利用權威機構做大數據標准

1. 大數據時代如何做好數據治理

企業數據分析系統的數據來源是各個業務系統或手工數據，這些數據的格式、內容等都有可能不同。如果不進行數據治理，數據的價值難以發揮。只有對數據標准進行規范，管理元數據、數據監控等，才能得到高質量的數據。得到規范的數據後，才可在此基礎上進行主題化的數據建模、數據挖掘、數據分析等。

2013年被眾多的IT人定義為中國的大數據元年，這一年國內的大數據項目開始在交通、電信、金融部門被廣泛推動。各大銀行對Hadoop的規劃、POC尤其風生水起，帶動了一波大數據應用的熱潮，這個熱潮和當初數據倉庫進入中國時的2000年左右很相似：應用還沒有想好，先歸集一下數據，提供一些查詢和報表，以技術建設為主，業務推動為輔。這就導致了這股Hadoop熱潮起來的時候，傳統企業都是以數據歸集為主的，而BAT這樣的企業則天生以數據為生，早早進入了數據驅動技術和業務創新的階段。

隨著Hadoop技術的提升，數據如何進來，如何整合，開展什麼樣的應用都已經有了成熟的案例，可是，同傳統數倉時代一樣，垃圾進垃圾出，如何破？相比傳統數倉時代，進入Hadoop集群的數據更加的多樣、更加的復雜、量更足，這個數倉時代都沒有處理好的事情，如何能夠在大數據時代處理好，這是所有大數據應用者最最期盼的改變，也是大數據平台建設者最有挑戰的難題：數據治理難的不是技術，而是流程，是協同，是管理。 睿治數據治理平台平台架構

元數據：採集匯總企業系統數據屬性的信息，幫助各行各業用戶獲得更好的數據洞察力，通過元數據之間的關系和影響挖掘隱藏在資源中的價值。

數據標准：對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準，並通過標准評估確保數據在復雜數據環境中維持企業數據模型的一致性、規范性，從源頭確保數據的正確性及質量，並可以提升開發和數據管理的一貫性和效率性。

數據質量：有效識別各類數據質量問題，建立數據監管，形成數據質量管理體系，監控並揭示數據質量問題，提供問題明細查詢和質量改進建議，全面提升數據的完整性、准確性、及時性，一致性以及合法性，降低數據管理成本，減少因數據不可靠導致的決策偏差和損失。

數據集成：可對數據進行清洗、轉換、整合、模型管理等處理工作。既可以用於問題數據的修正，也可以用於為數據應用提供可靠的數據模型。

主數據：幫助企業創建並維護內部共享數據的單一視圖，從而提高數據質量，統一商業實體定義，簡化改進商業流程並提高業務的響應速度。

數據資產：匯集企業所有能夠產生價值的數據資源，為用戶提供資產視圖，快速了解企業資產，發現不良資產，為管理員提供決策依據，提升數據資產的價值。

數據交換：用於實現不同機構不同系統之間進行數據或者文件的傳輸和共享，提高信息資源的利用率，保證了分布在異構系統之間的信息的互聯互通，完成數據的收集、集中、處理、分發、載入、傳輸，構造統一的數據及文件的傳輸交換。

生命周期：管理數據生老病死，建立數據自動歸檔和銷毀，全面監控展現數據的生命過程。

數據安全：提供數據加密、脫敏、模糊化處理、賬號監控等各種數據安全策略，確保數據在使用過程中有恰當的認證、授權、訪問和審計等措施。

建立完整的、科學的、安全的、高質量的數據管控技術體系，是首要的任務。作為數據管控的基石，為了更好支撐後續工作的開展，技術體系必須一步到位，是功能完備、高質量、高擴展性的，而不是僅實現部分功能，或者功能不完善的「半成品」。

疊加更多業務數據、細化數據業務屬性與管理屬性、優化與調整數據管控流程，尤其是適應未來的現代企業數據管控制度的建立完善，是逐步積累推廣、不斷磨合改進的長期過程。這些工作應及早啟動，並成為後續大數據平台建設工作的重點。

