国家大数据标准化工作介绍
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
数据标准化原则-概述说明以及解释
数据标准化原则-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据标准化是指将数据按照一定的规范进行整理和统一的过程。
随着信息技术的快速发展和数据的广泛应用，数据标准化变得尤为重要。
在各行各业中，数据的准确性、可靠性和一致性对于决策和业务的成功至关重要。
数据标准化的概念并不新鲜，它早在计算机产业的发展初期就被提出并得到了广泛应用。
数据标准化的主要目的是确保数据在不同系统中的共享和交互时能够保持一致和规范。
正因为如此，数据标准化成为了现代信息化管理的基石。
通过数据标准化，企业能够更好地管理和利用数据资源，提高决策的科学性和准确性，促进信息的流动和共享。
数据标准化的原则主要包括数据唯一性、数据完整性、数据一致性和数据可用性等。
数据唯一性要求每个数据在整个系统中只有一份，避免数据的冗余和数据的不一致；数据完整性要求数据必须满足一定的规范和要求，确保数据的准确性和有效性；数据一致性要求在不同系统中对同一数据的定义、格式和内容保持一致；数据可用性要求数据必须能够被用户方便地获取和使用。
在本文中，将对数据标准化的定义、重要性和应用领域进行详细的探讨。
同时，也会总结数据标准化的原则，并对数据标准化的未来发展进行展望。
最后，将从个人角度对数据标准化提出一些思考和建议，以期对数据标准化的研究和实践起到一定的推动作用。
通过深入研究和应用数据标准化的原则，可以更好地推动数据管理和数据应用的发展，为企业和组织的决策和业务提供更为可靠和准确的支持。
1.2 文章结构文章结构是指文章整体的组织和安排方式，它包括引言、正文和结论三个部分。
正确的文章结构可以使读者更加清晰地理解文章的内容和逻辑。
在撰写本文时，我们将按照以下结构进行组织和安排文章的内容。
1. 引言引言是文章的开头部分，用于引入读者对数据标准化原则的背景和重要性的理解。
在引言中，我们将包括以下内容：- 概述：对数据标准化原则的基本概念进行简要介绍，引起读者对该主题的兴趣。
- 文章结构：简要说明本文将包括哪些部分和内容，使读者对整个文章结构有一个清晰的认识。
浅析大数据标准化工作现状与建议
浅析大数据标准化工作现状与建议大数据标准化工作是指通过建立统一的数据规范和标准，推动大数据的交流、共享和应用。
目前，我国大数据标准化工作还处于初级阶段，仍需要进一步完善。
本文将从现状和建议两个方面进行浅析。
一、现状分析1. 标准体系不完善：目前，我国大数据标准体系尚未完全建立起来。
虽然国家和行业有一些大数据标准的制定，但缺乏系统性、完整性和统一性。
不同行业、不同机构的标准互不相同，无法实现跨领域的数据交流和共享。
2. 标准制定滞后：大数据技术的发展迅猛，但相应的标准制定却滞后于技术发展。
大数据标准的制定需要经过长时间的实践和验证，但目前的标准制定流程缓慢，无法及时跟上技术的发展步伐。
3. 缺乏统一的管理机构：大数据标准化工作缺乏统一的管理机构进行协调和推动。
不同机构制定的标准存在冲突和重复，导致标准的实施和应用困难。
二、建议1. 加强标准化体系建设：需要建立统一、全面、系统的大数据标准体系。
可以借鉴国际标准和行业实践，结合我国的国情和实际需求，制定适用于我国的大数据标准。
2. 促进标准制定的速度和效率：应加强标准制定的组织和管理，建立快速响应技术发展需求的标准制定机制。
可以成立专门的标准制定委员会，由相关专家和企业代表组成，加强标准制定的动态管理和调整。
3. 推动标准的应用和实施：加强标准的宣传和推广，提高各行业和企业的大数据标准意识，促使企业将标准融入到日常的数据管理和应用中。
建立标准的操作指南和培训体系，提供标准实施的指导和支持。
4. 加强标准的监督和评估：建立完善的标准监督和评估机制，对标准的实施效果进行监测和评价。
及时发现标准实施中存在的问题和困难，采取相应的措施进行调整和改进。
大数据标准化工作在我国仍有待进一步完善。
通过加强标准化体系建设、促进标准制定的速度和效率、推动标准的应用和实施以及加强标准的监督和评估，才能实现大数据标准化工作的有效推进和应用。
全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型
全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型引言随着大数据时代的到来，数据管理成熟度成为企业科学管理和数据治理的重要指标之一。
而在全国信标委大数据标准工作组中，建立数据管理成熟度模型，可以帮助企业评估现有的数据管理水平，并提出改进方案，以适应不断变化的商业环境。
本文旨在探讨全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型的构建和应用。
一、数据管理成熟度概述数据管理成熟度是指企业在数据管理方面的成熟程度，包括数据治理、数据质量管理、数据安全等方面。
