在峰会主论坛上，中国信息通信研究院云研究所所长何宝红发布了“2022年大数据十大关键词”。
报告显示，今年十大关键词涉及数据从计算机语言到成为生产要素的整个生命周期，包括（1）【数据资源化】，即数据从计算机语言到人类可以识别的信息（2） ）【数据治理】，就是对分散、复杂的数据进行分类、组织和管理（3）【数据资本化】，就是将数据与货币联系起来；（4）【数据开发与应用】，就是对数据进行加工和处理转化为业务赋能，（5）【数据流通】，即完成部门、机构之间数据点对点的合规交换与共享，（6）【数据元市场】，即推动整体社会遵循统一规范的体系，系统完成数据的合规流通和利用，（七）【数据安全】，即确保数据流通的整个生命周期符合相关法律法规。
关键词1关键词1：创新数据库优化数据资源利用流程
数据库作为支撑数据存储和计算的核心技术产品，为了适应与数据元素相关的需求，正在经历快速的技术革新。
一方面，AI数据库、云原生数据库推动数据的价值挖掘从“春天的白雪”走向“底层人”。 数据的使用不再是金融、电信等数据密集型行业的特征，而是成为全社会、全行业的普遍行为。 这就导致数据处理和利用需要更加平民化和高效。 AI数据库具有自动运维、智能开发等能力，云原生数据库具有按量计费、弹性扩展等能力，两者都可以降低成本、提高性能数据处理和利用过程的效率。 他们正在成为甲骨文、亚马逊、阿里巴巴、华为等巨头。 供应商的研发热点。
另一方面，防篡改数据库和完全保密的数据库支撑数据实现定价的高效确认和便捷的合规流转。 防篡改数据库在高效存储和计算的基础上，提供数据防篡改和操作防篡改功能，从而支持数据确权和定价，而全保密数据库可以在加密状态下实现数据的高效存储和计算，从而支持数据合规性。 循环。 两者都成为麻省理工学院等学术机构的研究热点，以及华为、阿里巴巴等供应商的研发热点。
关键词2 关键词2：图计算平台助力大规模图数据资源利用
图数据不同于传统的行列式数据。 它使用点和边模型来有效地描述实体、属性和关系。 近年来在企业智能营销、风控等必要的数据应用中得到广泛应用。 随着行业数据智能化转型的深入，图数据占数据总量的比例也在快速上升。
预计到2025年，图技术将占数据和分析创新的80%，高于2021年的10%。随着图数据规模的增加，图数据的“大数据”时代开始。 起源于20世纪80年代的传统关系数据库和起源于2000年左右的专用图数据库已经不再能够支持大规模图数据的高效存储。 和计算。
图计算平台通过抽象计算层和集成层，增强基于图数据库的兼容性和大规模数据计算能力，实现多种存储介质中图数据的高效聚合和多跳情况下的复杂计算能力。 目前该领域的政策支持不断加大，开源系统快速发展，商业产品层出不穷，快速支撑了图数据这一重要元素类型的价值释放。
关键词三
关键词三：数据中心成为企业挖掘数据要素价值的核心引擎。
随着企业数字化转型的深入，数据相关的系统和组织变得越来越复杂和冗余，壁垒逐渐增加。 为了在组织或企业内部构建一套可复用的数据和分析能力，减少数据本身及相关技术架构的冗余，打通不同系统中数据之间的壁垒，数据中台应运而生。 其理论体系从发展初期的“百家之争”逐渐变得更加集中和清晰，并已达成业界共识：数据中台构建数据资源与业务之间的骨干网络价值，是“企业数字化转型的核心引擎”。
近年来okx，由于数字化转型政策的不断推动，数据中台发展迅速，成为成熟度曲线中期望值最高的部分。 该领域国内供给端发展迅速，供应商不断丰富。 除了这一概念的提出者阿里巴巴之外，华为、腾讯、网易、星链等大数据公司也纷纷进入该市场。 应用相关的实施案例正在迅速增加。 中国移动、中国联通、中国工商银行、中国农业银行等大型央企、金融机构和地方政府纷纷启动项目招标，并形成了自己的实践案例。
关键词四 关键词四：DCMM标准实施引领行业数据治理
DCMM是我国数据管理领域第一个国家标准。 为企业数据管理工作提供客观评价依据，指导企业系统构建数据管理框架，持续优化数据管理能力。
经过近三年的发展，DCMM已得到广泛认可，标准实施评估成果正在加速显现。 在培育统一数据要素市场的过程中，DCMM标准实施评估可以增强各类市场主体的数据能力和数据活力，弥合地区差异、对接行业水平，扩大数据资源优质供给，从而改善数据元素的流通。 效率引导数据资源的高效积累和有序聚集。
为持续推动企业数据管理能力提升，工信部印发《企业数据管理国家标准实施工作方案》，支持全国行业补贴政策，推动企业数据管理国家标准实施评估工作重点地区、重点产业。 预计到2025年，标准实施评估企业超过1万家，培训晋升人员超过15万人。
关键词五 关键词五：数据估值成为数据资本化的切入点
数据价值的探索过程是随着企业数字化转型的发展而发展的。 2015年提出信息价值评估框架，从信息内在价值、信息商业价值、信息绩效价值、信息成本价值、信息市场价值、信息经济价值六个维度进行衡量。 但该框架大多停留在概念层面，仅明确了主要影响因素，并未提出具体的衡量指标和方法。
