欧盟《数据治理法》的解读及对我国智慧图书馆数据治理的启示

数据治理是智慧图书馆管理和利用数据的有效手段,现阶段,国内图书馆在数据开放共享和数据价值利用等方面仍存在许多不足。欧盟《数据治理法》在数据共享和数据再利用上具有一定的优势,基于此,文章通过深入分析欧盟《数据治理法》的主要内容,借鉴其成功经验,以为我国智慧图书馆数据治理提供参考。

数字时代我国一流高校数据治理政策的文本研究

在数字时代,大数据与数字技术推动高校信息化建设,成为高等教育创新发展的关键驱动要素。然而,这些技术的应用迫切需要与之相适应的理论和制度变革。研究我国一流高校数据治理政策,旨在为我国高校数据治理决策提供参考,助力高校数据治理体系建构与数字化转型发展。筛选我国14所一流高校数据治理政策文件为样本,基于扎根理论,逐一对样本学校数据治理政策进行词频统计、框架分析和对比研究,从政策内容上探讨我国高校数据治理实践现状与特点。分析发现:我国高校数据治理政策总体上呈现发文时间跟随国家政策趋势、涵盖范围逐步扩大为全校治理的特点;同时,实践中在组织体系、治理流程、安全与隐私方面存在不足。组织体系上缺乏与多元治理主体相适应的统筹管理,流程上缺少数据目录机制、质量监测规则不清晰、人才培养与数据应用创新不够,以及存在个人隐私保护意识不足问题。对此,研究建议:构建统筹管理体系,营造“数据校园”氛围;规范数据治理全流程,让数据“汇起来、管起来、用起来”;重视个人隐私保护,遵守应用伦理规范。

政府数据开放中的档案数据治理:内涵、问题与对策

随着数字政府建设的纵深推进,政府数据开放已成为当前各国政府的重点工作。作为政府数据的重要组成部分,档案数据在其中的地位和作用日益凸显。然而,档案部门在参与政府数据开放过程中,档案数据治理仍然面临诸多问题和挑战。分析了档案数据在政府数据开放中的重要价值,阐述了档案数据治理的内容、原则和目标,剖析了档案数据治理在政策法规、管理服务、数据质量、安全隐私等方面存在的突出问题,并从顶层设计、制度建设、流程优化、技术应用、能力提升等方面提出加强档案数据治理、助推政府数据开放的针对性对策。

多源异构数据融合关键技术与政务大数据治理体系

随着信息技术的飞速发展,各级政府和大型企业掌握的数据量正在以指数级别增长。然而,数据来源多样会导致格式差异,数据质量参差不齐会影响应用效果,数据分散管理会弱化关联汇集,数据形态异构会造成语义鸿沟。在此背景下,多源异构数据融合负责将来源不同的多模态数据进行有效整合,完成数据互补与关联,进而实现信息增强。目前,大多数已有研究的关注重点集中在大数据治理流程与多模态深度学习,很少有工作研究讨论完整的多源异构数据融合技术框架。因此,在综述关键技术的基础上,文中提出了一整套涵盖“数据引接-数据清洗-数据集成-数据融合”全过程的多源异构数据融合关键技术框架,并对各个环节需要解决的问题与重点任务进行介绍。然后,通过一个政务应用实例场景,给出了政务大数据治理体系的设计,以解决政务数据来源广泛、质量参差不齐、管理分散、形态异构的问题,并进一步阐述了多源异构数据融合的重要价值。最后总结全文并展望未来。

我国数据治理法治化的成效及其困境

在新一轮科技革命的促动下,我国数据治理的法律化和制度化经历了由渐进到加速的过程,初步形成了数据安全与发展制度、个人信息保护制度、商业数据流通制度、政务数据管理制度和数据国家专门管理制度等为主要内容的基本制度框架。虽然在较短的时间里我国数据治理法治化取得了一定的成就,但在具体制度的健全完善及落地实施上还存在诸多困境。在政策层面上,“三权”分置的数据产权制度框架仍需进行更具有现实可操作性的制度设计和理论推动;在规范体系上,如何处理好部门法之间的衔接、法律与政策的协调、中央与地方治理规范之间的关系等问题亟待解决;在数据价值释放上,如何在法律制度上为数据价值释放提供保障仍然是迫切需要解决的问题;在数据安全上,数据处理者违反数据安全相关规定的情形仍然屡禁不止。中国正经历从数据保护迈向数据赋能的关键时期,如何处理好上述问题是数据治理法治化的当务之急。

