用于企业内部系统数据共享、数据分析及管理决策,需要经过数据治理方能使用。数据治理是一个复杂的系统工程,企业数据治理项目成功率低、效果不佳。本文对现状及问题进行分析,提出敏捷治理过程框架,为企业数据治理提供一种新的范式参考。