一个成熟的数据管理体系可以提高数据的可靠性、准确性和安全性，为企业决策提供更可靠的支持。
数据管理成熟度模型是评估企业数据管理水平的框架，可以帮助企业了解当前的数据管理情况，并提供改进数据管理的方向和建议。
这些模型通常包括不同级别的成熟度指标，例如初始、重复、定义、管理和优化。
二、全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型框架全国信标委大数据标准工作组数据管理成熟度模型框架主要包括以下几个方面：1. 数据治理：包括数据管理策略、组织结构、数据流程和规程以及数据治理的工具和技术等方面。
评估企业是否有明确的数据治理策略和规划，以及是否有相关的组织结构和流程来支持数据治理。
2. 数据质量管理：评估企业对数据质量的管理情况，包括数据标准化、一致性、准确性和完整性等方面。
企业是否建立了数据质量管理的流程和工具，并对数据质量进行了监控和改进。
3. 数据安全：评估企业对数据安全的管理情况，包括数据访问控制、数据加密、安全审计和安全意识培训等方面。
企业是否建立了完善的数据安全策略和措施，并对数据进行了有效的保护。
4. 数据分析能力：评估企业对数据分析和挖掘的能力，包括数据分析工具、技术和人才等方面。
企业是否能够充分利用数据进行决策支持和业务创新。
5. 数据管理技术：评估企业的数据管理技术水平，包括数据集成、数据仓库、数据湖等方面。
企业是否采用先进的数据管理技术，以支持数据的有效管理和利用。
我国数据安全标准化情况综述
文│ 中国电子技术标准化研究院 徐羽佳 胡影 上官晓丽数据安全国家标准是开展数据安全监管，规范行业数据安全要求，指导网络运营者提升数据安全能力的重要抓手，对促进数据应用规范化、提升数据活动安全性有着重要意义。
本文介绍了我国数据安全标准化现状，梳理了现有及在研的数据安全国家标准，并介绍了数据安全国家标准的验证试点及推广应用工作。
一、标准化组织——全国信息安全标准化技术委员会概述全国信息安全标准化技术委员会（SAC/TC260，简称“信安标委”）是在信息安全技术专业领域内，从事信息安全标准化工作的技术工作组织。
信安标委于2002年由国家标准化管理委员会（简称“国标委”）批复成立，业务上受中央网信办指导，主要工作范围包括安全技术、安全机制、安全服务、安全管理、安全评估等领域的标准化技术工作。
TC260下设7个工作组，其中，大数据安全标准特别工作组（SWG-BDS）负责大数据和云计算相关的安全标准研制工作，具体职责包括调研急需标准化需求，研究提出标准研制路线图，明确年度标准研制方向，组织开展关键标准研制工作。
SWG-BDS于2016年成立，截至目前，SWG-BDS成员单位已达227家。
二、我国数据安全标准化情况为落实《网络安全法》中“国家鼓励开发网络数据安全保护和利用技术，促进公共数据资源开放”及“国家建立和完善网络安全标准体系”等要求，响应《大数据发展行动纲要》中“健全大数据安全保障体系，强化安全支撑；完善法规制度和标准体系，科学规范利用大数据，切实保障数据安全”的主要任务，2016年，TC260成立大数据安全标准化特别工作组，成功启动了第一批大数据安全标准编制和预研工作。
目前，TC260已开展9项数据安全标准研制项目，其中，已发布标准4项，在研标准5项。
安全要求类标准包括GB/T 35274-2017《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》、GB/T 37932-2019《信息安全技术 数据交易服务安全要求》及《信息安全技术 政务信息共享 数据安全技术要求》，分别针对大数据服务、数据交易及政务信息共享的情景提出了安全要求。
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=
浅析大数据标准化工作现状与建议
浅析大数据标准化工作现状与建议随着大数据技术和应用的快速发展，数据标准化工作变得尤为重要。
本文将从大数据标准化工作的现状入手，分析其存在的问题，并提出相应的建议。
一、大数据标准化工作的现状目前，大数据标准化工作主要集中在数据格式与存储、数据分类与命名、数据质量与完整性等方面。
1. 数据格式与存储大数据的数据格式和存储方式多种多样，如文本、图像、视频等。
当前，常用的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
不同数据格式和存储方式之间缺乏统一的标准，导致了数据的互操作性较差。
2. 数据分类与命名对于大数据来说，数据的分类与命名尤为重要，可以帮助用户更好地理解和利用数据。
但是目前，大部分数据没有统一的分类体系和命名规范，导致数据的标签和关键词凌乱、重复，给数据的查找与使用带来了困难。
3. 数据质量与完整性大数据的质量问题一直是困扰大数据应用的一个难题。
数据质量不仅包括数据的准确性、一致性，还包括数据的可靠性、完整性等。
目前大部分大数据标准化工作缺乏对数据质量的关注，导致使用者在进行数据分析和决策时可能产生误导。
