大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)
大数据标准化
二、研究报告
4、加强研究 《（英国）开放数据白皮书》 NIST在大数据领域的相关研究报告：《大数据互操作性框架：第一卷
：定义》、《大数据互操作性框架：第二卷：大数据分类》、《大数 据互操作性框架：第四卷：安全与隐私》、《大数据互操作性框架： 第六卷：参考架构》、《NIST大数据互操作性框架：第七卷：大数据 标准路线图》。 为了更好的开展政府大数据开放共享和数据资产管理方面的标准化工 作，工作组正在开展《政府大数据分类分级》和《数据资产管理》的 相关研究工作，目前已经形成两份研究报告的初稿。
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三、《信息技术 大数据 术语》
• 大数据 big data 具有数量巨大、来源多样、生成极快且多变等特征并且难以用传统数
据体系结构有效处理的包含大量数据集的数据。
注：国际上，大数据的4个特征普遍不加修饰地直接用volume、 variety、 velocity和variability予以表述，并分别赋予了它们在大数据语境下的定义：
数据科学专业人员；他们具有足够的业务需求管理机制方面的知识、 领域知识、分析技能、以及用于管理数据生命周期中每个阶段的端到端数 据过程的软件和系统工程知识。
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三、《信息技术 大数据 技术参考模型》
该技术参考模型展示了一个通用的、由逻辑功能构件组成的大数据系统， 该模型独立于供应商、实现技术和基础设施。
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三、 大数据产业生态链（技术）
大数据采集
大数据存储、 管理和处理
大数据呈现 和应用
大数据分析 和挖掘
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三、 大数据产业生态链（商业）
大数据 拥有者
互联网企业
运营商
金融企业
数据中间商
大数据技 术提供者
专业技术服 务商
智慧粮库
信息化建设相对发达的省份
着重从信息化建设的“深度”入手 为降低成本和引入数分析能力，在省级建设云平台和大数据资源池 扩大数据获取渠道，提高数据的多元化和准确性 探索支撑五大应用系统的数据分析流程和数据挖掘预测模型
（三）“智慧粮食”任务分解
粮食质量追溯 “目标价格”测算 粮食库存动态监测与管理 粮食市场价格监测 粮食供需平衡分析预测
“智慧粮食”应用
数据交换、门户服务、工作流、内容管理、报表管理、GIS服务、 数据同步、数据交换、ETL、OLAP、数据直报
案例：东营“数字粮库” 经验与发展方向
• 东营市“数字粮库”建设在全国处于领先 地位。
• “数字粮库”为“智慧粮食”建设奠定了 良好的基础。
• 然而，东营“数字粮库”距离“智慧粮食 ”还有一定差距：
什么是粮食识别代码？
粮食识别代码,是指粮食收购入库并形成稳定货位后，以货位为单 位的唯一标识，识别代码主要解决某批粮食的身份问题。
粮食识别代码用途
保证统计的真实性 全程可追溯
粮食防伪防兑， 为完善粮食补
防范掺杂使假
贴政策服务
补充现行质量追溯索票索证制度
堵塞库存监 管的漏洞
防止转圈粮
服务于物联 网，建立物 流信息通路
发现临时性的供需 不平衡
市场价格、销售量 波动信息
市场供需监测
优化政府吞吐、粮食调节，粮 库前瞻规划
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（四）地方财政和中央补助相结合
1.顶层设计
各省的试点工作要以国家粮食局的“智慧粮食”顶层设计方 案为基础，在工作路线和技术路线上做到目标一致、协同发 展。
2.先行先试
各省要充分发挥主观能动性，以地区的行业整体发展状况和 自身实际情况确定切实合理的建设方案，在“智慧粮食”整体发展 中走在前列。
国家大数据安全标准化工作介绍
《国家网络空间安全战略》之数据
• 数据是网络空间的有机组成部分：“互联网、通信网、计算机系统、 自动化控制系统、数字设备及其承载的应用、服务和数据等组成的 网络空间”
• 数据对国家、企业、个人利益至关重要：“一些组织肆意窃取用户 信息、交易数据、位置信息以及企业商业秘密，严重损害国家、企 业和个人利益，影响社会和谐稳定。”
《网络安全法》之数据
维度 数据安全
条文 第10条：“维护网络数据的完整性、保密性和可用性” 第21条：“防止网络数据泄露或者被窃取、篡改” 第27条：“不得提供专门用于……窃取网络数据等危害网络安 全活动的程序、工具” 第31条：“一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重 危害国家安全、国计民生、公共利益的关键信息基础设施”
2015年11月18日，国家标准化管理委员会批复换届方案。
p主任委员：王秀军——中央网络安全和信息化领导小组 办公室副主任
