数据治理总结报告分析_第1页
数据治理总结报告分析_第2页
数据治理总结报告分析_第3页
数据治理总结报告分析_第4页
数据治理总结报告分析_第5页
已阅读5页,还剩7页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

数据治理总结报告

坚持引进来和走出去,遵循产业发展规律,把握全球数字经济发展方向,不断完善利益共享、风险共担、兼顾各方的合作机制。数据共享开放质量显著提升,数据治理与利用能力持续增强,数据聚通用发展水平大幅提升,一体化数据协同治理与安全防护体系全面建成。加快培育数据要素市场,持续优化大数据应用发展生态,推动数字化高质量发展。以数据共享、数据开放、数据质量、数据安全、数据运营、数据交易、数据要素市场培育等政策法规、标准规范为补充,构建全方位、专业化的数字规则体系,数据治理体系建设的法治化、规范化再上新台阶。数据治理目标与价值构建数据标准体系的目标是通过统一的数据标准制定和发布,结合制度约束、系统控制等手段,实现企业内部数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理,为数据治理工作打下坚实的基础,为数据资产管理活动提供规范有效依据。数据标准化的过程是通过数据管理平台实现数据标准,并将各个系统产生的数据通过清洗、转换、加载到整合平台的数据模型中,实现数据标准化的过程。首先,通过要求数据语义遵循确定规则来减少源数据的不确定性、减轻数据交换的障碍。其次,数据标准的兼容性为企业相互共享提供可能,在不同场景和环境中使用数据产品或服务,可以使数据产品或服务正常流转运行。数据标准体系的建立可有效提升企业数据治理的效率,降低数据治理成本。(一)提升企业数据治理数据质量数据作为产生业务价值和实现业务目标的基石,数据质量已成为企业实现业务目标的一个极其重要的因素。数据的质量问题在一定的角度上反映出企业数据治理过程中存在的一些问题,分析数据质量问题可以帮助企业找到问题的源头。高质量的数据对管理决策,业务支撑都有极其重要的作用。企业的数据质量与企业经营业绩之间有着直接的关系。高质量的数据可以保持公司的竞争力,在企业市场竞争时期立于不败之地,而低质量数据往往会导致错误的业务决策。提升数据质量能够为企业提供结构清晰的数据,是企业开发业务系统、提供数据服务、发挥数据价值的必要前提。(二)推动数据安全体系建设企业数据安全体系建设是数据治理和信息生命周期管理的基础,通过对企业内部的数据全生命周期的盘点梳理,可以帮助确定企业数据所有权的适当分配及建立完善的权责制度,满足监管及合规要求。在企业数据治理过程中,数据安全能力的提高成为数据价值共享的关键,推动数据安全体系建设是企业数据治理的必要环节。企业根据数据资产对企业的重要程度,为数据打上不同的标签,对敏感数据进行分级分类,根据数据所属的级别,明确数据的使用范围、开放方式、不同等级的数据在不同场景使用不同的安全策略。企业可以采取数据泄露防护、加密、权限管理等技术手段,对企业机密数据提供进一步的保护,从而降低数据泄露带来的风险。(三)推动数据资产体系建设与管理数据治理是实现数据资源向数据资产转变的重要载体,基于数据治理形成的数据资产体系作为企业各业务数据服务的提供方,在建设过程中需匹配企业战略规划,从全局维度将自身平台能力与数据能力赋能业务。同时,数据源不断地向数据资产平台输出数据,即业务产生数据,数据服务业务,形成业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化、业务智能化的一套闭环、高效的数据资产体系与数据服务能力。企业如何进行数据资产管理、提升数据质量、挖掘数据价值并通过数据赋能业务,已成为企业数据治理的核心问题。企业通过建设统一的数据资产管理平台,综合管理所有数据资产,可实现数据资产的智能化管理,充分发挥数据的潜在价值。数据资产平台作为一体化的数据资产管理工具,通过制定元数据模型、数据标准等规范,采集并建立完整的数据资产目录体系,打通数据关系网络,实现数据的标准化和资产化管理。(四)推动数据管理组织体系建设数据管理组织体系涉及业务、IT、管理等方方面面,仅仅依靠技术部门来推动和开展数据管理工作无法取得成功,只有来自更高层管理者的驱动力,建立自上而下的跨部门、跨业务条线的组织体系,才能保证企业内部的高效协作,推进数据治理各项任务的有效执行。