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GBT 44109-2024《信息技术 大数据 数据治理实施指南》.pdf

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简介:
本标准提供了大数据环境下数据治理的指导原则和实施策略,旨在帮助企业有效管理和利用数据资产,提升数据质量和安全性。 GBT+44109-2024《信息技术+大数据+数据治理实施指南》提供了关于如何在信息技术领域应用大数据技术进行有效数据治理的指导原则和实施方案。该标准旨在帮助组织建立有效的数据治理体系,确保数据的质量、安全性和可用性。

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  • GBT 44109-2024 》.pdf
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    本标准提供了大数据环境下数据治理的指导原则和实施策略,旨在帮助企业有效管理和利用数据资产,提升数据质量和安全性。 GBT+44109-2024《信息技术+大数据+数据治理实施指南》提供了关于如何在信息技术领域应用大数据技术进行有效数据治理的指导原则和实施方案。该标准旨在帮助组织建立有效的数据治理体系,确保数据的质量、安全性和可用性。
  • GB∕T 37973-2019《安全 安全管》.pdf
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    该标准提供了大数据环境下安全管理的指导原则和实施策略,旨在帮助组织有效应对安全挑战,保护数据资源。 国家标准:GB∕T 37973-2019《信息安全技术 大数据安全管理指南》提供了关于大数据安全管理和保护的指导原则和技术规范。
  • 安全(1.0).pdf
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    《数据安全治理实务指南(1.0)》是一份全面指导企业如何实施和优化数据安全管理策略的手册。它涵盖了从风险评估到合规性要求的各项内容,帮助企业构建坚实的数据安全保障体系。 数据安全治理实践指南(1.0)是一份详细介绍如何实施有效数据安全管理的文件。该文档为组织提供了一套全面的方法论和最佳实践,以确保在数字化转型过程中保护敏感信息的安全性和完整性。它涵盖了从策略制定到技术执行的各项关键步骤,并强调了跨部门协作的重要性以及持续监控与改进措施的必要性。
  • 安全构建.pdf
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    《数据安全治理构建指南》是一份全面指导企业如何建立和完善数据安全管理机制的专业文档。它涵盖了从策略制定到技术实施的各项关键步骤,帮助企业识别、保护和管理敏感信息资产,有效应对日益复杂的网络安全挑战。 本指南旨在指导企业和政府单位构建数据安全治理体系。它涵盖了能力维度、执行维度及场景维度的建设说明,并以实际经验为基础,促进制度规范与技术工具的有效融合,最终目的是全面提升数据安全能力。该指南具有全面性、先进性、持续性和可落地性的特点。
  • 安全(第1版).pdf
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    本书为读者提供了全面的数据安全治理策略和实践方法,旨在帮助企业建立和完善其数据安全保障体系。 数据安全问题一直存在,并且随着数据成为新型生产要素后变得更加突出。如今面临的数据泄露风险增大,监管要求也日益严格。然而,在当前的行业环境中,企业的整体数据安全治理能力参差不齐,提升这一方面的能力已成为数字经济时代的紧迫任务。 近期在2021中国互联网大会——数据治理高峰论坛上,中国信息通信研究院发布了《数据安全治理实践指南(1.0)》。由于数据具有流动性、多样性和可复制性等不同于传统生产要素的特性,在数字经济时代其带来的安全风险被不断放大,因此对数据的安全管理要求也越来越高。 如何协调政府、行业、企业及个人等多个主体形成协同机制?如何在促进数据开发与利用的同时保护好数据安全?怎样构建一个覆盖整个生命周期的数据安全管理框架?以及如何将这些具体的要求落实到各个组织中去实施? 这些问题都是当前面临的重要挑战。《指南》基于相关标准,特别是中国互联网协会T/ISC-0011-2021《数据安全治理能力评估方法》,详细解释了数据安全管理的含义;从企业层面出发提出了总体视图,并按照目标、框架和实践路径给出了具体的实施建议,同时对未来的趋势进行了展望。此外,《指南》还收录了一些企业在实际操作中积累的经验案例。