二、存在的问题大数据标准化工作在现阶段存在以下问题：1. 标准缺乏统一性：目前大数据标准化工作缺乏统一的标准和指导，各个行业和领域对于标准的制定和实施存在较大差异。
3. 标准实施困难：由于大数据的复杂性和多样性，标准的实施工作面临一定的困难。
缺乏有效的标准实施机制和规范，导致标准化工作无法有效地被推广和普及。
三、建议为了解决以上问题，我提出以下建议：1. 加强标准化组织：建立统一的标准化组织，组织各行业和领域的专家，制定统一的标准和指南。
3. 推动标准实施：制定标准实施的具体措施和规范，推动标准的全面实施。
加强标准化培训和宣传，提高用户对标准化工作的认知和理解。
4. 促进国际合作：加强与国际标准组织的合作，借鉴国际先进经验和标准，推动大数据标准化工作的国际化。
大数据标准化工作的现状存在一些问题，但随着技术的进步和标准化工作的不断完善，相信大数据标准化工作将迎来更好的发展。
大数据标准化白皮书
大数据标准体系
大数据标准体系一、背景介绍随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的处理和分析对于企业的决策和发展具有重要意义。
然而，由于数据的多样性和复杂性，如何建立一个统一的大数据标准体系成为了一个迫切的问题。
本文将详细介绍大数据标准体系的概念、重要性以及如何构建一个完善的大数据标准体系。
二、大数据标准体系的概念大数据标准体系是指为了统一大数据的处理、分析和管理而制定的一系列标准和规范。
它涵盖了数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等各个环节，旨在提高大数据的质量、可靠性和可操作性。
三、大数据标准体系的重要性1. 提高数据的一致性和可比性：大数据标准体系可以统一数据的格式和结构，使得不同来源的数据可以进行比较和分析，提高数据的一致性和可比性。
2. 降低数据处理和分析的成本：通过建立标准的数据处理和分析方法，可以减少重复工作，提高工作效率，降低成本。
3. 促进数据的共享和交流：大数据标准体系可以帮助不同组织和机构之间共享数据，促进数据的交流和合作，推动创新和发展。
四、构建大数据标准体系的步骤1. 制定标准制定的目标：确定建立大数据标准体系的目标和需求，明确标准的范围和内容。
2. 收集和分析现有标准：收集和分析相关领域的现有标准和规范，了解行业的最佳实践和经验。
3. 制定标准框架：根据目标和需求，制定大数据标准体系的框架，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等方面的标准。
4. 制定具体标准和规范：根据标准框架，制定具体的标准和规范，包括数据格式、数据质量、数据安全等方面的标准。
5. 审核和修订标准：对制定的标准进行审核和修订，确保标准的合理性和有效性。
6. 推广和培训：将制定的标准推广给相关组织和机构，并提供培训和指导，确保标准的实施和应用。
五、大数据标准体系的应用案例1. 金融行业：通过建立统一的数据格式和数据质量标准，可以提高金融机构对客户数据的管理和分析能力，降低风险，提高效益。
数据标准化工作内容
数据标准化工作内容
数据标准化是指将不同格式、不同来源、不同粒度的数据转化为统一的标准格式和标准粒度的过程。
它是数据预处理的重要环节，主要包括以下工作内容：
1. 数据清洗：去除重复数据、缺失数据、异常数据等，保证数据的完整性和准确性。
2. 数据转换：将不同格式的数据统一转换为相同的格式，如将文本数据转换为数字型数据。
3. 数据归一化：将数据进行尺度变换，使其在一定范围内，比如将数据缩放到[0,1]区间或者[-1,1]区间。
4. 数据离散化：将连续的数值型数据转化为离散的数据，以便更好地进行分类、聚类等分析。
5. 数据编码：将具有类别属性的数据转换为数值型数据，以便进行计算。
6. 数据规范化：将数据转换为指定的标准格式，比如将日期格式统一为YYYY-MM-DD。
7. 数据集成：将来自不同来源的数据进行整合，以获得更全面的数据。
8. 数据采样：针对大规模数据进行采样，以获得小规模的数据
集，减少计算负担。
9. 数据平滑：通过平均、插值等方法，处理数据中的偏差和异常值，使其更加平滑。
10. 数据聚合：将多个数据点合并为一个数据点，减少数据量，提高计算效率。
总而言之，数据标准化的主要工作内容是对数据进行清洗、转换、归一化、离散化、编码、规范化、集成、采样、平滑和聚合等处理，以使数据具备一致性和可分析性。
大数据和新一代信息技术标准化
大数据和新一代信息技术标准化大数据和新一代信息技术是当今社会中非常重要的领域，它们的发展对于经济、社会和科学的发展有着重大的影响。
在这个快速发展的行业中，标准化是至关重要的，因为标准化能够帮助确保信息技术的互操作性、安全性和可持续性。
本文将探讨大数据和新一代信息技术标准化的重要性，并分析一些当前的标准化工作和未来的发展趋势。
让我们来了解一下大数据和新一代信息技术的概念。