p副主任委员
Ø 赵泽良 中央网信办网络安全协调局局长
Ø 韩俊
工业和信息化部科技司巡视员
Ø 赵林
公安部第十一局副局长
Ø 李守鹏 中国信息安全测评中心副主任
Ø 何良生 国家密码管理局副局长
• 2016年3月发布的“十三五规划纲要”还专章提出“实施国家大数据战略”， 明确我国将“把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行 动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治 理创新。”
• 在国务院和各部门的发文中，称为“基础性战略资源”的只有数据（或大 数据）和档案。
《网络安全法》之数据
数据安全= 保密性 + 完整性 + 可用性
数据安全 + 个人信息主体的控制权利 + 数据控制者等 个人信息保护=
大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图
大数据、云计算系统高级架构师课程学习路线图大数据之Linux+大数据开发篇项目部分大数据之阿里云企业级认证篇大数据之Java企业级核心技术篇大数据之PB级别网站性能优化篇项目部分大数据之数据挖掘\分析＆机器学习篇项目部分大数据之运维、云计算平台篇项目部分c:\iknow\docshare\data\cur_work\javascript：open53kf()课程体系北风大数据、云计算系统架构师高级课程课程一、大数据运维之Linux基础本部分是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm,docker,openstack等众多课程。
因为企业中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。
1）Linux系统概述2)系统安装及相关配置3）Linux网络基础4）OpenSSH实现网络安全连接5）vi文本编辑器6）用户和用户组管理7）磁盘管理8）Linux文件和目录管理9）Linux终端常用命令10）linux系统监测与维护课程二、大数据开发核心技术- Hadoop 2。
x从入门到精通本课程是整套大数据课程的基石：其一，分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,无论是Hive、HBase或者Spark数据存储在其上面；其二是分布式资源管理框架YARN,是Hadoop 云操作系统（也称数据系统），管理集群资源和分布式数据处理框架MapReduce、Spark应用的资源调度与监控；分布式并行计算框架MapReduce目前是海量数据并行处理的一个最常用的框架。
Hadoop 2。
x的编译、环境搭建、HDFS Shell使用，YARN 集群资源管理与任务监控,MapReduce编程，分布式集群的部署管理（包括高可用性HA）必须要掌握的。
1）大数据应用发展、前景2）Hadoop 2。
x概述及生态系统3)Hadoop 2。
x环境搭建与测试1)HDFS文件系统的架构、功能、设计2）HDFS Java API使用3）YARN 架构、集群管理、应用监控4）MapReduce编程模型、Shuffle过程、编程调优1)分布式部署Hadoop2.x2)分布式协作服务框架Zookeeper3）HDFS HA架构、配置、测试4)HDFS 2.x中高级特性5）YARN HA架构、配置6）Hadoop 主要发行版本（CDH、HDP、Apache）1)以【北风网用户浏览日志】数据进行实际的分析 2)原数据采集 3）数据的预处理(ETL） 4)数据的分析处理（MapReduce）课程三、大数据开发核心技术—大数据仓库Hive精讲hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
信息化规划及路线图
0
企业信息部门由传统走线大数据
DT数据中心
IT信息管理 部众里寻他千决策支持 数据资产 深入应用 系统集成数仓建立 信息系统 电脑和网络监控等
信息管理部监制
1
信息系统总体规划众里寻他千经 销 商 管 理 系 统 D M S
信息管理部监制
2
信息组织架构
总裁
信息CIO
部长
基础设施科
经营管理科
智慧工厂科
工程师
工程师
工程师
综合管理科
科长
科员
工程师
信息管理部监制
3
部门职责及人员组成众里寻他千业务线名称主要职责
人员数量
经营管理类软件的系统建设及运维。
经营管理科 （SAP、DMS、OA、HR、SRM、BI、电商……、 10 研发类）
大数据 平台
ERP系统
OA办公系统、MES 系统、电商系统、
专业系统
人信息工作内容进阶梯度众里寻他千软硬件 搭建第一阶段
软件深 入融合
第二阶段
数据治 理
第三阶段
数据分 析与应 用
第四阶段
硬件升 级改造
软件的 交替迭
代
应用的 深度融
合
信息管理部监制
生产运营类软件的系统建设及运维。
智慧工厂科 （PLM、MES……）
3
信息安全、信息基础设施建设及运维。
基础设施科 （服务器、网络、桌面维护等）
3