  • 政务平台用户操作.pdf
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    《政务大数据治理平台用户操作指南》是一份详尽的手册,旨在指导政府工作人员如何高效使用大数据治理平台的各项功能。它涵盖了从基础设置到高级数据分析的各种实用信息和技巧,帮助提升数据管理效率与决策支持能力。 本篇知识点将围绕“政务大数据治理平台”的用户操作手册展开。由于手册内容详尽,涵盖了项目概述、平台功能及操作细节等方面。 在项目概述部分中,介绍了编写该手册的目的、项目的背景以及主要内容。其中,编写目的旨在帮助读者了解和掌握如何使用政务大数据治理平台;项目背景则强调了进行政务数据治理的重要性和建立此平台的必要性;而主要内容概览将包括手册中的主要功能模块介绍。 在平台功能部分中,详细阐述了以下核心功能: 1. 数据治理可视化:通过直观的方式展示数据,帮助用户更容易地理解和分析。这可能包含各种图表和仪表板,以便快速识别趋势、异常及关键性能指标。 2. 数据质量治理:确保数据的准确性、完整性和一致性是该部分的重点内容。具体来说,它包括了数据探查(如列分析)、规则库管理以及质量问题跟踪等子模块。 3. 数据标准治理:这一功能旨在保证数据的一致性与规范性,涉及文档和元信息管理等多个方面。 4. 元数据治理:确保关于数据的信息的准确性、可用性和完整性。这包括目录创建、采集过程中的变更控制及版本追踪等功能点。 5. 数据监管保护:针对敏感资料的安全处理提出了要求,并提供了脱敏技术、水印机制以及安全审计等措施来保障合规性与安全性。 6. 数据图书馆:作为集中存储和管理各类数据标准及相关术语的平台,它支持用户的查询、订阅与反馈操作。 手册的操作细节部分则为用户提供关于各模块的具体使用指南。这包括从登录到修改个人信息再到控制台治理流程管理的一系列步骤说明。 综上所述,《政务大数据治理平台用户操作手册》是专为从事数据管理和分析工作的政府工作人员设计的指导性文件,旨在帮助他们高效利用该平台进行高质量、安全且标准化的数据处理工作,并提升整体服务水平。
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    简介:数据治理与大数据领域专注于制定和实施策略、政策以及操作流程,以确保组织能够有效利用其海量信息资产。该领域涉及隐私保护、数据质量控制及价值挖掘等方面,旨在帮助企业在数字化转型中保持竞争力并遵守相关法规要求。 大数据将开启各行各业的数据“潘多拉魔盒”。社交网站、电商巨头、电信运营商乃至金融、医疗、教育等行业都将加入到利用大数据的热潮中,政府部门同样能从大数据的应用中获益良多。如何有效运用海量数据进行决策优化和产品创新?怎样通过构建高效的大数据平台来改进服务与流程,并制定更加科学合理的公共政策以实现社会治理目标?所有这些问题的回答都离不开对大数据治理的理解。 可以说,在推动大数据战略实施的过程中,治理是基石,技术提供支撑,分析则是一种工具手段。而最终的应用才是目的所在。桑尼尔·索雷斯的《大数据治理》一书在此时出版恰逢其时,《大数据治理》全面介绍了理解这一领域的框架需求,并详细阐述了各类别数据的具体管理方式、实际案例以及当前主流的大数据技术和平台,具有较高的实用价值和可读性,在大数据治理领域内值得推荐。
