赛迪报告：数据治理的12个工具，你知道几个？
7月31日，拥有2.5亿用户的小红书app在安卓应用商店中全部下架，被疑数据造假、刷单成风；今年2月，抖音海外版企业因涉嫌侵犯儿童隐私，而向美国联邦贸易委员会支付了高达570万美元（近3812万人民币）的和解金；
由此可见，即便是发展迅速、用户猛增的移动APP，也存在着较严重的数据合规和隐私保护问题！
然而企业意识淡薄，我国目前尚未形成系统的法律监管规定，观之国外，尤其是西方发达国家都有专门性个人数据保护法律。
为什么要进行数据治理？
保障国家、社会与经济的正常运行
目前，我国的基础设施安全防护能力较弱，数据从生产、采集、存储、处理到被销毁的各个环节都有可能成为黑客攻击的对象，从而影响国家、社会与经济运行。
确保个人隐私安全
近年来个人隐私信息泄露案件不断增加，个人数据安全形势愈发严峻。
维护我国数据主权
面对激烈的全球竞争，我国大数据跨境流通的法律法规还不完善，流通标准也尚未建立，数据主权的维护受到挑战。
如何进行数据治理？
近日，赛迪智库政策法规研究所发布了《2019中国数据治理发展报告》，分析了我国的数据治理模式及政策法规，并列举解析了金融、工业、政府、电商、物流、医疗6个行业的数据治理方式。
数据治理工具：
数据治理模式：
由于治理手段往往表现为法律制度形式，从法律的视角出发，可以归纳为以下三种模式：人格权模式、财产权模式、数据产权模式。
数据治理底层技术主要包括数据采集、数据存储和数据计算等，其研发水平是数据治理技术的基石；
大数据分析架构搭建：
数据可视化：将数据通过一系列技术手段转化为图形、图像等视觉信号，使数据更加直观地呈现在治理主体面前；
统计分析：国外知名企业，如IBM、Oracle等在大数据一体机的研制中处于前列，我国华为企业推出了FusionCube大数据一体机为客户带来更高价值，浪潮公司推出了云海大数据一体机满足客户的实时分析需求；
数据挖掘：是通过算法从大量数据中挖掘隐藏信息的过程。
（文章来自中国电子信息产业发展研究院微信公众号）
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