综合管理科 人事、考勤工资、资产等。
2
信息管理部监制
4
信息部完整工作职责
Hale Waihona Puke 众里寻他千信息管理部监制
5
信息系统综合占比分布
总和评判角度：
“大数据+”模式牵手“制造业+”——乌镇大数据产业园片区建设“路线图”出炉
40特别 报道S P E C I A LP L A NBIG DATA 大数据“大数据+”模式牵手“制造业+”——乌镇大数据产业园片区建设“路线图”出炉近日，嘉兴桐乡市出台了《中国（浙江）自由贸易试验区嘉兴联动创新区乌镇大数据产业园片区建设实施方案》，希望通过探索乌镇大数据产业园片区乌镇区块“大数据+”模式和桐乡经济开发区区块“制造业+”模式的结合与创新，进一步推动高质量外资集聚地建设，全力把乌镇大数据产业园片区打造成浙江乃至全国最具发展活力的数字经济产业发展高地。
区域范围乌镇大数据产业园区总规划面积为25.66平方公里，由以乌镇镇为核心的北区部分和以桐乡经济开发区为主导的南区部分组成。
北部区块面积7.32平方公里，四至范围为：北至嘉湖公路，南至规划运河大道，西至湖盐线（姚太线），东至杜家木桥港。
南部区块面积18.34平方公里，四至范围为：北至灵安港，南至高桥大道和高铁线，西至灵安路—张家石桥港，东至人民路、迎宾大道和乌镇大道。
乌镇大数据产业园片区规划图目标定位探索乌镇大数据产业园片区乌镇区块“大数据+”模式和桐乡经济开发区区块“制造业+”模式的结合与创新，推动乌镇大数据产业园片区与长三角先进地区的产业、人才对接，努力成为数字经济集群产业发展的先进示范地。
20222025推动能在乌镇大数据产业园片区落地推广的全国自贸区改革试点经验应复尽复，全面推广；积极向上争取省级及以上经济社会管理权限下放，在片区内联动共享；引进世界500强、全球行业龙头企业和跨国公司区域总部型项目3个以上；加速建设浙江中韩（桐乡）国际合作产业园；对外贸易水平进一步提升，基本形成投资贸易便利、法制环境规范、金融服务完善的营商环境。
力争提供创新案例2个以上，推动区域改革协同、创新协同，推进片区高质量发展，探索形成可复制、可推广的创新试点经验3条以上；引进世界500强、全球行业龙头企业和跨国公司区域总部型项目5个以上，建成全省乃至全国最具吸引力的数字经济开放创新示范区。
2024年贵州专业技术继续教育公需科目考试部分试题(含答案)
2024年贵州专业技术继续教育公需科目考试试题及答案单选题01、种业种植的收益远高于农产品生产，但其中的难点不包括（C）。
A、研究周期长B、跨学科领域C、人员匮乏D、投资额巨大02、下列选项中，关于党的二十大报告中提出的构建新发展格局的理解，表述不正确的是（B）。
A、是适应我国发展新阶段要求、贯彻新发展理念塑造国际合作和竞争新优势的必然选择B、是被迫之举和权宜之计C、是以全国统一大市场基础上的国内大循环为主体，不是各地都搞自我小循环D、是具有显著制度优势和坚实改革基础的03、党的二十大报告中明确提出，在人才建设方面的基本要求是 （A）。
A、聚天下英才而用之B、深化人才发展体制机制改C、营造环境04、元宇宙的英文是Metaverse，这个词最早起源尼尔·斯蒂芬森的小说（C)。
A、《佐迪亚克》B、《神经漫游者》C、《雪崩》05、1930年冬，中央交通局开通上海至中央苏区的第一条地下交通路线，设有（D）和闽西两个交通大站、三个交通中站和多个交通小站。
A、汕头B、长汀C、武汉D、香港06、下面对人工智能是通用目的战略技术（Generalpurposetechnologies）描述不正确的是（D）。
A、通用目的技术是使能技术(enablingtechnology)，但不是完整的最终解决方案B、人工智能犹如历史上蒸气机、电力、计算机和互联网等发明创造，是一种通用使能技术，正深刻地以史无前例速度改变人类社会和经济发展C、人工智能天然具备推动学科交叉的潜力，其与不同学科专业知识结合，形成AlI+X的新研究格局D、人工智能是通用目的技术，因此就是解决方案的全部，与其他技术没有任何联系07、红色交通线，是指中国共产党在领导革命斗争中，根据需要开辟和建立的人、财、物转运输送和（A）的秘密交通路线。
A、通信联络B、情报传送C、武器装备D、信息资料08、以纯休闲为核心的农业受到很大冲击，核心原因在于其无法满足农业的（D）。
国家大数据安全标准化工作介绍
提纲
安全标准组织介绍 标准工作总体介绍 去标识化标准解读
大数据安全标准特别工作组
• 隶属于全国信息安全标准化技术委员会 • 2016年4月14日成立
• 组长：王建民 • 副组长：陈兴蜀 • 秘书：金涛
• 成员单位数：160家
信安标委概况
• 全国信息安全标准化技术委员会（简称“信安标 委”）成立于2002年4月，是国家标准化管理委 员会的直属标委会，编号为SAC/TC260。
• 数据对国家安全至关重要：“反对以国家安全为借口，利用技术优 势控制他国网络和信息系统、收集和窃取他国数据。”
• 基本原则：“保护本国信息系统和信息资源免受侵入、干扰、攻击 和破坏”
• 战略任务：“根据宪法和法律法规管理我国主权范围内的网络活动， 保护我国信息设施和信息资源安全，采取包括经济、行政、科技、 法律、外交、军事等一切措施，坚定不移地维护我国网络空间主 权”。