大数据是指利用各种技术手段从庞大的数据中发现新的价值、洞察新的趋势以及解决复杂的问题。
而新一代信息技术则是指以人工智能、物联网、云计算、5G等为代表的新兴技术，它们正在改变着我们的生活和生产方式。
这些技术的快速发展给我们带来了巨大的挑战，也为标准化工作提出了新的需求。
为什么需要对大数据和新一代信息技术进行标准化呢？标准化能够帮助确保不同厂商生产的产品和技术能够互相兼容和互操作。
这对于促进产业的发展、降低成本、提高效率非常重要。
标准化能够提高技术的安全性和可靠性，能够减少技术引入市场后可能出现的问题。
标准化还能够促进国际间的合作和交流，为全球范围内的信息技术发展提供了共同的基础。
在大数据领域，目前已经有一些相关的标准化工作正在进行中。
ISO/IEC JTC 1/SC 32团体就是负责制定数据管理和交换方面的国际标准的。
国内也成立了中国大数据产业技术标准联盟，致力于推动大数据产业标准化。
这些标准化工作对于促进我国大数据产业的发展、提高大数据技术的可信度和可用性具有非常重要的意义。
未来，随着大数据技术的不断发展和应用，标准化工作也将面临更多的挑战，例如怎样更好地标准化数据采集、存储、处理、共享等环节，怎样更好地标准化大数据分析和应用等环节。
在新一代信息技术领域，同样也需要进行标准化工作。
在人工智能领域，国际上已经成立了IEEE P7000系列标准工作组，力求在人工智能的伦理、可解释性和可信赖性等方面达成共识。
在物联网领域，IEEE、ISO/IEC等组织也都在致力于相关标准的制定。
数据标准化处理
数据标准化处理数据标准化处理是指对数据进行统一的格式、结构和命名规范，以便于数据的存储、管理和分析。
通过数据标准化处理，可以提高数据的质量和一致性，减少数据处理的错误和重复工作，提高数据的可用性和可信度。
下面是数据标准化处理的标准格式文本：一、背景介绍数据标准化处理是在大数据时代背景下的一项重要工作。
随着数据量的不断增加和数据来源的多样化，数据的格式、结构和命名规范的统一变得尤为重要。
数据标准化处理可以帮助组织和企业更好地管理和利用数据，提高数据的价值和竞争力。
二、数据标准化处理的目的和意义1. 提高数据的质量和一致性：通过对数据进行标准化处理，可以消除数据中的冗余、错误和不一致性，提高数据的质量和准确性。
2. 减少数据处理的错误和重复工作：标准化处理可以规范数据的输入、输出和处理过程，减少人为因素对数据处理的影响，降低错误和重复工作的发生率。
3. 提高数据的可用性和可信度：标准化处理可以使数据更易于理解和使用，提高数据的可用性和可信度，为决策提供可靠的数据支持。
4. 促进数据的交互和共享：标准化处理可以使不同系统和组织之间的数据交互和共享更加便捷和高效，提高数据的互操作性。
三、数据标准化处理的步骤1. 数据收集：收集需要进行标准化处理的数据，包括数据源、数据类型、数据格式等信息。
2. 数据分析：对收集到的数据进行分析，了解数据的特点、问题和需求，为后续的标准化处理做好准备。
3. 制定标准化规范：根据数据的特点和需求，制定相应的标准化规范，包括数据的格式、结构、命名规范等。
4. 数据清洗：对数据进行清洗，包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等。
5. 数据转换：将数据转换成符合标准化规范的格式和结构，包括数据的统一命名、单位转换、数据类型转换等。
6. 数据验证：对标准化处理后的数据进行验证，确保数据符合标准化规范，没有错误和不一致性。
7. 数据存储和管理：将标准化处理后的数据存储到相应的数据库或系统中，并建立相应的数据管理机制，保证数据的安全和可用性。
大数据技术和标准化共80页文档
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二、标准体系框架
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三、《信息技术 大数据 术语》
• 大数据生命周期模型 lifecycle model for big data 用于描述大数据的“数据 – 信息 – 知识 – 价值”生命周期和指导大数据相关活动的模型 ；这些活动主要由收集、准备、分析和行动等阶段覆盖。
注：几个阶段的主要活动如下：
a.收集阶段——采集原始数据并按原始数据形式存储； b.准备阶段——将原始数据转化为干净的、有组织的信息； c.分析阶段——利用有组织的信息产生合成的知识； d.行动阶段——运用合成的知识为企业生成价值。
数量 Volume
多样性Variety
速度Velocity
多变性variability
构成大数据的数据集的 数据可能来自多个数据
规模。
仓库、数据领域或多种
Volume
数据类V型o。lume
单位时间的数据流量。 大数据其他特征，即数
量、速度和多样性等特
Volume
征都处V于o多lu变m状e态。
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三、《信息技术 大数据 术语》
. . .