談大數據時代的數據治理 當前要做的是功能框架的完善，而完善的著力點則是「數據資產目錄」：用資產化的視角來管理一個企業的數據，只有把數據作為資產來認識和管理，大數據項目才能達成預期，也能夠治理好。大數據時代帶來的價值，個人認為主要有兩個，一個是技術架構，主要是架構理念的進步，另外一個更重要的則是對數據的重視。大數據時代是數據的時代，IT向DT轉型，不單單是BAT，所有的IT公司，未來都在數據這兩個字上。

對於一個企業來說，把數據作為資產，才是建設大數據的最終目的，而不是僅僅是因為Hadoop架構帶來性價比和未來的擴展性。當一個企業把數據作為資產，他就像管理自己名下存摺、信用卡一樣，定期梳理，無時無刻不關心資產的變化情況，關注資產的質量。

而資產目錄就是管理資產的形式和手段，他像菜單一樣對企業的資產進行梳理、分門別類，提供給使用者；使用者通過菜單，點選自己需要的數據，認可菜單對應的後端處理價值，後廚通過適當的加工，推出相應的數據服務；這是一個標準的流程，而這些流程之上，附著一整套數據管理目標和流程。

大數據平台以數據資產目錄為核心，將元數據、數據標准、主數據、數據質量、數據生命周期、數據輪廓等信息在邏輯層面關聯起來，在管理層面上整合成統一的整體，構建起數據管理體系，全面的支持數據服務等具體應用。

大數據平台實現了數據存儲、清洗和應用。在數據匯入和匯出的過程中，需要對數據的元數據進行統一記錄和管理，以利於後續的數據應用和數據血緣分析。數據質量一直是數據集成系統的基礎工作，對數據的各個環節設置數據質量檢查點，對數據質量進行剖析、評估，以保證後續應用的可信度。

在數據收集的過程中，隨著數據維度、指標的聚集，如何找到所需的業務指標及屬性，並且評估相關屬性的業務及技術細節，需要對收集的所有數據進行業務屬性，並進行分類，建立完善的數據資產目錄。

數據資產目錄是整個大數據平台的數據管理基礎，而數據資產目錄由於數據的多樣性，在使用的過程中，必然涉及數據許可權的申請、審批管控流程，而管控流程的建立依賴於相應崗位的設立和對應職責的建立。

大數據平台的數據管理架構規劃，通過數據物理集中和數據邏輯整合，徹底擺脫企業「數據豎井」的困境。大數據平台數據管理架構分為功能架構、流向規劃和數據架構三個層面。

數據管理功能架構：借鑒DAMA數據管理和DMM數據成熟度理論，著眼於數據管理技術和數據管理流程融合，組織數據管理功能。

數據流向規劃架構：規劃整個大數據平台的數據流向，並在數據流入、數據整合、數據服務的具體環節實現精細化管理。

數據管理的數據架構：以數據資產目錄為核心，數據項為最小管理單元，將技術元數據（實體、屬性和關系）、業務元數據和管理元數據（數據標准、主數據、數據質量、數據安全）融合為彼此緊密聯系、密不可分的整體，共同構成精細化管理的數據基礎。

數據管理在整個大數據平台不僅僅是一個主要功能模塊，它還是整個企業層面數據治理的重要組成部分，它是技術和管理流程的融合，也需要合理管控流程框架下組織機構之前的協調合作。如何利用統一的數據管理模塊對企業所有進入到數據湖的數據進行有效管控，不單單取決於數據管理模塊本身，也取決於元數據的合理採集、維護，組織結構及制度的強力支持保證。

談大數據時代的數據治理 大數據平台數據管理參照了DAMA對於數據管理的九個管理目標，並進行裁剪，並對部分管理目標進行了合並，並參照了CMMI制定DMM數據成熟度目標，採用循序漸進，逐步完善的策略對管理目標進行分階段完成，制定完整的管控流程和數據治理規范，以便持續的對數據進行管理，遞進實現DMM定義的成熟度目標。

億信睿治數據治理管理平台和DAMA的對應關系如下：

談大數據時代的數據治理 大數據平台數據管理的核心內容是數據資產目錄，圍繞數據資產目錄的數據流入、數據整合、數據服務都是數據管理的核心。數據管理主要管理數據的流動，以及管理流動帶來的數據變化，並對數據底層的數據結構、數據定義、業務邏輯進行採集和管理，以利於當前和未來的數據使用。為了更好的對數據進行管理和使用，制度層面的建設、流程的設立必不可少，同時也兼顧到數據在流動過程中產生的安全風險和數據隱私風險。

