2021年9月28日,由全国信标委大数据标准工作组、中国电子技术标准化研究院、山东省工业和信息化厅主办的2021全国大数据标准化工作会议在济南成功举办。会上发布了《数据治理工具图谱研究报告(2021版)》。今天在这里为大家揭开其神秘面纱。

研究报告概述

《数据治理工具图谱研究报告(2021版)》基于数据管理能力成熟度评估模型、数据治理规范及数据质量评价等标准,结合重点行业数据治理工具的应用情况、典型数据治理工具厂商的功能架构研制而成。

研报详细介绍

基本情况

本报告介绍了数据治理及数据治理工具的概念,以及数据治理工具在金融、政务、电力、交通、医疗、互联网等重点行业的应用情况。

数据治理工具图谱

本报告共研制了20个通用工具能力图谱,包括图谱全景图、战略层工具、管理层工具、操作层工具等,旨在通过工具能力图谱,进一步增强我国各行业、各领域对数据治理工具的认知,有效发挥数据治理工具在数据治理工作中的降本增效作用。

数据治理工具实践案例

本报告共收录了6个案例工具能力图谱,为各行业各领域提供数据治理工具的实践参考,为推进后续数据治理工具标准化工作提供方法和思路。

数据治理工具图谱研究报告(2021版)

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,受到越来越多企事业单位的重视。数据治理作为基础性工作,最终目标是提升数据的价值,是组织推动战略落实的基础。为进一步增强我国各行业各领域对数据治理工具的认知,以数据治理工具为驱动,助推政企数字化转型和数字经济发展。全国信标委大数据标准工作组组织编制了《数据治理工具研究图谱报告》,中国系统积极参与,汲取多个大型智慧城市项目中积累的政务数据治理经验,为研究报告的编写提供实践参考。该《报告》详细介绍了数据治理及数据治理工具的概念,对狭义数据治理和广义数据治理两种趋势的理解进行了区分,主要是对广义的数据治理进行阐述,报告中提到广义数据治理更偏向数据治理工程,对狭义数据治理概念进行了延伸解读,则更侧重于技术平台方面的研究,这一观点更为契合中国系统的数据治理理念。

“十四五”时期,中国系统正当其时地选择在数字产业链要求自主可控、自主创新的窗口期,推出了“飞瞰数据中台2.0”产品,该产品布局大型政企的数据治理及数据运营市场,打造面向部委、省市政府、央企等海量数据(603138)客户的数据治理工程解决方案,以及全栈数据中台产品套件,涵盖了广义数据治理及分析应用的全栈能力,如数据集成、湖仓一体、轻量级数据工坊、共享交换、数据沙箱等,使得中国系统成为名副其实地“综合平台赋能型”头部厂商。

  在数字强国战略推动下,各行各业进入了数字化转型新征程,对数据治理工程提出了更高要求,同时不同的场景、以及不断出台的新政策引起业务变化,带来了诸如数据智能、敏捷分析等新的需求,而这也对数据治理工具提出了更高的要求。

  面对新时期的新要求,中国系统在数据实践过程中,踩准时局节奏,通过全栈的数据治理工程能力,帮助真正拥有海量数据的客户管好数据、用好数据、赋能业务创新。

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数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理是一种数据管理概念,涉及使组织能够确保在数据的整个生命周期中存在高数据质量的能力。一个数据管家是确保数据治理流程遵循,指导执行,并建议改进数据治理流程的作用。

在前期《隐私保护计算技术研究报告》《隐私保护计算与合规应用研究报告》研究基础上,本报告聚焦隐私保护计算技术产业落地缺乏参考的问题,对数据、数据价值、隐私保护计算如何助力数据价值释放以及在金融、医疗、政务领域场景的应用价值进行探讨与探索,为隐私保护计算技术的应用落地及数据价值释放提供参考。

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11月3日,由全国信标委大数据标准工作组、中国电子技术标准化研究院联合相关单位共同编写的《企业数字化转型白皮书》(2021版)正式对外发布。美林数据作为国内知名的数据治理和数据分析服务提供商,拥有多年助力企业数字化转型经验,受邀担任参与编制单位,为企业数字化转型发展提供借鉴。