平
据
台
描分质 述类量 模方模 型法型
数 评据 估溯
源
收 集
预 处 理
分 析
可 视 化
访 问
. . .
平 台 基 础 设 施
预 处 理 类 产 品
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。”
数据标准化工作内容
数据标准化工作内容数据标准化是指将不同格式、不同来源、不同结构的数据转换成统一的格式和结构的过程。
在数据分析和数据管理领域，数据标准化是非常重要的工作内容，可以有效提高数据的准确性、可靠性、以及可操作性。
下面我们就来详细介绍一下数据标准化的工作内容。
**一、数据标准化的定义和重要性**数据标准化是指根据一定的标准对数据进行加工和处理，使得数据统一规范、易于管理和使用。
数据标准化能够帮助组织解决数据质量不高、数据格式不一致、数据分析难度大等问题，提高数据的可操作性和价值。
数据标准化工作一般包括数据清洗、数据转换、数据格式统一、数据集成等内容。
数据标准化工作对于企业数据管理、数据分析、决策制定等方面都具有重要意义。
只有经过标准化处理的数据，才能保证数据的一致性和可比性，从而才能支持企业的各项业务活动和管理决策。
**二、数据标准化的工作内容**1. **数据清洗**：数据清洗是数据标准化中的重要环节，主要包括对数据中的错误、冗余、缺失、异常等情况进行识别和处理。
数据清洗能够提高数据的准确性和完整性，避免由于脏数据导致的不良影响。
2. **数据转换**：数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式的过程。
比如将日期数据转换为统一的日期格式，将不同数据类型进行统一转换等。
数据转换可以使得数据更易于理解和处理。
3. **数据格式统一**：数据来自不同的系统或来源，往往会有不同的数据格式，如不同的日期格式、货币格式等等。
数据标准化工作需要对这些数据格式进行统一，以便数据的整合和分析。
4. **数据集成**：数据集成是将来自不同系统或数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。
数据集成能够帮助企业全面理解自身业务情况，为数据分析提供更加全面的数据基础。
5. **数据权限管理**：数据标准化工作还需要考虑数据的权限管理问题，确保数据的安全性和隐私性。
不同部门或人员对于同一份数据可能有不同的权限，需要通过标准化的权限管理机制进行合理控制。
国家大数据标准化工作介绍
• 工作活动：
•
• • • • •
2015年4月7-9日在德国举办第一次工作组会议
2015年7月7-9日在西班牙举办第二次工作组会议 2015年12月1-4日在巴西举办第三次工作组会议 2016年3月8-10日在爱尔兮举办第四次工作组会议 2016年7月12-15日在中国北京举办第五次工作组会议 2016年11月27-12月2日在美国举办第六次工作组会议
工作组概况-国际专题组
组长单位：华为技术有限公司 参与单位：中国电子技术标准化研究院、华为技术有限公司、清华大学、中电长城网际 等近25家。
工作进展 • 《信息技术 大数据 概述和术语》联合编辑 • 《信息技术 大数据参考架构 第4部分：安全不隐私保护结构》编辑 • 承担ISO/IEC 20457-4特设组主席
标准化作用
标准化有利于推动产业发展
标准化是促进科技进步的重要途径
标准化能够改进产品、工程、服务质量 标准化是实现企业管理现代化的基础
标准化是实现企业管理现代化的基础
国外标准化
ISO/IEC JTC1/WG9大数据工作组
• 工作内容： -聚焦和支持JTC1的大数据标准计划。 -编制大数据基础标准（包括参考架构和术语标准），以指导JTC1中其他大数据 标准的编制。 -编制建立在基础标准的其他大数据标准（当JTC1下设相兰组不存在戒不能编制 这些标准时）。 -识别大数据标准化中的差距。 -建立和维护不JTC1中那些将来可能提出大数据相兰工作的所有相兰实体以及任 何下设组的联络。 -识别那些正在编制有兰大数据的标准和相兰资料的 JTC1（和其他组织）实体， 并在适当时候调查有兰大数据的正在进行中和潜在的新工作。 -不JTC1之外的相兰社区共同提升意识并鼓励参不JTC1的大数据标准化工作，根 据需要建立联络。
国家大数据标准体系
国家大数据标准体系
国家大数据标准体系是指由国家相关部门制定的用于规范和统一大数据领域相关标准的体系。
