新春特辑 | 大数据专题合辑 报告下载
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1、2020大数据白皮书
2、2020中国大数据产业发展白皮书
3、京东大数据技术白皮书
4、大数据标准化白皮书（2020版）
5、大数据平台-御膳房白皮书
6、大数据推动全民征信创新
7、工业大数据分析指南
8、城市大数据平台白皮书
9、未来消费者系列研究：大数据驱动的消费者洞察
10、2020数据智能厂商全景报告
11、数据资产管理实践白皮书
12、数据治理研究报告（2020年）
13、工业大脑-数据智能解决方案
14、数据中心专题报告
15、BAT数据洞察报告
16、非结构化数据管理解决方案白皮书
17、数据生产力崛起：新动能 新治理
18、应用程序接口(API)数据安全研究报告
19、中华人民共和国数据安全法（草案）
20、数据资产管理实践白皮书
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大数据：
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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1、2020大数据白皮书 附下载地址
2020年12月18日，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会主办的“2020数据资产管理大会”在京召开。
会上，中国信通院发布《大数据白皮书（2020年）》。这是中国信通院第五次发布大数据白皮书。白皮书在此前四版的基础上，回顾了去年以来大数据各领域的最新进展，并对“十四五”期间大数据的发展趋势进行了展望。
2、2020中国大数据产业发展白皮书 附下载地址
在全球信息化快速发展的大背景下，大数据已成为国家重要的基础性战略资源，正引领新一轮科技创新，推动经济转型发展。紧密围绕数据资源开展的基础设施建设、 数据集聚整合、数据分析处理、数据开放共享和数据安全， 铸就了大数据产业发展的核心要素。
3、京东大数据技术白皮书 附下载地址
众所周知，大数据是企业的基本生产资料，数据信息是企业宝贵的资产。不同于其他资产，数据资产主要在企业运营过程中产生，较易获取，但要持续积累、沉淀和做好管理却并不容易， 这是一项长期且系统性的工程。未经“雕琢”的数据是一组无序、 混乱的数字，并不能给企业带来何种价值，从庞杂晦涩的数据中挖掘出“宝藏”充满着挑战，这需要将业务、技术与管理三者相互融合起来进行创新。
4、大数据标准化白皮书（2020版） 附下载地址
大数据是新时代最重要的“数字金矿”，是全球数字经济发展的核心动能。数据资源如同农业时代的土地、劳动力，工业时代的技术、资本，已经成为信息 时代重要的基础性战略资源和关键生产要素，是推动经济发展质量变革、效率变 革、动力变革的新引擎，不断驱动人类社会加快在信息化时代中的前进步伐，逐步向智能化时代迈进。大数据作为数据资源价值挖掘的动力源，受到了世界各国政府和国际组织的高度重视，世界主要国家和地区竞相开展大数据战略布局，推动大数据技术创新研发与产业应用落地，旨在以大数据为抓手，抢占数字经济时代全球竞争制高点。
5、大数据平台-御膳房白皮书 附下载地址
御膳房是阿里巴巴集团推出的大数据领域的平台级产品。面向企业和个人用户提供的从大数据处理、交换到应用的一站式端到端解决方案。
6、大数据推动全民征信创新 附下载地址
我们在多元金融系列专题一集中对比了资本型金融业务（小贷、租赁、担保、保 理），接下来我们将梳理中介型金融业务（征信、支付）。由于中介型金融业务 的盈利模式各不相同，无法简单直接对比，因而我们将中介型金融业务独立出来 逐一分析。本篇征信行业报告的聚焦点在于：
1）征信的赢利模式和赢利能力如何？
2）征信市场的爆发点在哪？
3）大数据征信怎么做？标的建议关注金融组覆盖的 熊猫金控，计算机组覆盖的银之杰、航天信息、飞利信、新国都等。
7、工业大数据分析指南 附下载地址
工业大数据是工业领域相关数据集的总称，是工业互联网的核心，是智能制造的关键。工业大数据分析技术作为工业大数据的核心技术之一，是工业智能化发展的重要基础和关键支撑。为此，在工业互联网产业联盟的指导下，工业大数据特设组主持编写了这本《工业大数据分析指南》。本书旨在对通用的工业大数据分析方法和分析流程进行归纳总结，对其关键共性进行辨识、抽象和提升，而非针对某一特定行业、企业或产品进行阐述。本书更加关注于方法论而非某些具体的技术，因此具有更加广泛的通用性和相对普遍的指导意义。
8、城市大数据平台白皮书 附下载地址
本白皮书从城市大数据驱动新型智慧城市建设的理念入手，阐述了城市大数据的概念和内涵，分析了建设城市大数据平台对于破解智慧城市建设难题的意义，并介绍了我国城市大数据平台的发展现状。
在此基础上，白皮书提出了城市大数据平台的通用技术架构，对城市大数据平台涉及的各组件进行了简要介绍，并梳理了城市大数据平台的运营模式。最后，还给出了城市大数据平台发展的相应政策建议。
9、未来消费者系列研究：大数据驱动的消费者洞察 附下载地址
消费品和零售行业中，企业通常通过掌控渠道、占领货架的方式抗衡竞争对手并获取市场份额。随着新零售时代的到来，消费者的时间被各种信息触点包围，于是越来越多的企业从单纯的货架竞争中跳出，开始想办法占领消费者的 时间。然而消费者的时间份额并不等同 于市场份额，有竞争力的企业已经开始 思考如何真正以消费者为中心，深入消 费者内心，占领消费者的心智。从占领货架，到占领时间再到占领心智，这是消费者自我需求认知不断提升的过程， 同时也是消费品和零售企业从“品牌和 产品为核心”逐步转型为“消费者为核心”战略决策的过程。