数字化转型是企业发展的必经之路 数字化转型是在业务数据化后利用人工智能、大数据、云计算、区块链、5G等新一代信息技术,通过数据整合,通过对组织、业务、市场、产品开发、供应链、制造等经济要素进行全方位变革,实现提升效率、控制风险,提升产品和服务的竞争力,形成物理世界与数字世界并存的局面。 2021年,全球经济正在呈现出“反弹”“分化”“不确定性”的多种特征。在这个日益变化的时代,企业如何克服复杂、多变的发展环境?数字化转型无疑是企业发展的必经之路。 白皮书通过对国内外企业数字化转型理论与实践的研究与分析,总结了企业数字化转型的概念与特征,从国有企业、通信行业、金融行业、制造行业、电力行业、新零售行业、高速公路、政府等八大领域的数字化转型框架,汇总提炼了企业数字化转型的发展思路与实践路径,并提出了数字化转型的能力评估模型。

白皮书主要包括了6个部分

(1)概述,说明了数字化转型的定义、内涵、现状等;

(2)企业数字化转型理论探索,从不同行业说明了各个行业的数字化转型能力框架;

(3)企业数字化转型发展思路,从目标、基本原则、任务和框架方面进行了数字化转型说明;

(4)企业数字化转型实施路径,从战略方法、驱动要素、能力保障、方法方面说明了实施路径;

(5)企业数字化转型能力评估,说明了能力评估模型、等级、方法等。

美林数据多年来一直深耕行业应用,并积极参与大数据领域的标准化建设工作,目前已经完成参编国家、行业、地方标准20余项,并连续四年参编《工业大数据白皮书》《大数据标准化白皮书》。 此次,美林数据参编《企业数字化转型白皮书》,就是在多年行业应用和标准化建立经验的基础上,进一步提供企业数字化转型的理论指导、理念指引、顶层规划到落地践行等有价值的指引。 未来,美林数据将继续发挥在工业大数据领域的专业优势,为更多实体经济提供标准化、专业化的大数据技术解决方案,推动大数据与实体经济的深度融合,助力实体经济的数字化转型! 注:白皮书发布单位为全国信标委大数据标准工作组、中国电子技术标准化研究院

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2021年7月9日,由中国电子技术标准化研究院、全国信标委人工智能分委会和上海市人工智能标准化技术委员会主办的2021世界人工智能大会“共话标准,驱动产业——标准化分论坛”在上海成功举办。分论坛发布了《人工智能标准化白皮书》。

党中央、国务院高度重视新一代人工智能发展。习近平总书记指出:“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带 动性很强的‘头雁’效应”。“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球 科技竞争主动权的重要战略抓手”。为应对新冠肺炎疫情的冲击,党中央 国务院将新型基础设施建设上升为国家战略,其中重要的一项就是人工智 能。国务院发布实施了《新一代人工智能发展规划》等文件,以新一代人 工智能技术的产业化和集成应用为重点,以加快人工智能与实体经济融合 为主线,着力推动人工智能技术、产业全面健康发展。

在政产学研用各方共同努力下,我国人工智能产业发展的成果显著。一是创新能力不断增强,图像识别、智能语音等技术达到全球领先水平, 人工智能论文和专利数量居全球前列。二是产业规模持续增长,京津冀、 长三角、珠三角等地形成了完备的人工智能产业链。三是融合应用不断深 入,智能制造、智慧交通、智慧医疗等新业态、新模式不断涌现,对行业 发展的赋能作用进一步凸显。

我国人工智能产业发展取得显著成绩的同时,面临着不少困难和挑战,比如底层技术存在较大欠缺、能够实现商业价值的应用较少、与实体经济的融合存在较高门槛等。《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》指出 要“强化标准引领,提升产业基础能力和产业链现代化水平”。人工智能 产业的发展离不开标准的引领,扎实做好人工智能标准化工作,对突破核 心技术、加快应用落地、完善产业生态具有重要意义。