实践证明企业的数据管理办公室、数据管理部可协助企业制定公司级的数据管理制度、流程、机制,建立并维护企业级数据架构,监控数据质量,披露重大数据问题,建立专业任职资格管理体系,提升企业数据管理能力,推动企业数据治理制度文化的建立和传播。(五)促进数据应用及共享数据治理的主要目标之一是推动数据有序、安全地流动,以便最大程度地挖掘和释放数据价值。数据流动则需要推动数据的开放分享,实现数据的汇聚、建模、共享。数据的开放共享的核心在于数据汇聚,打破数据孤岛,实现数据价值的流通;重构数据获取及应用方式,重塑从数据供应到消费的链条;建立高效、规范的自助消费数据应用。数据治理可有效促进数据应用及数据共享,使更多的企业组织充分地使用已有数据资源,减少信息收集、数据采集等重复劳动和相应费用,而把精力重点放在开发新的数据应用及系统集成上。数据应用及共享可以为企业组织带来降低运营成本、增强业务能力、提高效率、集中访问数据以减少重复数据集、促进组织间的沟通与合作,加强参与组织之间的联系等益处。数据治理指导思想立足新发展阶段,完整、准确、全面贯彻新发展理念,积极融入服务新发展格局,坚持加快数字化发展指引,健全数字规则,保障数据安全,以数据汇聚治理为核心,全力攻坚数据聚通用,充分挖掘大数据商用、政用、民用价值,加快培育数字经济,打造数字政府、数字营商环境,构建数字社会,让大数据智能化为经济赋能、为生活添彩。数据治理发展目标数据共享开放质量显著提升,数据治理与利用能力持续增强,数据聚通用发展水平大幅提升,一体化数据协同治理与安全防护体系全面建成。加快培育数据要素市场,持续优化大数据应用发展生态,推动数字化高质量发展。以数据共享、数据开放、数据质量、数据安全、数据运营、数据交易、数据要素市场培育等政策法规、标准规范为补充,构建全方位、专业化的数字规则体系,数据治理体系建设的法治化、规范化再上新台阶。新型智慧城市运行管理中心全面建成,数据叠加、建模、分析等数据治理支撑能力显著增强,推动数字化应用全业务覆盖、全流程贯通、跨部门协同,实现一网统管、一网通办、一网调度、一网治理。在城市运行、基层治理、交通出行等领域,打造一批在全国有影响力的智慧应用新范例。基本构建权责清晰的数据要素市场化配置规则、组织架构和监管机制。数据要素市场规范有序发展,数据要素配置科学合理,数据要素市场主体持续活跃,数据治理服务相关产业集聚能力显著增强。数据安全法规制度更加健全,数据安全管理平台全面建成,数据共享开放、融合应用、跨境流通的数据安全风险管控能力显著增强,数据安全保障水平显著提高,形成规范有序、高效流通、安全可控的数据治理体系。数据治理是数字化转型的必经之路(一)数字全球化催生数字治理需求随着新一轮科技革命和产业变革深入发展,数字全球化正加速到来。经济全球化正在从以物质流动为特征的全球化,逐步向以数字流动为牵引的新型全球化转变。数据要素跨境流动大幅增加,数据成为关键生产要素,数据跨境流动驱动国际经济活动高效、便捷、智能开展,创造经济价值。此外,数字平台和云计算企业加快全球布局,作为数据汇集、匹配撮合、运算分析、技术支持的重要主体,将日益成为全球数字经济产业链价值链的核心。数字平台成为全球数字经济产业链价值链中心。但是,数字全球化为全球经济发展提供新动能的同时,也引发了数据安全、数字鸿沟、个人隐私、道德伦理等一系列新挑战。围绕新设施、新要素、新模式、新业态产生了一系列相互交织的新问题,新兴问题快速涌现,治理规则缺失,这些都在催生数字治理需求。基于此,信通院在《全球数字治理白皮书(2022年)》首次尝试提出全球数字治理体系框架,指出全球数字治理是各方为解决信息网络、数据要素、数字平台、数字技术应用等领域的全球性问题,而达成的塑造各方行为预期的规范、规则、标准、程序及执行机制的过程。(二)中国数字时代治理新范式在全球数字化背景下,放眼中国数字化形势,迎接数字时代,激活数据要素潜能,以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革,打造数字经济新优势,加强关键数字技术创新应用,加快推动数字产业化,推进产业数字化转型。