"数据治理"相关数据
更新时间:2024-11-21数据对全球经济和社会发展的影响和作用正在发生由“量”到“质”的根本性跃升。在由互联网、移动互联网为代表的信息时代,数据被定义为信息的形式化表示,而物联网、云计算和人工智能技术的飞速发展,已经井仍在加速促生着从“数据”到“大数据”的由量变到质变的演进:大数据除了沿袭数据作为表示信息的形式化载体这一属性外,同时又反过来成为挖掘新信息和新知识的基础原材料,在经过统计分析和机器学习等技术和方法的发掘和利用后,既迸发出巨大价值,又预示着无限潜能。根据2020年4月9日发布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,我国已将数据上升为与土地、劳动力、资本、技术并列的新型生产要素。
- 数据安全治理白皮书3.0数据对全球经济和社会发展的影响和作用正在发生由“量”到“质”的根本性跃升。在由互联网、移动互联网为代表的信息时代,数据被定义为信息的形式化表示,而物联网、云计算和人工智能技术的飞速发展,已经井仍在加速促生着从“数据”到“大数据”的由量变到质变的演进:大数据除了沿袭数据作为表示信息的形式化载体这一属性外,同时又反过来成为挖掘新信息和新知识的基础原材料,在经过统计分析和机器学习等技术和方法的发掘和利用后,既迸发出巨大价值,又预示着无限潜能。根据2020年4月9日发布的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,我国已将数据上升为与土地、劳动力、资本、技术并列的新型生产要素。2021年发布时间:2021-06-15
- 数据要素治理研究报告2022年发布时间:2022-09-06
- 数据安全治理白皮书5.02023年发布时间:2023-09-13
- 数据安全治理实践指南(3.0)2023年发布时间:2024-08-30
- 金融行业数据安全治理案例汇编(2022年)2022年发布时间:2023-06-20
- 2020年数据治理研究报告——培育数据要素市场路线图报告创新性地从数据治理的视角提出培育数据要素市场路线图,从数据开放共享、数据质量管理、数据交易流通、数据风险规制四个方面系统梳理了国内外数据治理现状,并提出对我国培育数据要素市场的未来展望。2020年发布时间:2021-01-14
- 数据大治理数字经济的发展离不开有效的数据治理,如何治理日趋复杂的数据生态系统,确保在发挥数据潜力的基础上恰当地管理其风险,已经成为全球范围内政策制定者所面临的一大挑战。数字经济是新的经济模式,数据大治理也是需要不断深入研究的重要问题,同时探讨了如何使数据这一重要的生产资料可以发挥出最大的价值,推动数字经济蓬勃发展。2020年发布时间:2020-09-04
- 数据安全治理实践指南2.02022年发布时间:2023-07-31
- 2023产业级数据治理白皮书2023年发布时间:2024-10-08
- 六大行数据治理现状盘点:治理架构、数据标准与数据平台2022年发布时间:2022-08-10
- 数据治理行业实践白皮书(2023版)2023年发布时间:2023-06-13
- 数据爬取治理报告数据爬取作为数据采集的一种高效实现形式,是国内外诸多互联网企业极为通常设置赖以生存的手段。但是随着围绕数据自动化技术进行爬取和挖掘行为急剧增多,带来了数据权属、知识产权、商业机密保护、个人隐私界限、不正当竞争、计算机信息系统安全等方面的巨大争议。尤其是近期在金融、内容、电商等各类场景的数据爬取案件频发,对互联网和大数据商业业态产生重大影响,引起了产业界、监管者和全社会的广泛关注。随着我国数据治理法律体系加紧完善和执法力度不断提升,数据爬取这一“灰色地带”也必将被提上数据治理议程,已成为非常紧迫的现实问题。本报告总共包括数据爬取概述、数据爬取的现实法律风险、数据爬取的治理困境及难点,数据爬取的治理原则和建议,数据爬取相关争端案例六个部分。首先从技术原理、技术分类、技术特点、应用现状、发展趋势和滥用危害六个部分介绍了数据爬取,并根据现实法律环境深度剖析了数据爬取在访问进入、数据类型和数据使用三个环节可能的法律风险,总结发现数据爬取治理的七大难点,并针对性提出五项治理原则,以及不同治理主体的应对措施,最后梳理了九个近年国内外较为典型的数据爬取司法判例。2019年发布时间:2019-12-13