本白皮书在《人工智能标准化白皮书(2018版)》的基础上,进一步提出了以下内容:一是从产业链的角度,分析了人工智能产业现状及发 展趋势;二是介绍了当前国际上普遍认可的系统生命周期模型、人工智能 生态系统框架和机器学习技术框架;三是梳理了国内外主要人工智能标准 化组织的重点工作;四是落实《国家新一代人工智能标准体系建设指南》 (国标委联〔2020〕35号),形成人工智能标准体系框架及标准体系明细 表;五是结合标准化工作进展及标准体系建设情况,提出我国人工智能标 准化重点工作建议。

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本白皮书针对行业现场网规划、建设和管理的现存问题,提出了基于数字孪生技术构建的行业现场网全生命周期能力体系。面向能力体系构建的关键需求,研发行业现场网数字孪生全生命周期管理平台(DT-NLM),对涉及的核心技术进行详细介绍,并提出实际的行业现场网数字孪生应用场景用例,最后通过未来展望对产业发出倡议。本白皮书旨在为产业在规划设计相关产品和解决方案时提供参考和指引。

http://221.179.172.81/images/20210601/36571622534380211.pdf

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近日,在京举办的“第四届中国数据安全治理高峰论坛”上,重磅发布《数据安全治理白皮书3.0》(以下简称:白皮书)。白皮书内容涵盖数据安全治理全球形势分析、理论技术研究、框架体系构建、行业实践案例、政策法规标准、未来趋势预测等,旨在为各行业数据安全治理工作提供更多经验总结与信息参考。

白皮书提到,随着数据逐渐变成新时代生产生活的支柱,数据安全也日益成为保障经济发展、社会稳定和国家安全的重要基石。近年来,为了在全球数字化转型竞争中抢占战略先机,为本国基于数据的新兴产业发展提供良性有序的发展环境,包括我国在内的世界各国都纷纷加速推进数据安全和公民隐私保护立法,积极编制并陆续密集发布各种相关的政策、法规、标准、规范,不断对企业和组织提出严格细致的合规要求和数据保护义务。

白皮书指出,当前,数据对全球经济和社会发展的影响和作用正在由“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,已经并仍在加速促生着从“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。

本次白皮书着重针对以下内容进行了修订:

1.新增针对“数据安全、信息安全、网络安全”及“数据安全治理、数据安全管理”等近似概念间联系与区别的解读;

2.更新“政务云及金融、能源、教育、电信运营商及医疗”等行业数据安全治理实践案例;

3.新增数据安全相关政策、法律和标准介绍;

4.新增数据安全治理国内外相关理论与介绍;

5.新增数据安全治理发展进程中的问题与展望;

6.更新国内外重大数据安全事件汇总;

7.更新数据安全关键技术——新增数据资产梳理、差分隐私、数据安全运维、数据水印和数据使用行为溯源、多层次数据保护等内容;

8.新增数据安全新兴前沿技术:多方计算、联邦学习、数据安全虚拟化引擎、数据安全SAAS能力等内容...

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未来,智慧城市将从城市数字化发展到数字化城市,整个城市在数字领域形成“数字巨系统”。

近日,由国家工业信息安全发展研究中心、联想集团、中国产业互联网发展联盟、工业大数据分析与集成应用实验室共同编制的《依托智慧服务,共创新型智慧城市——智慧城市白皮书(2021年)》(以下简称“白皮书”)正式发布。本书提出一系列智慧城市建设的新理念、环境友好的新型智慧城市提供参考。

以发展实践拓展新型智慧城市内涵

新型智慧城市建设是进一步深入贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想,结合我国城市发展实际,顺应信息化和城市发展趋势,主动适应经济发展新常态、培育新的增长点、增强发展新动能而提出的新型城市建设与发展方式。

