数据ETL过程中的数据质量控制

分析产生数据质量问题的原因，并对数据质量问题进行了分类，建立数据质量评价的量化标准。提出通过模式集成解决模式层次上的数据质量问题，通过数据清洗解决实例层次上的数据质量问题，并概述了数据清洗算法，提出分四步进行数据ETL数据清洗。     

可信数据空间助力数据要素高效流通

数据要素目前已经上升到国家战略高度,而如何通过数字技术创新,在保障原始数据“可用不可见”前提下,安全可信的开展数据流通,是当下推动数据要素流通普及、普惠的重要议题。可信数据空间的建立能够有效地助力数据要素在安全、高效的环境下发挥最大价值,重点针对可信数据空间中的关键技术及重点应用方向进行探讨分析,为进一步深入开展可信数据空间研究提供参考。     

大数据应用中数据确权问题探究

随着大数据时代的来临,数据的潜在价值正在被开发和利用。而数据的确权关系到数据市场的发展和数据价值的开发利用问题。文章从数据的所有权、使用权和隐私权方面探讨了数据确权的重要性,特别强调了对隐私权的保护对于大数据产业发展和造福于社会的重要意义。     

税务数据整合中的数据质量问题

经过二十多年的努力，税收信息化已经取得了重大进展，建立了很多业务系统．在税收工作中发挥了重要作用。但这些系统相互隔离，形成了一个个信息孤岛。为了提高数据的利用率，为税务决策提供有效的数据支持，有必要对数据进行整合，数据整合的关键要素之一就是数据质量问题。本文结合税务数据整合的实际，对数据整合中的数据质量问题做了深入地分析，并提出了相应的解决方法。     

数据治理

数据是数字经济时代最核心的生产要素,拥有海量数据也是我国发展数字经济的最大优势。要把数据真正变成要素,发挥对数字经济的基础性作用,需要做很多基础性工作,数据治理就是其中的关键一环。在数据治理活动中,相关各方要对数据的各个方面进行合理安排,并采取措施,提升数据质量、保障数据安全和数据应用合规,确保数据最终能产生正向社会价值,并让各方能够均衡享受数据带来的价值。     

以数据信托推动数据要素市场化建设

数据信托作为一项突破性技术,为解决数据安全与管理的难题提供了全新的思路。目前世界范围内主要存在两种数据信托模式,分别是信息受托人模式和第三方信托模式,两种信托模式优势和劣势各有不同。我国通过学习数据信托方面的先进经验,也进行了一定的数据信托本土化的尝试,并且取得了一定成效。在此基础上,在推动数据要素市场化的环境背景下,通过对数据授权、数据要素流通、数据收益分配、数据安全等方面的分析,讨论数据信托如何推动数要素市场化。     

大数据时代呼唤数据新闻

近年来,数据新闻大行其道。国际知名媒体英国广播公司BBC、《纽约时报》、《卫报》和我国新浪、网易、搜狐等纷纷推出了自己的数据新闻作品和数据新闻频道。本文以正在兴起的数据新闻为观察对象,结合新近国内外著名新闻案例,探讨数据新闻的可视化叙事传播特征与意义。     

基于大数据技术的电力数据质量评估数据框架研究

在大数据时代,大多数应用都是由数据驱动的。如果能提高数据质量,大数据应用的有效性和可靠性也能得到提高。在电力行业中,不断积累的电力数据越来越多,并在此基础上开发了许多电力应用。在我国,电力大数据在规模、结构、格式、评估要求等方面都具有一定的特殊性,传统的大数据评估框架无法直接应用。因此,本文提出了一个电力数据质量评估的大数据框架。该框架增加基于灰色理论的量化评价模块,并给出一般性的数据指标质量计算公式。本框架可以同时积累实时数据和历史数据,为电力大数据评估提供集成计算环境,支持不同类型数据的存储。本文研究结果为其他具有相似特征的大数据应用亦提供了一个有价值的框架。     

数据中台的数据资产管理体系研究

伴随大数据时代的到来,各个领域对数据的重视达到了前所未有的高度。“数据即资产”的理念得到了人们的认可。数据中台是科技数据智能化业务的核心部分,在引入数据中台之后能够打破数据和数据之间、技术和业务之间的使用限制,为业务层的更新提供更为快捷的数据信息支持,从而实现业务数据资产化管理。文章在阐述数据中台内涵和实施重要性基础上,分析建立数据中台的原因,并就基于数据中台的数据资产管理体系打造问题进行探究。     