- 金融机构监管数据治理本文结合近期监管热点事件和监管政策,从管理层面、数据层面两个方面分析金融监管数据治理当前面临的问题与挑战,并针对金融机构开展监管数据治理的实施思路和路径提出了专业对策建议。2018-2020年发布时间:2021-05-24
- 华为数据治理之旅2022年发布时间:2022-04-22
- 城市数字治理安全与发展的平衡:上海跨境数据流动治理2023年发布时间:2024-04-08
- 2020数据治理年度报告2020年新冠疫情爆发,数字化转型按下快进键,社会运转加速构筑于数据之上。“健康码”等数字化疫情防控手段让“数据治理”不再是一个抽象议题,全民参与其中,切身体会“数据治理”体系作为数字社会基础性规范的重要性。 所谓数据治理体系,是指为实现数字社会可持续发展,围绕数据如何收集利用而搭建的公共政策框架体系。其核心是各方主体(包括政府部门、企业、消费者及社群机构等)关于数据收集与使用达成的基本共识、立场与规则方案。 为推进“数据治理”公共政策讨论,腾讯研究院从2018年起连续三年推出数据治理年度报告,搭建数据治理体系框架,识别关键政策议题,总结国际经验与差异,为数据治理的科学化、精细化发展提供研究基础。 2018年,我们发布了业内第一部数据治理年度报告——《迷雾中的新航向》全面展现了“数据治理”的全貌与重点,变革与走向。对数据主权、跨境数据流动、个人数据保护、数据权属、数据共享等从宏观到微观的重点政策议题展开深度分析。 2019年,区别于2018年首期报告的综合性,回应年度重要关切:数据主权——国际执法协作领域的数据跨境获取问题,形成专题报告:《云深处的数据规则——CLOUD法案与它的蝴蝶效应》。至此,数据治理已经走向了最为复杂的核心领域。 2020年,数据治理规则继续在激荡中碰撞,各方主体的诉求表达更加清晰:个人视角下的以隐私保护为核心的数字权利规则诉求;产业视角下的数据创新与竞争规则诉求;国家视角下的数字经济竞争力和数据安全诉求;国际视角下的数据主权协调诉求。这四个视角彼此紧密联系、互动影响,共同推进数据治理向纵深发展。 2020年“数据治理”年度报告——《规则的激荡与新生》沿用目前业界形成共识的研究框架,从个人、产业、政府、国际四个视角,对八个核心议题:疫情下的数据治理、全球数据保护立法与监管、政务数据管理、人脸识别应用、隐私安全计算、数字广告行业、数据跨境流动、跨境执法数据调取,深度呈现在激荡和碰撞中逐步浮现的数据治理新规则。2020年发布时间:2021-06-15
- 数据治理的经济分析数据的非竞争性和部分排他性,使其具有准公共品的特征,可以从根本上改变经济活动,创造新的繁荣。但在数据面前,数据主体也即消费者是弱势的,数据经济的适当治理尤显必要。从各国监管实践看,数据治理主要聚焦在反垄断、数据确权和数据安全三个方面。数据的非竞争性和部分排他性,使其具有准公共品的特征(表1),可以从根本上改变经济活动,创造新的繁荣。因此,经济学家认为数据可以带来规模收益递增,应该推动数据的广泛使用和共享,从而降低交易成本,促进经济增长。2021年发布时间:2021-06-02
- 2020年中国重点城市治理数据成果指数该统计数据包含了2020年中国重点城市治理数据成果指数。其中北京的治理数据成果指数为92.27。2020年发布时间:2021-09-24
- 数据治理发展情况调研分析报告在数据治理实施过程中,我们往往存在数据治理意识不足、概念模糊、界限不明、管理分散、标准不统一等问题,这些问题将严重阻碍数据的管理与利用。因此,需要对各行业数据治理整体情况进行总结梳理,发现数据治理的痛处及难点,才能帮助用户单位更好地提升数据治理能力水平。2020年发布时间:2020-11-19
- 2020年中国重点城市数据治理指数该统计数据包含了2020年中国重点城市数据治理指数。其中北京数据治理指数为85.87。2020年发布时间:2021-09-24