这个体系的建立旨在促进大数据的发展和应用，提高大数据的质量、安全性和可信度。
国家大数据标准体系包括了多个层次和维度的标准，涵盖了数据采集、存储、处理、分析、应用等多个环节。
其中包括技术标准、数据共享标准、隐私保护标准、安全标准、数据交换标准等各类标准。
制定国家大数据标准体系的目的是为了推动大数据的跨行业、跨领域应用和共享，促进大数据产业的协同发展。
同时，该标准体系也能够为大数据产业提供统一的基础环境和规范，提高大数据技术和产品的互操作性和可扩展性。
国家大数据标准体系的制定需要借鉴国际标准和行业实践，结合国内的特殊需求和实际情况进行制定。
相关的标准制定机构和行业协会在制定过程中起到了重要的作用，他们对于行业和技术发展趋势的把握以及实践经验的总结对于制定标准具有重要的指导意义。
随着大数据应用的日益普及和大数据技术的不断发展，国家大数据标准体系也将不断完善和更新，以适应不断变化的市场需求和技术发展。
大数据技术是干什么的 主要做哪些工作呢
大数据技术的应用及工作内容在当今信息时代，大数据技术已成为各行各业的重要技术支撑，对于企业决策、市场分析、产品优化等方面发挥着至关重要的作用。
那么，究竟大数据技术是用来干什么的？它主要涉及哪些工作内容呢？大数据技术的应用领域大数据技术主要应用于如下几个领域：1.商业智能与数据分析：通过大数据技术，企业可以收集、处理、分析大规模数据，找出商业运营中的趋势和规律，为企业决策提供数据支持。
2.市场营销：大数据技术可以帮助企业精准定位目标客户群体，进行个性化营销，提高市场推广效果。
3.金融行业：大数据技术可用于风险管理、信贷评估、金融交易分析等方面，提高金融机构的风控和营运效率。
4.医疗保健：通过大数据技术，医疗机构可以实现病例分析、临床决策支持、疾病预测等，提高医疗服务的质量和效率。
5.物联网：大数据技术与物联网相结合，可以实现对物品、设备等的实时监控与数据分析，推动工业自动化和智能制造发展。
大数据技术的主要工作内容在以上应用领域中，大数据技术主要涉及以下工作内容：1.数据采集：从各种数据源收集数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
2.数据存储：设计和建立数据存储系统，确保数据的安全性、完整性和高可用性。
3.数据清洗与预处理：对原始数据进行清洗、标准化和去重等处理，保证数据质量。
4.数据分析与挖掘：利用数据挖掘算法和统计分析方法，发现数据中的规律和价值信息。
5.数据可视化：将数据分析结果以可视化的形式展现，帮助决策者更直观地理解数据。
6.模型建立与优化：构建数据分析模型，并通过不断调优提高模型的预测准确性和效果。
7.实时数据处理：应用流式处理技术，实现对实时数据的快速处理和分析。
综上所述，大数据技术在各个领域中发挥着不可替代的重要作用，通过数据采集、存储、分析等工作内容，帮助企业和组织更好地理解和利用数据，推动业务的发展和优化。
数据标准管理的主要工作内容
数据标准管理的主要工作内容数据标准管理是企业信息化建设中至关重要的环节，主要涉及到以下几个工作内容：1. 标准制定与维护：数据标准管理的首要任务是制定和维护数据标准。
该工作需要与相关部门和业务人员合作，明确数据标准的定义、规范和格式，确保数据能够准确、一致地收集、存储和使用。
标准制定需要考虑业务需求、技术要求及法规法律等因素，以确保数据的质量和完整性。
2. 数据分类与命名规则：数据标准管理还包括对数据的分类和命名规则的制定。
通过对数据进行分类，可以更好地管理和组织数据，降低数据冗余和混乱的程度。
同时，制定明确的命名规则可以统一数据命名的方式，方便数据的查找和使用。
3. 数据质量管理：数据标准管理需要对数据的质量进行监控和管理。
通过建立数据质量评估模型和指标体系，可以及时发现并纠正数据质量问题，提高数据的准确性、完整性和一致性。
数据质量管理还需要与数据采集、清洗和验证等工作相结合，确保数据能够满足业务需求。
4. 数据备份与恢复：数据标准管理还需要对数据进行定期的备份和恢复工作。
通过建立完善的数据备份策略和方案，可以保证数据的安全性和可靠性。
在发生数据丢失或损坏的情况下，及时恢复数据是保证业务连续性的关键。
5. 数据安全管理：数据标准管理需要保障数据的安全性。
这包括对数据进行权限管理、加密和审计等控制措施，防止未经授权的访问、篡改和泄露。