中国企业的全面数字化转型大致始于2015年，2017年后进入爆发期。企业在意识到数据价值的同时，投入了巨大的人力、物力、财力。 因此，迫切需要一套估值指标来明确量化数据的价值，评估数字化转型的有效性。 2021年以来，光大银行、南方电网、浦发银行等企业相继开展数据估值的研究和实践。
但也应该看到，数据估值仍处于发展初期，估值的目的和框架还需要在具体场景中进行探索和验证。 分析行业数据估值结果后认为，数据产品可以作为估值对象，估值实际上是衡量数据对业务发展贡献的间接经济价值，以及通过处理数据而获得的直接经济价值。数据作为商品。 因此，数据估值是一项涵盖数据管理、数据应用、数据交易、AI建模的综合性工作。
关键词六 关键词六：定义数据开发应用新模式
该概念最早由国外学者于2014年提出，随后业界逐渐补充其内涵。 2018年正式纳入数据管理技术成熟度曲线，从而进入国际视野。
2022年，中国信息通信研究院正式牵头启动标准建设工作，以此为基础推动我国大数据产业多元化发展。 作为帮助企业完成数字化、智能化转型的一剂良药，供给侧和需求侧都在争先恐后地尝试。
制造商中，腾讯、阿里巴巴、亚信科技、海南数字制造等企业纷纷采用这一理念，打造新一代数据研发工具平台。 一些企业内的龙头机构，如工商银行、农业银行、中国移动等也在实践这一点，并取得了可观的成效。 标准化方面，今年信息通信研究院牵头联合各行业30多家单位开展标准制定工作。 该标准包括7个模块、25个环节，旨在推动我国数据文化扎实发展。
关键词七 关键词七：一体式隐私计算机欧意交易所，助力打破数据元素流动
2022年是隐私计算落地元年。 多场景应用加速，隐私计算一体机为应用开辟新路径。
首先，作为软硬件一体化的专用设备，利用硬件特性增强软件实现方案。 其安全加固、性能加速、易用性三大优势，使得隐私计算一体机在众多工程优化方案中脱颖而出，降低用户成本。 利用技术门槛和综合成本。 其次，一体机技术的实现方式并不单一，各家公司的产品百花齐放。 它可以基于可信硬件或加密卡，同时使用计算加速卡或网络加速卡。 还可预装应用服务场景组件，组合方案多样化。 多硬件、多角度组合的提升已经成为软硬件融合的发展趋势，并在金融、政府、医疗等场景中涌现。 三是产品形态多样，标准化亟待解决。 国内外已有多个标准率先规范技术研发和应用。 不过，同样值得注意的是，隐私计算一体机不仅可以突破应用瓶颈、扩大应用规模，面对数据安全流通的巨大需求，我们还必须不断探索更易于使用的解决方案。 - 使用实施解决方案。
关键词八 关键词八：数据元政策从宏观到落地
2022年伊始，《数字经济“十四五”规划》和《要素市场化配置改革方案》两个文件对数据要素的特殊布局，重启了数据要素领域的探索，政策层面先进性和行业实践不断深化和创新。
一是顶层设计逐步细化。 国家从全国统一市场的角度对数据要素的发展做出了安排。 并对深圳示范区数据要素市场准入作出具体安排。 数据基础设施体系建设也在加快推进。 。 二是地方性法规相继出台。 目前，已有19个省市公布了相关数据法规，以促进数据利用和产业发展为基本定位，大多以公共数据为抓手，结合当地实际和特点，进一步激发市场主体活力。 三是交易模式不断创新。 各地数据交易所优化运行结构。 贵阳制定了交易规则，上海建设了数字业务系统，深圳建设了开源社区。 这些探索为数据交易奠定了更加坚实的基础。
然而，我们还远远没有完全释放数据元素的价值。 数据所有权和定价尚未达成共识。 数据泄露和未经授权的滥用等问题加剧了人们的不信任。 如何建立有效的规则体系和监督机制，如何利用前沿技术解决疑难问题，仍需要政产学研各界的共同努力。
关键词九 关键词九：数据安全合规整体进入新阶段
随着2021年两部法律的颁布实施，各行各业数据安全监管不断加强，合规工作进入新阶段。
首先，为正确理解监管内容、有效落实监管要求，各界广泛掀起了学习政策法规的热潮。 其次，作为数据安全领域的一项重要工作，数据分级分类也是实现精细化安全管理的必备能力。 他们也成为了这一轮学习热潮的焦点。 第三，为推动行业企业数据安全落实，部分行业主管部门已发起监管报送。 最后，在供给侧市场，一些企业已经开始开发合规管理工具，协助需求侧实现监管响应的自动化。
关键词十
关键词十：数据分类分级引领数据安全治理
数据分类分级作为数据安全工作的基础内容，是精细化数据安全管理的必要前提，需要在数据安全治理工程中首先落实。 随着方法论共识、行业精细化、工具开发等发展趋势，数据分类和分类也跻身十大关键词之列。
首先，分类分级作为《数据安全法》中明确提到的概念之一，引起了各地政府、行业、企业的研究和讨论，并逐步形成了从建立组织机构到实施监管的“七步走”方法论。保证实施相应级别的数据安全管控策略。 共识。 其次，为指导企业分类分级工作的推进和实施，各行业制定了标准规范，明确分类分级工作的原则、方法和定义，进一步细化相关要求。 最后，自动化分类和分类工具或咨询服务正在数据安全供应商市场蓬勃发展。 据中国信息通信研究院“可信数据安全”评价体系统计，2022年参与分类分级工具或服务的企业数量将从2021年的4家增加到14家。
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