2016年12月27日国家互联网信息办公室发布《国家网络空间安全战略》
• 实施国家大数据战略，建立大数据安全管理制度，支持大数据、云计算等新一代 信息技术创新和应用。加强网络安全标准化和认证认可工作，更多地利用标准规 范网络空间行为。
工作定位
国家对数据的定位
• 2015年9月国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，“数据已成为 国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动 以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。”
《国家网络空间安全战略》之数据
• 数据是网络空间的有机组成部分：“互联网、通信网、计算机系统、 自动化控制系统、数字设备及其承载的应用、服务和数据等组成的 网络空间”
• 数据对国家、企业、个人利益至关重要：“一些组织肆意窃取用户 信息、交易数据、位置信息以及企业商业秘密，严重损害国家、企 业和个人利益，影响社会和谐稳定。”
2.MSS域信息系统规划
一线员工
用户
合作伙伴
前
端 业务 应 领域 用
层
基础业务应用 一线营销 用户自助
合作伙伴
…
用户
合作伙伴
创新业务应用 公众互联网 家庭互联网
产业互联网
…
共享服务层/企业数据层/云化资源层
管理层
运营人员
企业管理应用 管理服务 网络运行
…
…
面向一线的应用：推进功能集成、流程简化，支 持便捷的受理，支持划小承包激发基层活力。 面向用户的应用：保障服务连贯、一致、友好， 基于共享能力，实现线上线下前端服务贯通。
每个域基本形成“2+1”的布局，其中在西安部署公共的数据级灾备中心。
中国联通2018-2020年MSS域 信息系统规划
2017年10月
内容大纲
第一部分 第二部分 第三部分 第四部分
大IT规划总体要求(总体规划组提供) 现状分析及存在的题
MSS域规划目标和演进路线 资源配置
1.1 大IT总体建设思路
顺应公司改革发展需要， 围绕公司互联网化、划小改革、线上线下一体化等转型 要求，面向一线、面向客户、面向市场，充分借鉴互联网经验，深化公司IT转型实践， 构建大IT新生态：
一是全面加强大IT整体统筹，凝聚合力，形成IT“一盘棋”； 二是参照互联网化IT布局和“共享平台+BU” 模式，建设强大共享能力，成为公司 的创新创业使能平台； 三是建立适应企业发展的IT运营新机制，形成IT有序协同的新生态。
3
1.2 IT总体目标架构
推动公司整体IT的融合共享，坚持灵活、敏捷、开放的IT分层架构，实现互联网化IT转型。
基于公司共享能力，各业务单元打造 具有行业竞争力的数字化创新应用。 采取市场驱动的孵化机制，业务成长 性不足的创新应用及时淘汰退出。
2023年公需科目培训单选题
单选：（）正在成为科学技术研究的典型特征。
A.数据精细型B.数据密集型C.数据分散型D.数据智能型答案：B单选：（）安全的主要功能是发现异常、跟踪溯源、反制、威慑。
A.边界B.终端C.应用D.舆情答案：A单选：（）不属于智慧康养平台的体系化优化方向。
A.路程规范化B.可支付体系C.品牌化D.连锁化答案：A单选：（）的心灵是敏感的，准备接受一切美好的东西。
A.青少年B.少年儿童C.青年D.中年答案：B单选：（）的主要目标是力争实现我国数字经济治理体系更加完善。
A.2025年B.2030年C.2035年D.2050年答案：A单选：（）发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。
A.绿色经济B.农业经济C.数字经济D.工业经济答案：C单选：（）负责指导做好“大思政课”全媒体宣传工作。
A.国家文物局B.生态环境部C.中央网信办D.国家卫生健康委答案：C单选：（）集成分布式网络、加密算法、智能合约等多种技术，基于不易篡改、可追溯等特点，有望解决数字空间的信任和安全问题，推动互联网从传递信息向传递价值变革，重构数字产业体系。
A.数字孪生B.虚拟现实C.5GD.区块链答案：D单选：（）集中体现了一个国家基于文化而具有的凝聚力和生命力，以及由此产生的吸引力和影响力。
A.文化软实力B.文化向心力C.文化影响力答案：A单选：（）就是计算能力，指的是数据的处理能力。
A.超高清视频B.虚拟现实C.IPv6+D.算力答案：D单选：（）决定着发展的动力，进而决定着发展速度、效能和可持续性。
A.创新B.协调C.绿色D.开放答案：A单选：（）马克思主义理论区别于其他理论的显著特征。
A.社会性B.理论性C.实践性D.科学性答案：C单选：（）年，国务院学术委员会、教育部批准设立国家安全学一级学科，并纳入新设立的交叉学科门类，这是国家安全学建设的又一个里程碑。
2024年公需科目培训试题及答案
答案：正确 判断：“酸狐狸平台”是美国 NSA 下属计算机网络入侵行动队的主战装备，攻击 范围覆盖全球，重点攻击目标指向中国和俄罗斯。（）