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    数据治理与大数据是关于如何通过系统化的方法管理和优化大量信息资源,确保组织能够安全、高效地利用数据资产以驱动决策和创新。 大数据治理是指对大数据进行系统规划、组织、管理和控制的过程,确保数据资产的可靠性、可用性、完整性和合规性。它涵盖从收集到存储、处理分析以及应用维护的数据生命周期各个阶段。作为企业转型与创新的关键要素,大数据治理是实现高效数据分析和战略目标的基础。 在大数据策略中,治理至关重要,不仅为数据分析提供前提条件,还确保技术能够有效支持实际业务需求的落地实施。通过妥善管理数据定义、质量和流程处理等环节,可以最大化地发挥大数据对企业和组织的价值创造潜力。 技术作为承载工具,在实现治理目标的过程中扮演着重要角色,并需遵循诸如数据安全、隐私保护和合规性等相关原则进行操作。数据分析则是其中不可或缺的一环,通过对数据模式、趋势及异常的识别来支持决策制定过程。 大数据治理涉及多个层面的内容,包括但不限于:质量管理、架构管理、安全性与隐私保障措施以及元信息与主信息管理等关键领域。有效的策略可以帮助企业优化业务流程,并提升其在商业决策中的质量表现,从而达成既定目标。 《大数据治理》一书深入探讨了该领域的各个方面,分析五种主要的大数据实践案例并介绍当前最流行的技术平台和工具。对于希望从海量数据中挖掘出新商机的企业来说,这本书具有重要的参考价值。 此外,在实施过程中还需要考虑相关法律法规、规章制度以及伦理问题等多方面因素。这些问题的妥善处理是确保大数据治理措施既有效又符合法律规定的前提条件。 值得注意的是,大数据治理并非一次性任务而是持续性的动态过程,需要随着数据量的增长和技术的发展不断调整和完善策略和实践方法以应对变化中的挑战。 在中国背景下,正确的实施不仅有助于政府制定更加合理的公共政策并实现社会治理目标;同时也能为企业带来新的市场机遇、提高产品和服务质量,并最终推动业务增长及效率提升。因此,在企业内部管理和国家竞争力方面都具有重要意义。 大数据治理是释放数据价值的基础,需要各方投入必要资源和精力来建立和完善相关机制。随着技术的进步与数据量的增长,其重要性将愈发受到重视。
  • :提升质量的整改措.pdf
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    本PDF深入探讨了如何通过实施有效的整改措施来提高组织的数据质量,涵盖了数据治理的关键策略和实践方法。 数据治理:数据质量提升整改.pdf 由于提供的文本仅包含文件名的重复,并无具体内容或联系信息,因此直接保留原表述:“数据治理:数据质量提升整改.pdf”。如需对文档内容进行描述或其他形式的文字重写,请提供更多信息或具体要求。
  • 行业践白皮书(2024年版).pdf
    优质
    本白皮书全面解析了2024年数据治理行业的最新趋势与挑战,汇集实际案例和最佳实践,为业界提供宝贵的参考与指导。 《私信博主免下载领取》 一、数据治理是数字化转型的必经之路 1. 数字全球化催生数字治理需求 2. 中国数字时代的治理新范式 二、数据治理概念 1. DAMA体系 2. 信通院的数据治理服务商成熟度模型 3. 国家标准:数据治理规范 4. 数据中台 5. 数据治理与数据中台的关系 三、数据治理目标与价值 1. 构建统一的数据标准体系 2. 提升数据质量 3. 推动安全体系建设 4. 建立和管理资产体系 5. 完善组织管理体系 6. 促进应用及共享 四、数据治理新范式 1. 数据治理架构设计 2. 模式的探讨与选择 2.1 数据治理模式介绍 2.2 不同模式的对比分析 2.3 如何选择合适的模式 3. 实施路径规划 4. 具体项目交付流程及建议 - 组织架构推荐 - 步骤说明 - 预期成果展示 五、数据治理保障体系 1. 组织结构支持 2. 制度建设确保实施 六、平台工具的应用与选择 1. 数据治理平台的全景图示例 2. 袋鼠云的数据治理管理平台介绍 2.1 模型设计部分 - Hive建表操作指南 - Flink建表说明 2. 开发功能模块 实时开发流程 离线开发步骤 发布任务指导 运维支持服务 3. 安全保障措施 数据脱敏策略管理 权限控制机制设计 分级分类规则设定 4. 标准化建设模块 - 基础词根维护 - 码表配置优化 - 行业模板定制开发 - 模型提取工具介绍 - 定义标准流程指导 - 映射关系建立方法论 - 统计分析功能展示