教育场景驱动的高校数据治理

教育数字化转型的重要任务之一是通过数据治理提高教育治理能力,当前数据治理呈现出场景化和智能化的趋势,但是以管理和标准为核心的静态治理理念难以适应应用场景的数字化转型和创新。该文首先从数据治理的视角探讨了教育场景的概念和特征,然后分析了当前高校教育场景数据治理中存在的数据不够“大”、数据不够“好”、数据未尽其“用”三个核心问题,提出高校教育场景驱动的数据治理方法和治理流程,教育场景中的原始数据经过数据资产化、数据标准化、数据要素化三个关键环节演化为具有计算属性、组织属性和教育属性的场景数据资产,作为关键要素进入到教育教学过程中,从而形成良性循环的数据资产生态,充分发挥数据资产的教育价值。

数字化转型背景下校园卡数据治理研究与实践

教育数字化转型是贯彻落实科教兴国、人才强国、创新驱动发展的重要先手棋,数据是高校推进数字化转型的关键要素与重要战略资源,如何充分且有效地利用数据资源推进业务模式创新,营造数字化、智能化、个性化的教育教学环境已成为高校数字化转型建设上的一项必答题。作为高校信息化建设的基础工程,校园卡系统处在数据治理与业务融合创新的最前沿,并发挥重要作用。为提升数据治理效能,坚持问题导向,梳理数据治理整体思路,设计实现包含数据标准体系、基础支撑体系和组织保障体系的校园卡数据治理体系框架。在此框架基础上,以“应用为王、服务至上、简洁高效、安全运行”的工作要求和原则为指导,以创新应用与服务需求为驱动,加强统筹谋划,做好校园卡数据治理顶层设计,将数据作为业务化基础支撑,为推进校园卡业务智能化进程提供标准化数据服务,助推基于校园卡系统的高校校园生活服务大平台的数字化转型。

暗数据视角下高校图书馆数据治理策略研究

研究探讨高校图书馆的数据管理问题可为图书馆的数据应用开拓新思路。文章运用网络调查法与文献分析法回顾了暗数据研究进展,归纳总结出高校图书馆暗数据的内涵、成因、价值与构成,从暗数据视角研究探讨高校图书馆数据治理策略。根据高校图书馆数据的特点构建高校图书馆暗数据治理框架,以建立系统化的数据中心为核心,以专业化的数据馆员、智能化的数据提取和规范化的数据标准为支撑,通过严格的数据质量和数据安全管控,从数据层、保障层、治理层到应用层四个层面,实现对图书馆各类数据全生命周期的统一管理与揭示。

生成式人工智能的数据治理与“囚笼”——基于行业主体自我监管的回应型研究

以ChatGPT为代表的生成式人工智能自面世伊始即引人瞩目,数据、算法、算力作为推动生成式人工智能前行的“三驾马车”对其重要性不言而喻。然而,生成式人工智能引发的数据之殇,如数据泄露、数据垄断等亦挑战着传统数据治理框架。在智能时代,基于应用场景的分散治理、基于风险预防的事前治理、基于公权主导的硬性治理均难以满足治理与发展的双重需要。行业主体基于其专业性、及时性、协同性等灵活优势理应在智能时代的数据治理中发挥积极作用,却饱受自监自管、缺乏动力等诟病。目前,新加坡的问责制协同治理模式、美国的软法治理模式均反映着行业主体自我监管的可行性,且证实了自我监管并非完全自治。因此,以自我监管为着力点,从微观、中观、宏观三个角度构建数据治理新范式有其现实意义。