数据安全管理还需要建立灾备机制和应急预案，以应对各种可能的安全风险和灾难事件。
总之，数据标准管理的主要工作内容包括标准制定与维护、数据分类与命名规则、数据质量管理、数据备份与恢复，以及数据安全管理。
通过有效的数据标准管理，企业可以更好地管理和利用数据，提高工作效率和决策质量。
数据标准化工作组织机构
数据标准化工作组织机构一个有效的数据标准化工作组织机构应该包括以下几个方面的工作：1.数据标准制定：数据标准是数据管理的基础，它包括数据元素、数据结构、数据类型、业务规则等方面的内容。
数据标准制定部门负责制定和维护这些数据标准，确保其与企业的战略目标和业务需求相符。
该部门需要具备良好的业务理解和技术能力，能够与各个业务部门进行有效的沟通和协调。
2.数据标准管理：数据标准需要得到有效的管理和维护，以确保数据的一致性和准确性。
数据标准管理部门负责建立和维护数据标准库，定义数据标准的创建、更新和废弃流程，并制定相关的政策和流程。
在数据标准变更时，该部门还负责进行相应的调整和通知。
3.数据标准培训：数据标准化是一项复杂的工作，需要各个业务部门的积极参与和配合。
数据标准化部门应该开展相关的培训和宣传活动，帮助业务人员理解和使用数据标准。
通过培训，能够提高业务人员对数据标准的认识和遵守程度，降低数据标准化的难度和风险。
4.数据质量管理：数据标准化是提高数据质量的重要手段之一、数据标准化部门应该与数据质量管理部门进行密切合作，共同制定和执行数据质量管理的流程和标准。
数据标准化部门可以通过对数据质量指标的定义和监控，发现和纠正数据质量问题，提高数据质量管理的效果和水平。
5.数据安全管理：数据标准化涉及到大量的敏感信息和业务规则，需要有严格的数据安全管理措施。
数据标准化部门应该与信息安全部门合作，建立和维护数据的安全控制机制，确保数据的机密性、完整性和可用性。
数据标准化部门也应该参与企业的风险管理和合规管理工作，以降低数据标准化过程中的安全风险。
总之，一个高效的数据标准化工作组织机构应该具备良好的组织能力、业务理解和技术能力。
它应该能够通过制定和维护数据标准，提高数据的一致性和可比性，为企业决策和业务流程提供基础支持。
同时，数据标准化部门还应该与其他相关部门合作，共同推动数据质量管理和数据安全管理工作。
通过这些措施的落实，企业可以更好地管理和利用数据资产，提高竞争力和业务效率。
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应用服务 提 供 商
咨询服务 提 供 商
大数据标准体系框架
05 管理 07 行业应用
工业大数据 电子商务大数据
……
健康大数据
数 据 管 理
06 安全 和隐 私
方 法 指 导
02 数据
数据资源
元数据
03 技术
大数据集描述
描述模型 分类方法
04 平台/工具
系统级产品 工具级产品
平台基础设施
运 维 管 理
申请成员单位200余家
10
工作组职责
• 制定和完善我国大数据领域标准体系 • 组织开展大数据相兰技术和标准的研究
• 申报国家、行业标准，承担国家、行业标准制修订计划任务 • 负责标准验证、培训、宣贯、推广
• 对口ISO/IEC JTC 1/WG9 • 组织推动国际标准化活动
工作组管理工作
大数据标准工作组管理制度： • 会议周制度 • 统一邮件列表 • 微信公众号 • 全国信标委大数据标准工作组平台
• 工作活动：
•
• • • • •
2015年4月7-9日在德国举办第一次工作组会议
2015年7月7-9日在西班牙举办第二次工作组会议 2015年12月1-4日在巴西举办第三次工作组会议 2016年3月8-10日在爱尔兮举办第四次工作组会议 2016年7月12-15日在中国北京举办第五次工作组会议 2016年11月27-12月2日在美国举办第六次工作组会议
内
容
1
背景概述
标准化工作介绍
2
3
重点工作及服务能力
Байду номын сангаас
9
工作组概况
组 长： 梅 宏 北京理工大学 副校长（院士） 中国人民大学 原信息学院院长 副组长： 杜小勇
车品觉 阿里巴巴集团 原副总裁 吴建明 华为IT技术开发部部长 秘书长： 高 林 工业和信息化部信软司 副司长 联络员： 刘大山 国家标准化管理委员会工业二部 处长 孙文龙 工业和信息化部信软司 处长 侯建仁 工业和信息化部电子信息司 处长