10、2020数据智能厂商全景报告 附下载地址
在企业推进数字化转型的过程中，挖掘数据的价值以赋能业务已经成为普遍共识。如何实现数据驱动业务的场景化落地，成为企业当前亟需解决的关键问题。
11、数据资产管理实践白皮书 附下载地址
数据资产管理是现阶段推动大数据与实体经济深度融合、新旧动能转换、经济转向高质量发展阶段的重要工作内容。本章将阐述数据资产管理的定义与内涵，分析数据资产管理在大数据领域的重要意义， 并对数据资产管理在大数据发展中的趋势进行分析，探讨数据资产管理在企业中的实践模式。
12、数据治理研究报告（2020年） 附下载地址
培育发展数据要素市场需要充分释放数据价值。数字经济全面 推进的时代背景之下，培育发展数据要素市场，需要充分发挥数据 作为关键生产要素的价值。在大数据时代，单一数据价值十分有限， 真正促使数据成为社会生产要素的是“数量大、类型多、价值密度 低、时效要求高”7的巨量数据集合。、
13、工业大脑-数据智能解决方案 附下载地址
阿里巴巴作为一家互联网企业，深刻认识到对于任何一个行业而言，数据可以产生不可估量的作用。对工业也是一样，因为工业环境里面蕴藏着大量宝贵的、沉睡的数据。
在工业场景当中，数据种类繁杂，数据量也非常可观。如果我们能将数据进行充分的打通与汇聚，用数据驱动的方式帮助工业企业提升生产效率，就能找出一条提升智能化水平的新路径。
14、数据中心专题报告 附下载地址
数据中心（即 IDC：Internet Data Centre）是为计算机系统（包括服务器、储存和网络设备等）安全稳定持续运行提供的一个基础设施。从数据中心全生命周期角度，数据中心服务商向客户提供包括数据中心前期的规划设计、建筑，以及后期运维等多个服务。其中，数据中心的运维服务包括服务器托管、数据备份等多项增值服务。目前，数据中心正处于发展的第三阶段，通过引入云计算技术，逐步走向大型化、虚拟化、综合化，服务内容、服务形式逐渐扩展。
15、BAT数据洞察报告 附下载地址
BAT，B指百度、A指阿里巴巴、T指腾讯，是三大互联网公司百度公司（Baidu）、阿里巴巴集团（Alibaba）、腾讯公司（Tencent）首字母的缩写。百度总部在北京、阿里巴巴总部在浙江省杭州市、腾讯总部在广东省深圳市。
16、非结构化数据管理解决方案白皮书 附下载地址
本白皮书立足于非结构化数据管理应用实践，结合 DCMM 国家 标准体系框架，提出了非结构化数据管理体系及能力成熟度模型，并形成以内容管理成熟度模型 CM³为核心的非结构化数据管理解决方 案。本白皮书的发布，一方面旨在呼吁各界加强对非结构化数据管理 技术、应用、及标准化工作的关注，增强非结构化数据管理意识；另一方面旨在通过分享前期研究成果，支撑各行业及企业开展非结构化 数据管理体系建设，实现产业数据管理能力的全面提升。
17、数据生产力崛起：新动能 新治理 附下载地址
全面把握数据视角下“技术创新-产业演进-经济增长-制度变革”之间的互动机制，深度认知数据在生产关系和生产力重构中的作用，具有重大的理论意义、政策意义和实践意义，这也是一个具有前瞻性、引领性、探索性的话题。
18、应用程序接口(API)数据安全研究报告 附下载地址
近年来，国内外曝出多起与 API 相关的数据安全事件，严重损害了相关企业、用户的合法权益。我国多个行业已出台相关规范性文件，覆盖通信、金融、交通等诸多领域，对 API 安全提出了一定要求，对其技术部署、安全管理等进行规范。然而当前已研制标准主要针对特定 API 类型、应用场景提出要求，尚未全面覆盖 API 数据安全，相关标准规范体系有待完善。
19、《中华人民共和国数据安全法（草案）》
《数据安全法（草案）》共分七章，依次为总则、数据安全与发展、数据安全制度、数据安全保护义务、政务数据安全与开放、法律责任和附则。
《数据安全法（草案）》将数据定义为任何以电子或者非电子形式对信息的记录。数据安全是指通过采取必要措施，保障数据得到有效保护和合法利用，并持续处于安全状态的能力。国家坚持维护数据安全和促进数据开发利用并重, 以数据开发利用和产业发展促进数据安全, 以数据安全保障数据开发利用和产业发展。
《数据安全法（草案）》要求根据数据在经济社会发展中的重要程度, 以及一旦遭到篡改、 破坏、 泄露或者非法获取、 非法利用, 对国家安全、 公共利益或者公民、 组织合法权益造成的危害程度, 对数据实行分级分类保护。重要数据的处理者应当设立数据安全负责人和管理机构, 落实相应的数据安全保护责任，采取必要的安全措施，否则应承担相应的法律责任。
20、《数据资产管理实践白皮书》
❖ 第一部分
数据资产管理概述，介绍了数据资产管 理的内涵及大数据背景下的新特征。
❖ 第二部分
数据资产管理的主要内容，从实践的角 度出发阐述了数据资产管理的主要内容。
❖ 第三部分
数据资产管理的实施要点，重点介绍了 数据资产管理的实施步骤、工具平台和成功要素。
❖ 最后
结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、 医疗和工业等相关领域的数据资产管理案例。
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