欧盟金融数据治理:框架、重点与启示

加强金融数据治理,促进金融数据顺畅流动和高效使用,是经济高质量发展的内在要求。经过多年发展,欧盟积累了较为丰富的数据治理经验,并逐步建立起较为完善的数据治理体系。前期,欧盟强调个人数据保护;但在过去的3~4年,数字经济立法更加强调消除数据流动障碍,促进数据共享。目前,欧盟在数据权利界定、权利保护、跨境流动等方面已建立了较为完善的法律体系,并形成了从欧盟到成员国再到金融业最后到单一金融机构的统一性、垂直性和专业化的金融数据治理体系。我国可学习欧盟经验,加强对国家数字经济和数字金融发展的顶层设计,以法制建设为核心完善金融数据治理的长效机制,强化金融数据跨境安全流动机制,加强数据流动应用和价值挖掘,高质量发展数字市场和数字服务,提升数字金融的国际竞争力,推进金融强国建设。

基层政府数据治理缘何艰难?——基于多重堕距视角的分析

当前,基层政府数据治理的理想愿景与现实之间存在明显差距,产生“堕距”现象。究其根源,技术运行与公共管理的价值诉求和价值实现存在矛盾、数据治理成本—收益不明确造成“文化堕距”;“数据”与“治理”关系模糊、制度执行偏离制度旨趣、技术变化与制度稳定存在张力导致“制度堕距”;数据共享动力不足、权责关系不明晰催生“职能堕距”等。政府应立足于基层治理的实际和协同发展的需要,从强调以人为本、构建数字创新氛围和可持续的技术支撑体系、健全配套制度体系等多重维度出发整体推动数字化转型,改善数据在多元治理情境中的创新应用,从而有效弥合多元“堕距”并走向技术善治。

基于云数据中心的多源异构数据治理技术研究

目前常规的多源异构数据治理方法主要通过对数据属性进行判断,从而实现分区域数据清洗,由于缺乏对非线性数据的分析,导致治理性能不佳;对此,提出基于云数据中心的多源异构数据治理技术;采用关系型数据库中的ETL功能对数据进行清洗,对数据转换模式以及数据清洗规则进行定义;引入互信息系数对数据相关程度进行判定,并进行非线性数据相关性分析;以云数据中心作为载体,对多源异构数据治理体系进行构建;在实验中,对提出的数据治理技术进行了治理性能的检验;最终的实验结果表明,提出的数据治理技术具备较高的查准率,对云数据中心多源异构数据具备较为理想的数据治理效果。

教育信息化2.0背景下高职院校智慧校园数据治理途径探讨

以“互联互通、信息共享、业务协同”为目标的教育信息化2.0时代,数据质量的不足是阻碍高职院校信息化发展的一大障碍。因此,必须构建覆盖整个学校的完善的数据治理机制,以便更好地改善数据的质量。高职院校通过实施数据治理,可以有效地把握和利用数据,并建立起完善的标准体系,从而提升数据质量实现长期可持续发展。本文将根据广西高职院校的独特情况提出数据治理思路,对智慧校园数据治理的现状与存在的问题进行分析并总结应对之策。

面向智慧服务的档案数据治理:动因、困境和路径

档案数据治理在推动档案价值高效实现、满足社会智慧利用上发挥着重要作用。本文通过分析面向智慧服务的档案数据治理开展动因,厘清其在档案数据质量、档案数据权利、档案数据开发三方面遇到的困境,进而提出加强质量管控、明确权属关系和推进深度开发的策略选择,为数据治理更好推动档案智慧服务提供建设性意见。

理念、实践与风险:大数据时代国外档案数据治理研究述评

论文从多维视角探讨国外档案数据治理研究的最新进展,旨在把握大数据时代国外档案数据治理的本质内涵与工具体系。首先,在理念上侧重于探讨大数据环境下文档概念和来源原则的适用性,阐释了档案数据治理的兴起及其表现;其次,注重从技术与战略的视角分析档案数据治理实践特征,尤其关注电子治理、IT治理、信息治理等不同话语下档案数据治理机制及其适用性;最后,在风险层面集中探讨了档案数据开放与服务活动的信任危机表征及解决策略,而社会大众数据保存热潮及催生的数据行动主义研究尤为引人瞩目。保持坚守与发展间的动态平衡,始终是国外学者开展档案数据治理理论与实践探索的基本准则。