因此數據管理介入到完整的數據流轉，並在每個節點都有相應的管理目標對應，整個數據流框架如下圖所示：

談大數據時代的數據治理 企業在建制大數據平台的同時，對進入數據湖的數據進行梳理，並按照數據資產目錄的形式對外發布。在發布數據資產之後，則對進出數據湖的數據進行嚴格的出入庫管理，保證數據可信度，並定期進行數據質量剖析檢查，確保數據資產完善、安全、可信，避免「不治理便破產」的讖言。

2. 現在是大數據時代，伊利股份如何利用大數據的

伊利股份是比較重視消費者的消費數據。伊利股份與尼爾森、凱度、英敏特等權威機構進行大數據合作，並基於互聯網消費者的超大量數據，搭建了覆蓋430個數據源、有效數據量級達到全網90%以上的大數據雷達平台。通過大數據技術的應用，伊利股份可以精準洞察消費市場，更好的滿足消費者的需求。

3. 海南省大數據開發應用條例

第一章總 則第一條為了推動大數據的開發應用，發揮大數據提升經濟發展、社會治理和改善民生的作用，促進大數據產業的發展，培育壯大數字經濟，服務中國（海南）自由貿易試驗區和中國特色自由貿易港建設，根據有關法律法規，結合本省實際，制定本條例。第二條本省行政區域內大數據開發應用及相關活動適用本條例。

本條例所稱大數據，是指以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，以及對數據集合開發利用形成的新技術和新業態。第三條大數據開發應用應當堅持全省統籌、依法管理、市場主導、創新引領、共享開放、保障安全的原則。第四條省、市、縣、自治縣人民政府領導本行政區域內大數據開發應用工作，協調解決大數據開發應用重大問題。

省人民政府信息化主管部門負責規劃、指導、監督全省大數據開發應用工作，市、縣、自治縣人民政府信息化主管部門負責本行政區域內的大數據管理工作。

縣級以上人民政府其他部門應當按照各自職責做好大數據開發應用相關工作。第五條省人民政府設立省大數據管理機構，作為實行企業化管理但不以營利為目的、履行相應行政管理和公共服務職責的法定機構。

省大數據管理機構負責組織實施大數據開發應用總體規劃，統籌政務信息化項目管理和政務信息資源共享開放，管理運營政務數據資產，推進政務和社會大數據開發應用，具體實施大數據開發應用監督工作。第六條省人民政府信息化主管部門應當會同省大數據管理機構和有關部門，按照適度超前、合理布局、綠色集約、資源共享的原則，編制本省大數據開發應用總體規劃，報省人民政府批准後公布實施。

市、縣、自治縣人民政府和省人民政府有關部門應當依據本省大數據開發應用總體規劃，編制本區域、本部門、本行業大數據開發應用專項規劃，報省人民政府信息化主管部門和省大數據管理機構備案。第七條省人民政府標准化主管部門應當會同省人民政府信息化主管部門和省大數據管理機構制定數據採集、開發、交換、共享、開放、安全等標准，實現數據准確、完整、規范，促進大數據的開發應用。

省大數據管理機構應當制定政務信息資源全過程管理規范。第八條任何單位或者個人採集、開發和利用數據應當遵守法律法規規定，遵循合法、正當、必要的原則，不得損害國家利益、社會公共利益和他人合法權益。第九條縣級以上人民政府及有關部門應當加強大數據開發應用、安全等方面知識的宣傳普及、教育培訓，增強全社會大數據安全意識，提高大數據開發應用和安全風險防範能力。第二章大數據開發與共享第十條省人民政府應當建立跨部門、跨區域、跨行業的大數據信息資源協同推進機制，統籌規劃全省信息基礎設施，推進信息資源的歸集整合、共享開放和融合應用。

市、縣、自治縣人民政府應當推進本行政區域內信息基礎設施建設，提升大數據開發應用支撐能力，提高信息基礎設施網路化智能化水平。第十一條省大數據管理機構應當建設、管理全省統一的政務數據中心、信息共享交換平台、政務大數據公共服務平台和政務數據開放平台等政務信息資源共享開放基礎設施以及全省基礎性、公共性政務信息化項目。