数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级的基础上,以优化企业管理、创新商业模式、提升企业核心竞争力为目标的企业管理变革过程,是企业主动适应新一轮科技革命和产业变革的举措。数字化转型是企业为达到高质量、可持续发展,利用新一代信息技术而进行的企业变革,是将新一代信息技术集成到所有业务领域,进而推动企业组织架构、业务模式、企业文化等变革的措施,从而对企业的运营方式及向客户提供价值的方式产生根本性的改变。数据治理已经成为全方位数字化转型的重要驱动力量。一方面,数据治理正在打破政府内部数据孤岛、重塑业务流程、革新组织架构,打造出权责明确而又精简、高效、统一的数字政府;另一方面,数据治理反哺更广阔的经济和社会数字化转型,既为市场增效,又为企业社会赋权。数据治理就是数字时代的治理新范式,其核心特征是全社会的数据互通、数字化的全面协同与跨部门的流程再造,形成用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的治理机制。强化数据安全管理(一)完善数据安全管理制度建立健全数据全生命周期安全管理制度,明确数据采集、汇聚、存储、共享、开发利用等各环节安全责任主体和具体要求。建立数据安全监测预警制度,对安全监测信息、监督检查信息和通报信息进行分析研判和风险评估,发布安全风险预警。建立数据安全评估制度、安全责任认定机制和重大安全事件及时处置机制,完善数据全生命周期安全保障措施。编制数据安全应急预案,明确应急处置的组织机构及其职责、安全事件分级、应急响应程序、处置措施等。(二)强化数据安全防护开展数据安全技术创新研究和数据安全关键技术攻关,加强安全可靠技术和产品推广应用,增强数据安全预警和溯源能力,持续提升数据隐私保护水平,确保数据安全自主可控。提升大数据资源中心安全防护能力,开展数据安全评估、应急演练,确保重要数据基础设施运行安全稳定。建设安全领先、整体合规的密码基础设施和密码服务体系,加强国产浏览器、国产阅读器等软件推广应用,实现密码在网络安全等级保护三级及以上信息系统、关键信息基础设施等重要网络和系统中的全面应用。健全数据安全宣传培训制度,开展数据安全法规标准宣传贯彻、教育培训和技能考核,提升数据安全从业人员数据安全防范意识和防护能力。(三)加强个人信息保护贯彻落实个人信息保护相关法律法规,建立个人信息授权许可制度,完善个人信息统一授权机制,通过单独授权、明示授权等多种方式切实保护个人信息安全。常态化开展互联网平台违法违规收集个人信息治理,严格规范个人信息收集使用行为,强化数据采集、分析、存储、使用等方面的安全防护举措,完善个人信息保护长效工作机制。建立健全个人信息违法违规行为联合执法机制,强化个人信息保护管理。推进个人信息保护社会化服务体系建设,加强个人信息保护第三方评估、认证工作,形成源头治理、综合治理、系统治理的工作格局。(四)落实数据安全监管建立数据安全常态化监管工作机制,建设数据安全监管平台,加强数据资源、数据流通、跨境数据流动安全监管。研究建立独立合规评估规则和工具,提供数据流通合规过程证明存证及专家支持服务,加强对大数据资源中心、互联网平台等数据流通载体监管。探索监管沙盒机制,支持数据流通创新实践在安全可靠和风险可控的环境中先行先试,形成数据流通溯源体系。建立第三方评估机制,对数据运营合规及成效进行评估,辅助监管机构有效开展管理。数据治理发展形势从国际看,当今世界正经历百年未有之大变局,进入以数字化生产力为主要标志的数字时代,数字重新定义一切、云计算服务一切、网络连接一切、AI赋能一切,以互联网、大数据、人工智能、物联网等为代表的信息技术广泛渗透到经济社会各领域,世界各国都已将大数据作为重要战略任务。随着科技革命、产业变革纵深推进,抓住数据这一关键要素,充分释放数字化发展的放大、叠加、倍增效应,是抢占新一轮发展制高点的关键。从国内看,我国已成为全球数据量最大、数据类型最丰富的国家之一,数据日益对经济发展、社会治理、人民生活产生重要影响。近年来,印发了《促进大数据发展行动纲要》《数字经济发展战略纲要》等系列重要文件,对大数据发展管理作出全面部署。深入实

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论