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出版者:清华大学出版社

作者:杨宗志

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:2001-9-1

价格:33.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302048473

丛书系列:

图书标签:

• Kylix
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《数字时代的数据治理与未来趋势》 内容简介 本书深入剖析了当前数字经济浪潮下，数据作为核心生产要素所面临的复杂治理挑战与未来的演进方向。全书围绕“规范、安全、价值”三大核心支柱展开，旨在为企业管理者、数据科学家、政策制定者以及信息安全专业人士提供一套系统、前瞻且实用的理论框架和实践指南。 第一部分：数据治理的基石与挑战 第一章：数字经济中的数据本体论 本章首先界定了现代企业数据资产的内涵与外延，区别于传统信息资产的特点。深入探讨了数据生命周期的各个阶段——从采集、存储、处理、共享到销毁——在当前技术环境下呈现出的新形态。重点分析了大数据、物联网（IoT）和人工智能（AI）技术对数据本体结构产生的颠覆性影响，例如非结构化数据占比的激增、数据流的实时化需求，以及数据模型复杂度的指数级增长。 第二章：全球数据合规与监管环境的重塑 随着数据流通的全球化，跨司法管辖区的监管冲突日益尖锐。本章详细梳理了全球范围内主要的数据保护法规，包括欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、中国的《数据安全法》和《个人信息保护法》，以及美国各州在隐私保护方面的差异化立法。分析了这些法规对企业数据跨境流动、本地化存储提出的具体要求和技术实现难度。特别关注了“数据主权”概念在国际贸易和地缘政治中的作用。 第三章：数据质量的度量、维护与自动化 数据质量是所有高级数据应用（如AI模型训练、精准营销）的生命线。本章超越了传统的准确性、完整性指标，引入了“时效性、相关性、可解释性”作为现代数据质量评估的新维度。探讨了利用机器学习算法进行数据质量异常检测和自动修复的技术路径。同时，阐述了建立持续数据质量监控体系（Data Quality Observability）的关键流程和指标体系，以应对高吞吐量数据流中的质量滑坡。 第二部分：数据安全与隐私保护的深度防御 第四章：零信任架构下的数据访问控制 传统基于边界的安全模型在云原生和远程办公环境下已失效。本章全面介绍零信任（Zero Trust）数据安全架构的设计原则，强调“永不信任，始终验证”。详细阐述了基于属性的访问控制（ABAC）、基于角色的访问控制（RBAC）在复杂数据环境中的融合应用。重点剖析了如何实现对敏感数据的精细化、动态化授权，确保只有在满足所有上下文安全策略时，用户或应用才能获取数据。 第五章：隐私增强技术（PETs）的实践与前景 隐私计算是当前数据安全领域的研究热点。本章系统介绍了同态加密（Homomorphic Encryption）、安全多方计算（MPC）、联邦学习（Federated Learning）等核心PETs技术的工作原理、性能瓶颈及适用场景。通过具体的案例分析，展示企业如何在不泄露原始数据的前提下，实现跨组织的数据联合分析和模型训练。同时，探讨了PETs技术从实验室走向大规模商业应用中遇到的工程化挑战，如计算开销和互操作性问题。 第六章：数据泄露的风险识别与应急响应 本章着眼于主动防御和快速恢复能力。构建了一套数据安全风险矩阵，涵盖了内部人员威胁、供应链漏洞和高级持续性威胁（APT）对数据资产构成的具体风险。详细阐述了构建高效的数据泄露应急响应计划（IRP）的步骤，包括事件检测、遏制、根除和恢复的全流程管理。强调了数据溯源（Data Provenance）和不可抵赖性在事后审计和法律追责中的关键作用。 第三部分：释放数据价值与未来趋势 第七章：数据资产化与价值衡量体系 数据不再仅仅是运营的副产品，而是核心资产。本章探讨了如何将数据转化为可量化的财务和战略价值。提出了多维度的数据资产价值评估模型，考虑了数据的稀缺性、可用性、变现潜力及合规成本。讨论了数据产权的界定与内部交易机制的设计，激励业务部门积极贡献和维护高质量数据。 第八章：数据中台与现代数据架构演进 本章对比分析了数据仓库（DW）、数据湖（Data Lake）和数据湖仓一体（Lakehouse）架构的优劣，并着重探讨了“数据中台”在支撑企业级数据服务方面的核心理念和实践经验。阐述了如何通过元数据管理、数据目录和统一的数据服务API，实现数据的“即取即用”，打破传统数据孤岛，加速数据驱动的决策流程。 第九章：人工智能伦理与可信赖AI（Trustworthy AI）的治理 随着AI在金融、医疗等高风险领域的应用加深，模型的公平性、透明度和可解释性成为新的治理焦点。本章深入研究了AI模型中的偏见来源（Bias Detection），并介绍了反事实解释（Counterfactual Explanations）等技术，以增强模型决策过程的可解释性。提出了建立“AI伦理委员会”和模型审计机制的必要性，确保AI应用符合社会价值取向，避免潜在的法律和社会风险。 第十章：面向未来的数据生态系统 展望未来十年，数据治理将从内部合规转向跨生态系统协作。本章探讨了去中心化身份（DID）和区块链技术在构建更安全、更可信赖的数据交换网络中的潜力。分析了“数据空间”（Data Spaces）的构建模式，例如工业4.0中的数据共享框架，预测数据治理将向自动化、预测性和自治化方向发展，最终形成一个自我监管、高效流转的智能数据基础设施。 本书的深度和广度，使其成为指导企业实现数据战略转型、构建安全可信赖数据环境的权威参考读物。

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