已建、新建的政務信息系統，應當與全省統一的政務信息資源共享開放基礎設施互聯互通和信息共享。第十二條鼓勵和支持基礎電信運營商建設國際海底光纜及省內登陸點等信息基礎設施，構建安全便利的國際互聯網數據專用通道，提高本省的國際通信互聯互通水平。第十三條省大數據管理機構應當統籌推動政務數據採集匯聚、登記管理、共享開放，推動社會數據匯聚融合、互聯互通、開發利用。第十四條政務信息資源實行目錄管理。

政務部門應當按照國家和本省有關規定和標准，編制、注冊登記、更新、維護政務信息資源目錄，並負責採集政務數據。

省大數據管理機構和市、縣、自治縣人民政府信息化主管部門應當按照國家有關規定，統籌確認政務信息資源共享目錄和開放目錄。

本條例所稱政務部門，是指政府部門及法律法規授權具有行政職能的事業單位和社會組織。第十五條政務信息資源共享分為無條件共享、有條件共享、不予共享三種類型，實行負面清單管理，負面清單以外的政務信息資源應當共享。

凡列入不予共享類的政務信息資源，應當有法律、行政法規或者國務院政策依據。

省大數據管理機構應當會同保密等有關部門開展政務信息資源負面清單審核工作。

4. 大數據培訓國內權威機構有哪些》

這個看機構的品牌知名度。往屆學員就業薪資等，講師實力，
課程大綱等多方面去考慮。 綜合起來才是一個機構的水平。

5. 國內外在利用大數據上的不同做法

近期外賣企業 大數據 殺熟受到知名媒體的批評，同時也證明了這一事實，由此可以看出中國互聯網行業的短視，相比之下外國企業卻是利用大數據進行創新，這或許就是中外互聯網行業最大的不同吧。

大數據殺熟的疑問其實早已存在，例如此前的網約車企業殺熟就曾引發巨大的爭論，不過當時並未有權威機構對此證實，而相關的網約車企業也迅速對此否認。

這次外賣企業以大數據殺熟則得到了知名媒體的證明，說明了中國互聯網企業確實有利用它們掌握的大數據謀求更豐厚的利潤，宰割國內消費者。

其實如果再放開來說，中國互聯網行業存在著許多弊病，除了大數據殺熟之外，它們還利用自己的大數據優勢廣泛向消費者推送相關的廣告，這是屬於侵犯隱私的行為，實在過於肆意妄為。

或許也正是它們在國內可以如此做，導致它們只能蝸居國內市場，至今在海外市場都難以取得突破，因為在海外市場它們需要遵守當地的法規，重視消費者的隱私，無法如國內這樣如此輕松的賺取豐厚的利潤。

相比起中國的互聯網行業，國外互聯網企業卻是利用大數據進行創新，不斷增強自己的競爭力，同時獲得消費者的支持。

以全球知名的互聯網企業谷歌為例，它擁有大數據的優勢，​卻​​是​利用大數據研發健康產品等幫助人類預防疾病，對比起中國的互聯網企業可以看出它們正利用大數據進行創新，實現更加高大上的目標，映襯出中國互聯網行業的短視。

或許也正是這種差異，導致中國互聯網企業出海往往難以與它們進行競爭，無奈之下中國的互聯網企業在國內市場發展壯大之後考慮的是如何在國內市場如何掘金，甚至瞄準消費者手裡那幾塊菜錢，卻沒有找到高大上的目標。

對比起在國內牛逼哄哄的互聯網企業，中國製造卻已在國際市場取得了可喜的成就，中國製造的產品如電視、手機等產品都已在國際市場站穩腳跟，證明了中國製造的實力，這更是映襯得中國互聯網行業目光短淺。​

如今新華網批評外賣平台大數據殺熟，或許能讓這些互聯網企業反思自己，不再以竭力壓榨國內消費者為目的，將目標放在創新方面，增強自己的競爭力，以與國際企業競爭為目標。

6. 貴州省大數據發展應用促進條例

第一章總則第一條為推動大數據發展應用，運用大數據促進經濟發展、完善社會治理、提升政府服務管理能力、服務改善民生，培育壯大戰略性新興產業，根據有關法律、法規的規定，結合本省實際，制定本條例。第二條本省行政區域內大數據發展應用及其相關活動，應當遵守本條例。

