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2019中国数据治理发展报告
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数据简介
从微观角度，数据治理是指个体的数据管理，即对数据的实用性、可用性、完整性和安全性的整体管理。从中观角度，数据治理是指公共治理，即区域和国家对其主权范围内的数据质量、权属、流动机制等方面的宏观管理。从宏观角度，数据治理是指全球治理，即在大数据时代，以国家、国际组织、多利益攸关方等为主体，对数据权利、流通、管理等方面的治理。
详情描述
2019中国数据治理发展报告 第一章数据治理的界定 1992年，28位国际知名人士发起成立了联合国全球治理委员会(Commission on Global Governance)，该委员会在1995年的报告中阐述了治理(Governance) 的概念，认为“治理”是公共或私人的个体与组织处理其公共事务的多种方式的总和。数据治理( DataGovernance, DG)也成为当前增长最快的学科之一。但是，现阶段的数据治理仍存在混淆和割裂，对其更多强调资源属性，而较少关注社会属性。实际上，数据治理的内涵已经从技术层面的数据管理，扩充至非技术层面的信息和知识的管理乃至公共治理的法律层面。 第一节数据治理的三个维度 从微观角度,数据治理是指个体的数据管理,即对数据的实用性、可用性、完整性和安全性的整体管理。从中观角度，数据治理是指公共治理，即区域和国家对其主权范围内的数据质量、权属、流动机制等方面的宏观管理。从宏观角度，数据治理是指全球治理，即在大数据时代，以国家、国际组织、多利益攸关方等为主体，对数据权利、.流通、管理等方面的治理。 一、优化数据质量，发掘数据资产价值 大数据时代下的数据本身表现出与传统数据不同的大数据化特点，具体体现在数据体量大(Volume)、数据类型多(Variety) 、处理速度快(Velocity)、价值密度低(Value) 四个方面，统称为大数据的4V特征(也有称5V特征，加上准确性Veracity)。通过数据治理可以压缩数据体量、提高价值密度，促进数据资产价值最大化。 【更多详情，请下载：2019中国数据治理发展报告】
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