答案：正确 判断：“一号申请”是以公民身份号码作为唯一标识，建成电子证照库，实现群 众办事“一号申请”，避免重复提交办事材料、证明和证件。（） 答案：正确 判断：“一号申请”以公民身份号码作为唯一标识，建成电子证照库，实现群众 办事“一号申请”，避免重复提交办事材料、证明和证件。（）
答案：正确 判断：超高清化是继视音频数字化、高清化之后的又一轮重大技术革新。（） 答案：正确 判断：城市社区生产方式简单、生活单调、范围小、思想保守。（）பைடு நூலகம்答案：错误
判断：创新、协调、绿色、开放、共享五大发展理念之间相互促进、相互支持， 各自解决发展的一些关键问题。（） 答案：正确 判断：创新、协调、绿色、开放、享五大发展理念之间相互促进、相互支持，各 自解决发展的一些关键问题。（）
答案：正确 判断：2001 年 11 月 11 日，中国终于成为世贸组织新成员。标志着中国的对外 开放进入了一个新阶段。（）
答案：正确 判断：2015-2020 年，我国超10 亿美元数字平台总价值由7702 亿美元增长到 35043 亿美元，年均复合增长率达35.4%，尤其是在2020 年全球经济低迷的背景 下，实现了 56.3%的超高速逆势增长。（） 答案：正确 判断：2018 年 12 月 27 日，人民日报发布《国家税务总局批复深圳率先试点区 块链电子发票》，首次通过官媒发声认可深圳试点，是业界唯一大规模落地的成 功经验。（）
答案：错误 判断：加快培育发展数据要素市场，建立数据资源清单管理机制，完善数据权属 界定、开放共享、交易流通等标准和措施，发挥社会数据资源价值。推进数字政 府建设，加强数据有序共享，依法保护个人信息。（）
十四五国家创新发展体系路线图解读 -word版
白鸽学吧十四五国家创新发展体系路线图解读看懂国家创新体系路线图：四项内容布局2021、"十四五"、2035三大历史坐标白黑吧规划纲要（草案）部署了〃十四五〃期间四个方面重要内容：强化国家战略科技力量、提升企业技术创新能力、激发人才创新活力、完善科技创新体制机制。
政府工作报告则部署了 2021 年科技创新的重点工作。
两者都指向2035年〃关键核心技术实现重大突破，进入创新型国家前列”的目标任务。
21世纪经济报道记者逐句梳理了政府工作报告中2021年科技创新的15条主要任务，并对应整理出〃十四五〃期间科技创新上述四大板块的13项主要工作。
这些举措在2021年如何落地实施，在今后5年如何有序推进，构成了一张完善国家创新体系的路线图。
—、强化国家战略科技力量密钥 (5)关键词1：国家实验室 (5)关键词2:创新基地 (5)关键词3:核心技术攻关 (6)关键词4:科技创新中心 (7)关键词5:自主创新示范区 (7)关键词6:基础研究投入 (8)二、提升企业技术创新能力关键何在 (9)关键词7:领军企业带头创新 (9)关键词8:科技成果转化 (9)关键词9:创业投资 (10)关键词10:企业研发优惠激励 (10)三、激发人才创新活力破局 (11)关键词11：经费使用自主权 (11)关键词12:减轻科研人员负担 (11)白鸽学吧四、完善科技创新体制机制难点何在 (12)关键词13:揭榜挂帅 (12)关键词14:科技开放合作 (13)关键词15:知识产权保护 (14)4强化国家战略科技力量密钥2021年，强化国家战略科技力量是政府工作报告提出的提升科技创新能力的首要任务。
〃十四五〃期间，规划纲要（草案）从整合优化科技资源配置、加强原创性引领性科技攻关、持之以恒加强基础研究、建设重大科技创新平台四个方面作出部署，强化国家战略科技力量。
关键词1:国家实验室政府工作报告提出，2021年将推进国家实验室建设。
数据治理体系建设方案
如下图，所谓处于挑战者角色的银行，相比数据治理与数据管理的高层级， 更强调数据价值的实现，但因受制于数据管理与数据治理的能力而体现的 数据价值总体水平不高。而处于右下象限的银行在数据治理和数据管理方 面前进的步伐比数据应用要深，管理大于应用的局面体现出银行更具远见， 视野更加开阔。因数据治理和数据管理能力扎实，数据应用表现的价值更 加值得信赖。
1.1.3. 数据治理体系设计规划 1.1.3.1. 数据治理体系规划总体功能框架
数据治理体系框架围绕银行数据的生命周期，从数据管理和服务的整体角度 出发，描述了企业级数据活动涵盖的三个维度、十五项功能：
数据治理体系框架 数据治理：规划数据管理的范围与工作路线，对决策支持、风险识别等
数据分析方面进行实际应用，同时加强宣传培训、评估数据工作的绩效， 指导数据工作持续的改进；通过数据管理和数据应用的组织模式、职责 和岗位角色能明确承担数据在各生命周期的管理和服务责任；以数据制 度为手段，能有效控制和规范数据管理活动的执行； 数据管理：建立企业完整数据管理体系，提升数据管理专业能力；打通 数据管理中业务和科技建设间的协作，实现全面的数据管理能力；构建
大数据开放共享标准体系建设研究
大数据开放共享标准体系建设研究标准体系建设是大数据开放共享可持续发展的内在需求和走向成熟的重要标志。