本條例所稱大數據，是指以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特徵的數據集合，是對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行採集、存儲和關聯分析，發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。第三條大數據發展應用應當堅持統籌規劃、創新引領，政府引導、市場主導，共享開放、保障安全的原則。第四條省人民政府堅持應用和服務導向，推進大數據發展應用先行先試；積極引進和培育優勢企業、優質資源、優秀人才，促進大數據產業核心業態、關聯業態、衍生業態協調發展；加快推進國家大數據綜合試驗區和大數據產業發展聚集區、大數據產業技術創新試驗區、大數據戰略重點實驗室、大數據安全與管理工程、跨境數據自由港等建設發展，形成大數據資源匯集中心、企業聚集基地、產業發展基地、人才創業基地、技術創新基地和應用服務示範基地。第五條省人民政府統一領導全省大數據發展應用工作，市、州和縣級人民政府負責本行政區域內大數據發展應用工作。

縣級以上人民政府應當將大數據發展應用納入本行政區域國民經濟和社會發展規劃，協調解決大數據發展應用的重大問題。

縣級以上人民政府信息化行政主管部門負責大數據發展應用的具體工作，縣級以上人民政府其他部門按照各自職責做好大數據發展應用相關工作。第六條省人民政府信息化行政主管部門會同有關部門，按照適度超前、合理布局、綠色集約、資源共享的原則，編制本省大數據發展應用總體規劃，報省人民政府批准後公布實施。

市、州和縣級人民政府以及省人民政府有關行政主管部門編制本區域、本部門、本行業大數據發展應用專項規劃的，應當與省大數據發展應用總體規劃相銜接，並報省人民政府信息化行政主管部門備案。第七條縣級以上人民政府及其部門應當加強大數據發展應用宣傳教育，提高全社會大數據發展應用意識和能力。第二章發展應用第八條省、市、州人民政府可以設立大數據發展應用專項資金，用於大數據發展應用研究和標准制定、產業鏈構建、重大應用示範工程建設、創業孵化等；縣級人民政府根據需要，可以相應設立大數據發展應用專項資金。

依法設立大數據發展基金，引導社會資本投資大數據發展應用。

鼓勵金融機構創新金融產品，完善金融服務，支持大數據發展應用；鼓勵社會資金採取風險投資、創業投資、股權投資等方式，參與大數據發展應用；鼓勵、支持符合條件的大數據企業依法進入資本市場融資。第九條縣級以上人民政府可以確定本行政區域大數據發展應用重點領域，制定支持大數據產業發展、產品應用、購買服務等政策措施。

縣級以上人民政府應當結合本行政區域大數據發展應用重點領域，制定大數據人才引進培養計劃，積極引進領軍人才和高層次人才，加強本土人才培養，並為大數據人才開展教學科研和創業創新等活動創造條件。第十條縣級以上人民政府應當根據土地利用總體規劃和大數據發展應用總體規劃、專項規劃，保障大數據項目建設用地；對新增大數據項目建設用地，優先列入近期城鄉規劃、土地利用年度計劃；年度內新增建設用地，優先用於大數據建設項目。第十一條符合國家稅收優惠政策規定的大數據企業，享受稅收優惠。

大數據高層次人才或者大數據企業員工年繳納個人所得稅達到規定數額的，按照有關規定給予獎勵；具體辦法由省人民政府制定。第十二條鼓勵高等院校、教學科研機構和企事業單位以設立研發中心、技術持股、期權激勵、學術交流、服務外包、產業合作等方式，積極利用國內外大數據人才資源。

鼓勵高等院校、科研機構、職業學校與企業合作，開展大數據發展應用技術研究，建立大數據教育實踐、創新創業和培訓基地。

支持高等院校大數據學科建設，開設大數據相關課程。第十三條省人民政府應當整合資源、加大投入，加快信息基礎設施建設，推動省內通信網路互聯互通，提高城鄉寬頻、移動互聯網覆蓋率和接入能力，推進全省通信骨幹網路擴容升級，提升互聯網出省帶寬能力。