2013年英国注资6亿英镑发展8类 高新技术，其中对大数据的投资 即达1.89亿英镑 2014欧盟年出台数 据驱动经济战略
2015年中国印发《促进大数据发展行动纲 要》 2016年发布《中华人民共和国国民 经济和 社会发展第十三个五年规划纲要 》
2013年“开放政府联盟（ OGP）”的八个成员国签署 《开放数据宪章》
大数据参考架构
大数据参考架构
大数据产业生态链（技术）
大数据 提供 者
大数据产业生态链（商业）
大数据采集
大数据存 储、管理和 处理
互联网企业
运营商
金融企业
数据中间商
大数据呈现 和应用
大数据分析 和挖掘
大数据技 专业技术 服 务 术提供者
商
综合技术 服 务 商
大数据云 存 储和 云服务 商
大数据服 务提供者
标准化作用
标准化有利于推动产业发展
标准化是促进科技进步的重要途径
标准化能够改进产品、工程、服务质量 标准化是实现企业管理现代化的基础
标准化是实现企业管理现代化的基础
国外标准化
ISO/IEC JTC1/WG9大数据工作组
• 工作内容： -聚焦和支持JTC1的大数据标准计划。 -编制大数据基础标准（包括参考架构和术语标准），以指导JTC1中其他大数据 标准的编制。 -编制建立在基础标准的其他大数据标准（当JTC1下设相兰组不存在戒不能编制 这些标准时）。 -识别大数据标准化中的差距。 -建立和维护不JTC1中那些将来可能提出大数据相兰工作的所有相兰实体以及任 何下设组的联络。 -识别那些正在编制有兰大数据的标准和相兰资料的 JTC1（和其他组织）实体， 并在适当时候调查有兰大数据的正在进行中和潜在的新工作。 -不JTC1之外的相兰社区共同提升意识并鼓励参不JTC1的大数据标准化工作，根 据需要建立联络。
数博会大数据标准化分论坛 • 中国大数据产业峰会暨中国电子商务创新发展峰会，大数据标准化论坛 • “贵阳大数据标准试验验证示范基地” • “大数据交易标准试点基地”牌匾 • 《大数据标准化白皮书（2016）》 • 数据能力成熟度评估结果 • 全国信标委大数据标准工作组平台
ISO/IEC JTC1/WG9第五次会议 • 2016年7月，北京清华大学 ISO/IEC JTC1/WG9第五次会议 • 国际标准化论坛活动
数据元素 数据字典
质量模型
数据溯源
预处理类产品 处理生命周期
数据目录
交换共享
评 估 数据交易
存储类产品
分布式计算工具 数据库产品 应用分析智能工 具 平台管理应用类 产品 参考架构
检 测 评 估
收集 分析 访问
预处理 可视化
要 求
数据开放共享
互操作技术
01 基础
术语
《大数据标准化白皮书》
2015年12月：第二版 2016年05月：第三版
2013年澳大利亚发布了公 共服务大数据战略
大数据政策
国发[2015]50号《促进大数据发展行动纲要》 • 政策机制：建立标准规范体系，积极参不相兰国际标准制定工作 《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 • 促进大数据产业健康发展、加快政府数据开放共享 国发[2016]51号《政务信息资源共享管理暂行办法》 • 原则：统一标准、统筹建设。 工信部即将出台《大数据产业“十三五”发展规划》 • 重点任务之一：推进大数据标准体系建设
ISO/IEC JTC1/WG9大数据工作组
• 工作项：
•
• • • • •
《信息技术 大数据 概述和术语》（ISO/IEC 20546）
《信息技术 大数据参考架构 第1部分：框架和应用指南》（ISO/IEC TR 20547-1） 《信息技术 大数据参考架构 第2部分：用例和需求》（ISO/IEC TR 20547-2） 《信息技术 大数据参考架构 第3部分：参考架构》（ISO/IEC TR 20547-3） 《信息技术 大数据参考架构 第4部分：安全和隐私》（ISO/IEC 20547-4） 《信息技术 大数据参考架构 第5部分：标准路线图》（ISO/IEC TR 20547-5）
国家大数据标准化工作介绍
内
容
1
背景概述
标准化工作介绍
2
3
重点工作及服务能力
2
大数据：新战略认知
2013年日本公布新IT战略“创建最尖端IT 国家宣言”，全面阐述了2013～2020年期 间，以发展开放公共数据和大数据为核心 的日本新IT国家战略
2012年美国通过“大数据研究与发 展倡议”将数据作为国家重要的战 略资源进行管理和应用