习近平总书记2016年4月在网信工作座谈会上指出,“要以信息化推进国家治理体系和治理能力现代化,统筹发展电子政务,构建一体化在线服务平台,分级分类推进新型智慧城市建设”。2020年3月,习近平总书记赴浙江考察时指出,通过大数据、云计算、人工智能等手段推进城市治理现代化,大城市也可以变得更“聪明”。

白皮书对从2008年开始我国智慧城市发展经历的探索期、调整期、突破期、全面发展期等几个阶段进行了梳理,这些阶段智慧城市的服务对象、服务内容非常广泛,但核心主线是“利用新一代信息技术”提升城市服务质量。经过2020年的疫情冲击,智慧城市在实践中经受了考验,但也存在很大的进步空间。后疫情时期,智慧城市建设在创新协同、为民服务、数据共享、产业赋能、应急安全等方面都出现了新的发展导向。

白皮书指出,未来新型智慧城市或将呈现以下特点:“先进技术+全程服务”成为智慧城市的新抓手;“数字空间+现实空间”成为智慧城市的新落脚点;“普惠民生+生态和谐”成为智慧城市的新目标。

“端边网云智”架构助力优政、兴业、惠民创新

新型智慧城市的建设逻辑需从顶层入手,结合软硬件资源整合能力,为公众提供全生命周期一站式服务管理。白皮书从技术角度,将智慧城市的整体框架分为发展战略层、技术实施层和目标效用层三大层次。即新型智慧城市是以城市的战略定位、建设规划、措施保障、组织合作为指导规划,通过“端-边-网-云-智”的技术架构,实现管理高效、服务便民、产业发展、生态和谐的目标效用,达成新一代信息技术与城市现代化深度融合,迭代演进的新模式。

其中,“端-边-网-云-智”作为新型智慧城市的技术实施层,蕴含巨大的创新发展空间,有望成为我国智慧城市技术应用方向的重要创新成果。

端”即智能终端,负责采集、存储、传递数据,是智慧城市面向城市主体的智能化单元。

“边”即边缘计算,智能化时代海量数据的爆发式计算需求与应用低时延、灵活部署要求使得计算力下沉成为必然,边缘计算应运而生。

“网”即以5G为代表的数据传输的网络,是推动端、边、云协同工作的粘合剂。

“云”即云计算,基于网络实现异质设备间数据运算与共享的设备服务。

“智”即行业智能解决方案,面向智慧城市的不同细分场景,基于“端、边、网、云”四层结构,根据业务需求、行业知识及计算能力,支持不同层次的数据计算和分析互动的行业智能化方案。

智慧城市建设是内涵型城镇化发展的重要方面,包括社会管理智能化、国民经济信息化、环境维护自动化和生活服务便捷化等内容。管理高效、服务便民、产业发展、生态和谐等均是新型智慧城市发展的目标方向。

白皮书重点分析了文昌智能教育、延庆智慧能源、上海帝王蟹溯源等典型案例,展示了新型智慧城市在优政、兴业、惠民等方面取得的突出成效。据悉,联想凭借领先的IT运维服务经验和覆盖网络,智慧城市服务建设项目已在上海、江西、江苏、福建、湖北、海南、河北等全国多个省市落地,涉足绿色能源、社会治安管理、城市应急管理、智慧教育、智慧交通、食品安全以及智慧政务等多个细分场景。在白皮书编制过程中,联想为智慧城市建设运营实践和案例调研提供了支持。

新型智慧城市发展重心将从建设转到运营

白皮书也对智慧城市未来发展进行了预判,认为在未来新基建和新技术的融合过程中,城市治理或将逐渐完成由“管理型”向“服务型”的转变。智慧城市作为一项巨大的城市服务产品,需要重点提升居民对城市的归属感,提高城市生活品质,促进城市产业经济发展。智慧城市逐步走深向实,未来将重点在体制机制、发展思路、互动形式方面产生跃升。即将出现的变化将包括:治理思路改变——从“城市数字化”到“数字化城市”;阶段重点改变——从“建设智慧城市”到“运营智慧城市”;互动形式升级——从“人与人的联接”到“万物互联”。