鼓勵、支持網路通信運營企業加快骨幹傳輸網、無線寬頻網及新一代移動互聯網建設和改造升級，優化網路通信基礎設施布局，提高網路通信質量，降低網路通信資費。

7. 什麼是徵信大數據

大數據徵信是利用數據分析和模型進行風險評估，依據評估分數，預測還款人的還款能力、還款意願、以及欺詐風險。在金融風控領域，大數據指的是全量數據和用戶行為數據。目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據，利用數據實施科學風控。

1、大數據徵信模型可以使信用評價更精準：大數據徵信模型將海量數據納入徵信體系，並以多個信用模型進行多角度分析。

以美國互聯網金融公司ZestFinance為例，它的模型基本會處理3500個數據項，提取近70000個變數，利用身份驗證模型、欺詐模型、還款能力模型等十餘個模型進行分析，使評價結果更加全面准確，是模型評估性能大大提高。

2、大數據徵信能納入更為多樣性的行為數據：大數據時代，每個相關機構都在最大程度上設法獲取行為主體的數據信息，使數據在最大程度上覆蓋廣泛、實時鮮活。

3、大數據徵信帶來了更為時效性的評判標准：傳統風控的另外一個缺點是缺乏實效性數據的輸入，其風控模型反映的往往是滯後數據的結果。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。

大數據的數據採集和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多緯度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果，企業可以提升量化風險評估能力。

(7)利用權威機構做大數據標准擴展閱讀：

從1980年代末至今，徵信行業先後經歷了起步、搭建徵信平台、央行主導統籌等數個階段。 2015年1月5日，人民銀行印發《關於做好個人徵信業務准備工作的通知》，要求芝麻信用，騰訊徵信等八家機構做好個人徵信業務的准備工作，擇時發放第一批牌照，但一直不見下文。

最終等來的卻是由中國互聯網金融協會與芝麻信用、騰訊徵信等把家徵信機構聯手成立的百行徵信。這意味著徵信這個金融業最關鍵的閥門，最終還是要由政府來監督把控。

截止目前，百行徵信已與120餘家互聯網金融機構和消費金融機構達成了信用信息合作共享協議，與50餘家機構達成了合作意向。

沒有徵信牌照，徵信創業公司無法合法的去獲取核心數據，比如銀行信貸數據或者運營商，公安局的隱私數據；也無法以牌照去融資收購其他徵信公司，資金上毫無優勢。因而，業內人士認為，初創公司很難在徵信領域發展壯大，成為未來的寡頭之一。

8. 如何推進大數據標准國際化

加快構建大數據交易國際（國內）標准體系。以公開公平公正為核心，建立包容審慎的數據交易治理規則、制度，促進形成政府、企業、社會多方參與、高效聯動、信息共享，推動產業經濟向現代化、智慧化邁進；建立數據確權工作機制，形成價值評估定價模型，健全報價、詢價、競價、定價機制，構建高效的交易服務流程，搭建區塊鏈數據產品交易系統；建立完善「所有權與使用權分離」的數據要素管理新體制，構建數據要素有序流通、高效利用的新機制；構建規范的數據產品庫，建立以信息充分披露為基礎的數據登記平台，利用區塊鏈技術、數據安全沙箱、多方安全計算等方式，明晰數據權利取得方式及權利范圍，全面提升數據登記的安全性、合規性、保密性。

完善法律、法規保障體系。出台促進大數據交易的法律、法規以及行業標准等，以數據交易促發展、以數據安全保發展。

補齊專業職能監管的「短板」。匯聚專業技能人才、組建專門監管部門、明細監管職能（職責）、配備特種監管設施、實施專項監管計劃，確保大數據交易規范有序發展、壯大成為互聯網經濟中的新的經濟增長點。

依法規范中介服務。制定數據中介服務機構運營管理制度，嚴格數據中介服務機構准入；建立全鏈條數據運營服務體系，為市場參與者提供數據清洗、法律咨詢、價值評估、分析評議、盡職調查等服務。

增強資產安全意識。全面提升數據採集者、存儲者、傳輸者、使用者、監管者等群體的資產安全意識，並將其列入「固定資產」范疇。