华为数据治理体系架构：四层保障（政策保障、组织保障、流程保障和IT落地保障） 、两个抓手（信息架构、数据质量），让数据“进得来、理得清、出得去、用得安”
打破数据孤岛、提升数据质量、促进数据共享、保障数据隐私与安全，挖掘数据价值，是政企数据治理的关键。 数据在2020年被首次增列为生产要素，与传统四大生产要素并列…
信通院《大数据白皮书(2022年)》：数据存储与计算、数据管理、数据流通、数据应用、数据安全5大核心领域发展现状与趋势分析（附解读PPT）
2023年1月，中国信息通信研究院发布《大数据白皮书(2022年)》，这是该机构自2014年以来第七次发布的大数据白皮书。本白皮书聚焦过去一年来大数据领域不断涌…
顺丰科技在数据治理方面的实践：基于“制度+组织+平台工具+业务领域”数据治理整体框架、4大关键成功要素、主数据管理质量提升4步经验
本文由顺丰科技数据治理专家王敏君发表于DataFun论坛，重点介绍了顺丰科技在数据治理方面的实践。分享分为两个部分，第一部分总体介绍顺丰科技在整个数据治理过程中…
政府数据治理能力如何评估？——《政府数据管理能力指数（GDMI）评估指标体系》6个一级指标18个二级指标形成评估框架（PPT）
政府数据管理能力指数（GDMI）评估模型通过分析北京、上海、浙江等地具体实践，总结了各地在数据治理赋能数字政府建设实践方面取得的显著成效，将政府数据管理能力归纳为：统筹协调、资源供给、应用开发、安全保障、质量管控和标准管理6个维度。
数据治理的组织法构造：以政府首席数据官制度为视角
基于数字时代的大数据特性，传统的行政组织应当进行相应的变革。为了契合大数据所具有的数量大、种类多、速度快等特性，政府数据治理组织既要遵循行政组织法的一般原理，也…
数据长城：国家数据资源储备体系的构建思路与实现路径，以政企数据对接为核心的“数据长城”计划解读
摘 要：数据资源在抗击新冠疫情中发挥了至关重要的作用。通过梳理我国当前数据储备在应对新冠疫情过程中暴露的痛点问题，探讨了数据资源储备体系建设的必要性，并结合前期…