基于智能化数据探索的数据质量管理方法

数据作为推动经济社会发展及数字化转型的新动能已成为社会共识,数据质量已成为影响数据要素发挥价值的重要因素。在政务领域,随着数据应用的深度和广度逐渐加强,数据质量问题已成为数据深化应用的制约因素。以数据质量管理相关理论为基础,以源头数据质量管控为手段,提出了基于智能化数据探索的数据质量管理方法,即通过数据质量管理激活数据资源价值,该方法在政务数据质量管理工作中具有借鉴意义。     

数据要素市场建设中的企业数据合规分析

数据要素市场建设对企业数据合规提出了更高要求,企业需要及时调整数据合规思路。结合我国近年来数据合规监管趋势以及企业数据合规面临的挑战,从数据分类分级、数据源合规以及企业数据合规能力体系等角度提出企业在新形势下的数据合规思路。     

大数据技术在图书馆数据监控中的应用

阐述基于大数据驱动的校园图书馆的数据监护方法,包括数据监护服务、数据筛选、数据防护、数据评价、数据的开发和获取、构建社会化数据服务平台、开放式的数据获取服务。     

“数据信托”探析:基于数据治理与数据资产化的双重视角

在千行百业数字化转型加快推进,数字经济时代全面到来的大背景下,数据要素的重要价值得到普遍重视,与此同时,个人隐私保护与数据安全问题也日益严峻。数据信托作为兼顾数据价值实现与数据权益保护的全新探索,受到国内外广泛关注,形成了数据治理与数据资产化两种不同视角下的发展思路,并加速从理论走向实践。结合我国法律制度环境与数字经济发展战略导向,提出未来我国数字信托发展的设想与建议。     

"数据信托"探析:基于数据治理与数据资产化的双重视角

在千行百业数字化转型加快推进,数字经济时代全面到来的大背景下,数据要素的重要价值得到普遍重视,与此同时,个人隐私保护与数据安全问题也日益严峻.数据信托作为兼顾数据价值实现与数据权益保护的全新探索,受到国内外广泛关注,形成了数据治理与数据资产化两种不同视角下的发展思路,并加速从理论走向实践.结合我国法律制度环境与数字经济...     

大数据时代电信运营商数据管控研究

大数据对电信运营商现有的数据管控体系提出了新的挑战,企业级数据管控是解决当前数据“错、重、缺、慢、乱”问题的有效手段,结合现网数据管控的实际情况,对运营商数据管控体系进行探讨。     

大数据应用中的数据分级管理探究

随着大数据应用的日益广泛,数据信息的管理成为制约大数据发展的关键因素。对数据进行分类分级,能够体系性解决大数据在应用场景中的安全问题,还能够为大数据的持续高速迅猛发展起到重要的保障作用。目前数据分级已经形成了政策层面的顶层设计、应用场景不断扩大。但随着应用场景的不断转变以及提升,数据分级的目标和价值也在不断发生转变,探索新场景下数据分级的属性、具体的分级方法和流程,对于不同场景下大数据应用过程中的数据分级具有重要意义。     

数据融合处理中的数据关联技术

数据关联是数据融合处理中基本的问题之一。结合工程实践,详细介绍了雷达数据融合处理中使用的多项式拟合方法,讨论了数据关联处理的一般步骤和常用的关联滤波方法。     

大数据平台数据脱敏关键技术

随着社会的进步,我们逐渐的步入了大数据时代。大数据带给了我们巨大的商业价值,但也有很大的隐患,比如隐私问题、信息保护等方面。大数据的安全问题在于如何在实现数据共享,分享信息的同时保护人们的隐私和敏感问题不被泄露,这正是大数据中安全保护的棘手问题。而脱敏技术正是一个通过对技术和机制的研究,不断的创新来保护用户在共享和使用中出现的问题。数据脱敏可以在用户之间交流共享时保护人们的敏感隐私信息。本文是对在大数据环境下数据脱敏的作用以及出现的问题进行分析和研究,促进人们对其了解和认识。     

智慧校园数据平台架构及数据治理系统设计

高等院校内部数据信息较为庞大,当前很多高校通过在"智慧校园"的建设过程中引入数据平台来管理数据信息,取得较好效果。针对高校数据管理中存在的诸多问题,着眼提高数据管理的质量和效益,文章提出在数据平台架构中融入数据治理系统的设计理念。首先构建智慧校园数据平台的总体框架,对数据平台中的数据治理系统的功能要素进行设计。然后,着重阐述数据预处理模块的相关功能和实现方法。最后,从数据质量标准的角度说明通过数据预处理来提高数据质量的方法。