《标准化工作指南第1部分：标准化和相关活动的通用词汇》（GB/T20000.1-2014）将“标准化”定义为，“为了在既定范围内获得最佳秩序，促进共同效益，对现实问题或潜在问题确立共同使用和重复使用的条款以及编制、发布和应用文件的活动”。
大数据开放共享标准体系建设就是通过数据采集、数据处理、数据流通、数据定价、数据开放管理等系列标准的研制对数据开放共享过程和结果进行规范和引导，从而形成科学、高效的数据开放共享秩序，促进相关主体的共同利益，最大化数据开放共享的政治、经济和社会效益。
一大数据开放共享标准建设的重要意义谁制定标准，谁就拥有发言权；谁能够掌握标准，谁就占据制高点。
标准之争既是技术研发之争，也是市场开拓之争，更是发展战略之争。
国家大数据发展战略的实施主要体现在数字经济发展和提升数据治理水平上。
通过大数据开放共享实现“数聚融合”从而释放数据价值推动数字经济发展是大数据经济价值实现的基本途径。
大数据时代，数据治理是衡量政府治理水平的标尺，而大数据开放共享标准体系建设则是决定数据治理水平的关键环节。
（一）大数据开放共享标准体系建设是抢占大数据规则创新制高点的重大战略大数据开放共享标准不仅是大数据领域的世界通用语言，也是参与国内外大数据市场活动的“通行证”，更是抢占国际数据开放共享规则甚至大数据市场发展规则制高点的重大战略。
全球范围内特别是欧美等发达国家正争先制定大数据开放共享标准，抢占大数据规则制定中的话语权。
尽管我国在大数据标准体系建设的重要性上从中央到地方都已达成普遍共识，并积极探索相关标准体系的建设，但建设力度和相关成果还不足以支撑我国大数据应用发展需求，在多个方面缺乏统一规范和标准，制约了大数据产业的健康可持续发展。
因此，无论从国际形势还是从国内发展来看，大数据开放共享等标准体系建设的紧迫性和必要性都愈加凸显。
数据治理体系建设与数据资产路线图规划
数据治理体系建设与数据资产路线图规划前言 (2)1.数据意识能力：转变对数据资产的认知和意识 (3)1.1贯彻数据意识 (3)1.2队伍建设/建立数据管理部门 (3)1.3关注所有人员的技能和任务 (4)1.4将数据管理融入文化 (4)2.资产化能力：数据资产管理路线图规划策略 (4)2.1企业数据资产应用场景规划与全方面数据体验 (4)2.2数据治理体系建设 (5)2.2.1数据治理体系规划初步方案 (5)2.2.2数据资产梳理 (5)2.2.3实施元数据管理 (6)2.2.4数据安全管理 (7)3.数据应用的技术能力 (8)3.1数据集成 (9)3.2数据治理 (10)3.3数据服务化 (11)3.4数据资产开发 (12)3.5数据可视化 (13)4.规划建设建议 (13)4.1建设规划 (14)4.2速赢试点 (15)前言企业需要转变对数据资产价值的认知，在企业运营及管理中建立数据资产价值体系。
在数字化业务领域中，需要考虑将数据权属定义至指定的部门及岗位，将数据资产的价值纳入到整体运营及考核中，真正做到将数字资产的价值嵌入到每一个数字化流程。
企业在建立数据资产管理体系后，需要进一步挖掘及发挥数据资产价值。
不仅是常见的数据决策分析，还需要体现在数字化业务的各个环节。
从生产驱动价值转变为数据驱动价值，数据价值将让传统制造企业转变成数据服务型企业。
数据治理：依托企业数据管理实践，形成企业数据战略、治理组织人才、规范流程，为数据驱动业务运营提供基础保障。
统一数据资产：包含数据资产目录、数据标准、企业级数据模型、数据分布、数据地图等。
从数据产生、入湖、联接、应用整个生命周期提供设计指导。
数据运营：提供数据运营机制与职责、建立运营指标体系（如数据服务建设周期、数据需求响应周期等），保障数据管理工作持续良性运转。
1.数据意识能力：转变对数据资产的认知和意识目前，我国只有少部分企业重视大数据在决策方面的应用，多数企业管理人员还未真正认识到大数据的价值。
制定数字化转型路线图和计划
制定数字化转型路线图和计划制定数字化转型路线图和计划数字化转型已成为当今商业环境中不可忽视的趋势。
企业需要积极主动地应对这一挑战，并制定一份全面且可行的数字化转型路线图和计划。
本文将从战略制定的角度，探讨如何制定该路线图和计划。
一、背景介绍随着科技的不断进步和信息的飞速传递，数字化转型成为现代企业取得竞争优势的重要手段。
数字化转型可以提高企业的运营效率、优化客户体验、创造创新商业模式等。
因此，制定数字化转型路线图和计划成为了企业不可或缺的工作。
二、目标设定在制定数字化转型路线图和计划之前，企业必须明确自己的目标。
这些目标可能包括提高生产效率、提升产品质量、增加销售额等。
这些目标必须与企业的核心业务、使命和愿景相一致。
三、SWOT分析在制定数字化转型路线图和计划时，进行SWOT分析可以帮助企业了解自身的优势、劣势、机会和威胁。
企业可以根据分析结果确定转型的重点和方向，合理分配资源。
四、确定数字化转型策略在制定数字化转型路线图和计划之前，企业需要确定适合自身的数字化转型策略。
常见的数字化转型策略包括但不限于数字化生产、数字化营销、数据驱动决策等。
企业可以根据自身情况和目标来选择合适的策略。
五、优先级和时间表数字化转型是一个复杂而庞大的系统工程，不可能一蹴而就。