白皮书推出之际正值“十四五”规划审议通过并正式发布,规划明确提出“以数字化助推城乡发展和治理模式创新,全面提高运行效率和宜居度。分级分类推进新型智慧城市建设,将物联网感知设施、通信系统等纳入公共基础设施统一规划建设,推进市政公用设施、建筑等物联网应用和智能化改造”。新型智慧城市建设即将进入新的阶段,该白皮书以真实案例剖析为基础,结合理论和架构研究,形成较为完整的智慧城市体系框架,勾勒出未来可能的发展路径,是新型智慧城市建设的重要参考之一。

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本报告通过总结隐私保护计算关键技术、详细梳理我国个人信息和隐私保护法律法规框架,分析隐私保护计算技术相关的个人信息和隐私保护的关键合规点,深入讨论了隐私保护计算技术如何帮助企业更好的满足个人信息和隐私保护的要求。最后,围绕建立健全法律法规体系、加快标准体系建设、强化全流程风险防控、明确安全与发展并举以及人才培养进行了展望,并为关注个人信息和隐私保护的社会各界提供有益参考。

报告目录 一、隐私保护计算技术概述 (一)隐私保护计算技术定义 (二)隐私保护计算关键技术 (三)隐私保护计算技术解决的主要问题

二、个人信息和隐私保护立法与监管 (一)个人信息和隐私保护立法 (二)个人信息和隐私保护监管与执法 (三)金融领域个人信息和隐私保护立法与监管

三、合规要点与隐私保护计算技术 (一)重要合规要点 (二)隐私保护计算技术合规应用探讨

四、发展展望 (一)坚持良法善治,完善法律法规体系 (二)强化标准引领,加快标准体系建设 (三)立足风险评估,强化全流程风险防控 (四)深化双轮驱动,明晰安全与发展并举 (五)着力固本培元,造就高水平人才队伍

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当前,随着全球人工智能规模化建设和应用加速,人工智能基础设施、设计研发以及融合应用面临的安全风险日益凸显。企业在设计研发、部署运营人工智能应用的全生命周期过程中,需要科学有效的人工智能安全框架予以指导。为此,在工业和信息化部网络安全管理局指导下,中国信通院联合瑞莱智慧、百度、腾讯、360、中科院信工所共同编制了《人工智能安全框架(2020年)》蓝皮报告。聚焦当前人工智能突出安全风险,提出涵盖人工智能安全目标,人工智能安全分级能力,以及人工智能安全技术和管理体系的人工智能安全框架。并且,描绘出面向人工智能应用关键核心组件,覆盖人工智能应用全生命周期的安全技术图谱,为人工智能相关企业循序渐进提升人工智能安全能力,部署人工智能安全技术措施,提供有益指引。

报告前言

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正成为世界主要国家推动科技跨越式发展、实现产业优化升级、赢得全球竞争主动权的重要战略抓手。随着全球人工智能规模化建设和应用加速,人工智能基础设施、设计研发以及融合应用面临的安全风险日益凸显。世界主要国家纷纷通过制定人工智能伦理准则、完善法律法规和行业管理等方式开展人工智能安全治理。人工智能安全技术体系是人工智能安全治理的重要组成部分,是落实人工智能伦理规范和法律监管要求的重要支撑,是人工智能产业健康有序发展的重要保障。

人工智能安全框架是构建人工智能安全技术体系的重要指南,旨在为人工智能相关企业循序渐进提升安全能力、部署安全技术措施提供指导。在工业和信息化部网络安全管理局指导下,中国信通院联合瑞莱智慧、百度、腾讯、360、中科院信工所共同编制《人工智能安全框架(2020年)》蓝皮书。本蓝皮书针对全球人工智能安全框架缺失问题,凝聚业界专家共识,聚焦当前人工智能突出安全风险,提出涵盖人工智能安全目标,人工智能安全分级能力,以及人工智能安全技术和管理体系的人工智能安全框架,期待为社会各方提升人工智能安全防护能力提供有益参考。

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