我国数据治理面临的现实挑战

发布时间:2020.10.31来源:知乎浏览量:129次标签:数据治理

数据驱动的经济社会数字化转型,既充分释放了来自数据创造价值的潜力、提高了劳动生产率和治理效率,也带来了前所未有的现实挑战。如何既促发展又保安全、既维护数据主权又保护个人隐私权、既推动创新又有效监管、既充分信任又防止套牢,正面临着一系列艰难的平衡。立足当前的技术发展和应用趋势,主要表现在以下五个方面。

(一)数据流量和增量在政府与市场之间呈现“反向剪刀差”。在新一代信息通信技术尚未投入大规模应用之前,政府部门与市场部门各自所占有的数据存量基本上呈现为8:2的格局。但是,随着物联网、云计算、移动互联网、大数据、人工智能等新一代信息通信技术的大规模应用,政府部门与市场部门所占有的数据流量、增量逐步呈现出“反向剪刀差”之势,市场部门采集和存储的数据,无论在规模上还是在质量上都超越政府部门。

(二)数字逐利驱动下的数据滥采和滥用形势愈发严峻,与数字向善渐行渐远。互联网平台和各类应用采用刷单等手段,套牢消费者、捕获监管者。2019年11月,谷歌公司(Google Inc。)被曝与美国第二大医疗服务供应商阿森松(Ascension)合作,在用户不知情的情况下,收集数百万美国人的隐私数据,包括姓名、出生日期、健康记录、诊断史和住院记录等。

(三)政府数据平台缺位,商业数据平台错位。当前,电子政务的“老三难”问题,即网络联通难、数据共享难、业务协同难,在“放管服”改革和技术进步的“双管”推动下,已经有所改观。但是,政府数据质量不高、信息共享不足、业务协同不深的问题依然存在。由于缺乏统一的数据治理体系,政府部门中针对数据的多头采集、多层采集、重复采集和过度采集问题依然同时并存,囿于缺乏数据比对、校验和统一脱敏的规则和机制,导致一个个“数据烟囱”鳞次栉比。

(四)数据与数据技术形成相互“喂养”关系,致使监管失灵。云计算、人工智能、区块链等新兴技术应用,虽然极大地方便了数据采集、处理、存储和传输,但是带来了新隐患。云计算已经成为新一代应用基础设施,也是各种数据汇集的平台。人工智能正在改变人类行为互动方式,尤其是被恶意算法滥用的人工智能正在严重侵蚀国家的治理能力。

(五)“数据贸易赤字”将成为长期挑战。近十余年来,全球数据以几何级数增长,数据流动和数据贸易的增长也不例外,其增长也呈现出几何级数的态势。
(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 数据质量问题的影响因素

    数据质量问题的影响因素

    数据质量反映的是数据的“适用性(fitness for use)”,即数据满足使用需要的合适程度。数据质量通过完整性、一致性、准确性、及……查看详情

    发布时间:2020.04.09来源:百度浏览量:549次

  • 创建企业数据治理策略

    创建企业数据治理策略

    “这都与数据有关。”……查看详情

    发布时间:2018.12.20来源:亿信华辰浏览量:151次

  • 各行业企业数据管理遇到的挑战

    各行业企业数据管理遇到的挑战

    目前业界并没有对其概念的统一标准定义,我们可以这么认为,数据治理从本质上看就是对一个机构(企业或政府部门)的数据从收集融合到分析管理和利……查看详情

    发布时间:2020.03.26来源:知乎浏览量:125次

  • 2021年自动化数据管理的热门用例

    2021年自动化数据管理的热门用例

    数据管理自动化将成为任何企业和行业越来越有价值的实践。这将有助于克服处理数据的挑战-从访问和存储到准备或分析数据-如果未进行优化,这些方……查看详情

    发布时间:2021.06.28来源:亿信华辰数据治理知识库浏览量:174次

  • 战略IT治理2.0——竞争成功的业务需求

    战略IT治理2.0——竞争成功的业务需求

    由于C-Suite高管将技术视为核心业务战略,业务/IT人员的管理团队需要专注于使项目与战略目标保持一致,确保治理流程的纪律性,并在这些……查看详情

    发布时间:2019.01.11来源:亿信华辰浏览量:122次

  • 数据治理流程

    数据治理流程

    要真正把数据作为企业有价值的资产来管理,就必须像管理财务、人力资源等业务功能一样进行数据治理。财务功能由多个核心业务流程组成,如应付账款……查看详情

    发布时间:2019.08.19来源:CSDN浏览量:423次

  • 数据管理与数据治理的区别

    数据管理与数据治理的区别

    当我们谈数据资产管理时,我们究竟在谈什么?就目前而言,我们谈论得最多的非数据管理和数据治理这两个概念莫属。但是对于这两个概念,两者的准确……查看详情

    发布时间:2019.11.22来源:知乎浏览量:130次

  • 数据资产管理领域重要的三个方向

    数据资产管理领域重要的三个方向

    数据资产管理领域重要的三个方向包括:资产分析、资产治理、资产应用,并需要基于这三个方向的技术研究和实战,将流程、经验、标准和规范等产品化……查看详情

    发布时间:2020.11.06来源:知乎浏览量:107次

  • 什么是数据工程师?高需求中的分析角色

    什么是数据工程师?高需求中的分析角色

    数据工程师是任何企业数据分析团队的重要成员,负责管理、优化、监督和监控整个组织内的数据检索、存储和分发。 ……查看详情

    发布时间:2019.01.15来源:亿信华辰浏览量:135次

  • 解析业务数据的特征——《企业大数据实践路线》

    解析业务数据的特征——《企业大数据实践路线》

    我们今天的内容是解析业务数据的特征。我们已经知道了数据从哪里来,也知道有什么数据,现在我们需要去分析一下这些数据的特征是什么,想想能在这……查看详情

    发布时间:2019.02.26来源:亿信华辰浏览量:126次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议