因此，企业需要根据资源和能力的现状来确定转型的优先级和时间表。
同时，企业还需要考虑数字化转型的需求和市场的变化，以及合理规划每个节点的里程碑。
六、资源投入和风险控制制定数字化转型路线图和计划时，企业需要识别和评估资源投入的需求，包括资金、技术、人力等。
同时，企业还需要制定相应的风险控制措施，以应对可能出现的挑战和问题。
七、实施和监控制定数字化转型路线图和计划只是第一步，关键在于实施和监控。
企业需要制定详细的实施计划，明确责任和时间节点，并建立有效的监控机制，及时发现和解决问题，确保数字化转型的顺利进行。
八、总结通过制定数字化转型路线图和计划，企业可以更好地应对数字化转型的挑战，实现战略目标，并取得竞争优势。
教育宏观决策大数据库标准体系构建研究
152功能影响流程标准化的程度，在流程改进项目期间跨功能的协调流程链接，并且作为业务单元对 IT 部门的代表。
3.3 与大数据性能相关的能力与业绩有关的能力表明，在公司认为数字化和创新必须相互结合以发展一流服务业务的情况下，迫切需要通过大数据改进目前的做法。
虽然制作大数据的业务案例具有挑战性，但在开发新的 IT 服务(如数据存储、数据治理、 IT 自动化、分析、服务应用)、流程重新设计和流程改进方面，已经启动了许多项目。
为了满足业务需求，已经跨职能地创建了项目团队。
由于业务环境动态，项目的实施速度非常重要。
业绩计量的使用取决于内部形成能力，其中包括以事实为基础的办法来推动业务发展。
例如，在某些领域，信息技术的发展提供了关于汽轮机性能和备件交付过程性能的实时数据。
3.4 对企业工作人员的需求员工和管理人员关于数字化和分析能力的知识是一种稀缺资源。
一位参与者表示:“让普通人多关注一点数据，把更多的数据推送给公司的普通人，这就是你的乘数效应。
”。
因此，员工在数据相关能力方面的培训，以及员工关于 BPM 的知识被作为一种能力而受到重视。
通过扩展，使用是一个关键的能力，员工采用IT 服务，在他们的决策中使用信息洞察力，并遵守过程标准化。
此外，预期投资程度的数字化战略、相关项目的执行和做法上的必要改变对于采用大数据环境十分重要。
3.5 战略优化能力业务目标的能力高度侧重于特定领域的目标。
信息技术和与过程相关的举措应促进提供基于条件的维护的愿景，这需要强大的预测能力和规范性分析能力。
在制定数字化战略、评估数字能力和制定执行路线图方面作出了很大努力。
此外，还努力确保信息技术战略支持数字化的端到端流程，并减缓业务分析创新。
此外，公司战略和职能部门战略之间的协调对于跨职能计划和优先级的协调非常重要。
提高业务流程的成熟度是考虑业务流程战略的首要目标，该战略强调标准化、性能度量和持续改进的元素。
3.6 组织相关能力组织能力提供了支持大数据价值创造的结构和行为。
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大数据标准体系规划与路线图
（2018-2020）
（征求意见稿）
指导单位：xx省经济和信息化委员会
编制单位：xx省大数据标准化技术委员会工作组
年月
一、xx省大数据标准体系
（一）编制原则
以《xx省促进大数据发展行动计划2016-2020》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础，以继承、发展、创新、提高为出发点，全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准，结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析，建立适应xx省大数据产业发展需求的标准体系。
标准体系建设遵循以下原则：
急用先行、成熟先上。
对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入，先行研制；对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果，优先支持等同转化。
面向需求、注重实效。
从产业信息化和产业数字化发展的要求出发，面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求，把规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手，调动行业各参与方推进标准化工作的积极性，提升标准的科学性、合理性和有效性。
资源整合、统筹规划。
以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标，明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施，整合数据资源，统筹产业规划，破除数据孤岛，强化应用服务，保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。
（二） 标准体系框架图
大数据标准体系
1 技 术
0 基 础
3 工 具 2 安 全 21 通用要求 22 隐私保护
. . . . .