南海及其附属岛礁海洋科学考察历史资料系统整编2.数据治理技术与应用

在南海及其附属岛礁海洋科学考察历史资料系统整编项目实施过程中,数据管理是一项重要工作。文章从数据管理者的角度,以数据为研究对象,以数据治理为研究核心,探讨数据的科学管理工作,构建一个简单的数据治理模型,包含安全体系、组织体系、标准体系、资源体系、共享体系、对接体系共6大体系,为项目数据以及南海海洋数据的数据治理工作提供保障。文章重点围绕数据安全体系、数据标准体系、数据资源体系做简要论述。

数据治理共同体的内涵意蕴及其构建路径——基于国家数据局的职责构成分析

现实环境的复杂性、不确定性、风险性以及数字资源战略地位的凸显对数据治理提出了更高要求。国务院组建国家数据局,负责协调推进数据基础制度建设,统筹数据资源的整合共享和开发利用,统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。国家数据局的组建彰显了中央政府对于数据治理重要性的考量,国家数据局的“统筹”定位和职责构成彰显了建构数据治理共同体的必要性。基于数据治理理论和共同体理念,数据治理共同体需要从主体建构、价值建构、功能建构和关系建构四个层面推进,坚持政府主导、多元主体共同参与、以共建共治共享为价值取向,实现数据治理功能的深度耦合,形成互联互动的协同关系,推动我国数据治理体系和治理能力现代化。

共建共享视角下数智校园的理论框架与数据治理实现路径

大数据时代,数智校园建设是我国教育信息化任务的重中之重,共建共享所形成的协同治理效应成为推动数智校园建设的创新动力。为增强校园数智化水平,探索校园治理能力的提升路径,文章首先根据现阶段的治理痛点,提出了健康安全、财产安全、学习预警、节能减碳和资源共享五大治理需求;然后,文章结合数智校园的概念内涵,引入了高校内部、高校外部多方共建共享的理念,设计了以“一个数据底座、一个综合平台和三个业务中心”为核心内容的数智校园系统框架,并建立了数智校园共建共享合作生态与共赢机制;最后,文章提出了校内合作、校校合作与校企合作数智校园数据治理的实现路径,以期为用数价值挖掘与数智校园建设提供可行方案。

中国参与全球数据治理的价值、面临的困境及对策

随着信息技术的飞速发展,人类社会已进入大数据时代。全球数据治理是国家治理体系现代化和网络强国建设的重要组成部分,对国家间利益分配以及全球经济发展具有重要意义。当前,中国在全球数据治理领域的影响力较弱,参与全球数据治理机制的过程中面临诸多困境。为了有效应对这些困境,中国应积极参与全球数据治理规则制定、提升国际话语权、扩大信息技术和产业等对传统贸易和投资合作领域的影响,同时在推动世界互联网大会等国际交流平台建设的基础上,在新时代下努力构建有利于中国参与全球数据治理的国际秩序。

我国高校大数据治理能力成熟度模型的构建与实践——基于CMM与ISM融合研究的视角

构建科学有效的高校大数据治理评价模型,对激活大数据在教育数字化转型中的核心驱动作用,发挥高校在教育数字化转型中的引领示范作用具有重要意义。基于此,基于高校大数据治理的核心要素,通过融合解释结构模型(ISM)和能力成熟度模型(CMM)两种研究方法,以ISM的层次结构划分逻辑、核心要素在层次结构中的分布情况等量化手段,强化在CMM构建过程中,划分成熟度等级、确定关键过程域、明晰成熟度等级和关键过程域的对应关系等主要环节的科学性与合理性,构建出包括5个成熟度级别、21项关键过程域在内的我国高校大数据治理能力成熟度模型。同时,基于2022年浙江省高校信息化建设评估项目数据,采取分层抽样法抽取30所高校开展模型的实践应用,以期为高校大数据治理评价研究提供参考。