5 管 理
4 应 用 . . . . .
51数据运维 52数据治理
43 数据交易 41 数据开放 13检测与评估
12 处理与分析关键技术 11 数据质量
. . . . .
45 数据应用 42 数据共享 44 数据访问 06 语义分析 03 参考
架构
02 术语 05 元素集 04 元数据
01 总则 32 应用类工具
31 系统类工具 . . . . . .
132 风险检测
. . . . .
. . . . . . . .
311 平台基础设施
312 预处理工具
314 分布式计算工具
315 数据库
316 平台管理类工具
313 存储类工具
321 应用分析智能工具
322 可视化展示工具
. . . . . . . .
421 数据开放总则 422 数据开放目录 423 数据开放平台
. . . . .
131 模型评估
.
. . . . . . . .
451 电子政务大数据 454科学大数据 452 工业大数据 453电子商务大数据
大数据标准体系框架图
. . . . .
. . . . .
111 通用数据 112 主数据
113 事务数据 114 产品
数据 121 数据收集 122
数据预
处
理
123 数据分析
124 数据可视化
. . . . . 125 区块链 . . . . . 07 分类分级
（三）标准体系说明
1. 标准体系设计依据
按照国家《信息化发展战略纲要》、《关于促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016－2020年）》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》及xx省《xx省促进大数据发展行动计划（2016-2020年）》、《珠江三角洲国家大数据综合试验区建设实施方案》等政策文件对标准化工作的要求，制定xx省大数据标准体系。
标准体系共划分为“基础—技术—安全—工具—应用—管理”等6个子体系。
2. 标准体系框架明细
标准体系采用树形结构，分层级展开，层与层之间是包含与被包含关系，平行层之间是平行并列关系。
第一层是大数据通用标准体系。
包括基础类标准（0）、技术类标准（1）、安全类标准（2）、工具类标准（3）、应用类标准（4）、管理类标准（5）。
第二层的分类情况及原则如下所述：
（0）基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考架构、元数据、元素集、语义分析、分类分级等通用的基础性标准。
（1）技术类标准主要是对大数据相关的技术进行标准化规范。
包括：数据质量标准、数据处理与分析关键技术标准、数据评估技术标准等。
其中数据质量标准主要参考ISO8000数据质量系列标准，该系列标准主要是对数据质量的把控，
并根据当前我省大数据产业发展需求，等同或修改后采用国际标准；数据处理与分析关键技术标准主要是针对数据从收集到使用过程中的关键技术进行规范；检测与评估技术主要是针对数据挖掘过程中的方法和工具及数据本身进行的包括模型、风险、等保等方面的评估。
（2）安全类标准主要是针对通用的安全和大数据环境下隐私数据的保护，其中通用要求基于信息安全技术的系列标准；隐私数据则重点针对智能移动设备存储数据及与信息主体利益密切相关的数据。
（3）工具类标准主要是从数据使用过程中的过程性工具和终端应用类工具进行规范，主要包括系统类工具和应用类工具；系统类工具标准细分为平台基础设施、预处理工具、存储类工具、分布式计算工具、数据库、平台管理类工具等；应用类工具包括应用分析工具、可视化工具等。
（4）应用类标准从发挥数据价值的角度出发，将应用分为数据访问、开放、共享、交易及行业应用等环节。
行业应用类标准主要针对电子政务、工业、电子商务、医疗、科研等领域共性或专用的大数据应用标准进行研制。
（5）管理类标准是大数据标准的重要支撑，贯穿于数据生命周期的各个阶段。
该部分主要是包括数据运维和数据治理，其中数据运维包括数据库维护、运行维护、运行安全及大数据系统及相关工具等方面的运维及服务等方面的标准；数据治理包括数据资产管理、大数据解决方案设计、数据管理能力成熟度评价等。