论数据治理
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浙江嘉兴
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作者李爱君,于施洋
出版社法律
ISBN9787519787059
出版时间2024-03
装帧其他
开本其他
定价86元
货号32031990
上书时间2024-10-15
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商品详情
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作者简介
李爱君，中国政法大学教授、博士生导师，互联网金融法律研究院院长，法学博士，经济学博士后。2020年度教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“数据法学内容和体系研究首席专家、北京市网络法学研究会会长等。
2012年以来，以数据、数字金融、数字经济和人工智能法律研究为核心，发表《人工智能法律行为论》《数据权利属性与法律特征》《论数据法学体系》等论文百余篇，出版著作30余部，承担国家级课题、省部级项目等50多项。参加起草中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，负责起草《北京市数字经济促进条例》《深圳经济特区数据条例》等。
于施洋，研究员，国家信息中心大数据发展部主任，管理学博士，美国麻省理工学院访问学者。兼任国家信息中心数字中国研究院院长。
主要从事大数据与政府治理创新、数字中国发展战略研究。出版《论数据要素市场》《宏观经济大数据分析》《数字中国：重塑新时代全球竞争力》《电子政务顶层设计》等著作。
目录
目 录
第一章 数据治理概述
一、数据治理的概念
二、数据治理的本质
三、数据治理的价值
（一）数据治理的安全价值
（二）数据治理的效率价值
（三）数据治理的秩序价值
四、数据治理目标
（一）数据安全目标
（二）数据资产化目标
（三）数据增值目标
第二章 数据治理机制
一、数据治理立法
（一）数据治理立法的必要性
（二）数据治理立法原则
（三）数据治理立法功能
（四）数据治理立法问题
二、数据治理的司法
（一）数据治理司法现状
（二）数据治理司法功能
（三）数据治理司法问题
（四）数据治理司法发展方向
三、数据治理监管
（一）数据治理监管原则
（二）数据治理监管作用
（三）数据治理监管问题
（四）数据治理监管沙盒
四、数据治理社会协同
（一）行业自律
（二）协同治理
（三）协调机制
第三章 数据治理制度体系
一、数据治理法律（外在）制度体系
（一）数据治理法律（外在）制度现状
（二）数据治理法律（外在）制度问题
（三）完善建议
二、数据治理伦理（内在）制度体系
（一）数据治理对象中的伦理制度体系
（二）数据治理架构中的伦理制度体系
（三）数据治理流程中的伦理制度体系
（四）数据治理伦理制度解决的问题
（五）数据治理伦理立法建议
第四章 数据治理架构
一、政府数据治理机制
（一）政府在数据治理实践中面临的挑战
（二）政府数据治理的价值目标
（三）政府数据资源生命周期
（四）数据共享
（五）数据监管
二、企业数据治理机制
（一）企业大数据治理与数据治理
（二）大数据治理要素及其框架
（三）企业的社会责任
（四）统一认知和战略协同
（五）大数据治理机构
（六）数据的汇集
（七）元数据管理
（八）数据质量及其评估与改进
（九）数据生命周期管理
（十）数据隐私
第五章 数据治理的内容
一、数据治理目标的具体内容
（一）数据治理的终极目标
（二）数据治理的其他目标
二、数据治理的生命周期
（一）数据收集行为的治理
（二）数据传输行为的治理
（三）数据存储行为的治理
（四）数据处理行为的治理
（五）数据销毁行为的治理
三、数据治理行为
（一）风险管控行为
（二）安全合规行为
（三）隐私保护行为
四、数据治理客体
（一）元数据治理
（二）主数据治理
（三）数据安全治理
（四）数据质量治理
五、数据治理流程
（一）企业数据治理流程
（二）处于信息化不同阶段的数据治理流程
（三）数据要素协同治理流程
（四）面向政府决策的数据治理流程
六、数据治理方式
七、数据治理工具
（一）元数据管理
（二）数据模型管理
（三）数据治理数字化工具
八、数据治理的策略
（一）建立大数据管理体系
（二）建立数据治理体系
（三）建立数据治理法律体系
（四）建立质量保证策略体系
（五）坚持技术先行
九、数据治理的责任机制
（一）明确责任主体
（二）确定权力（利）归属
（三）分置以政府为中心的责任机制
（四）问责制的实现离不开公众参与数据监督
（五）公司主体的数据社会责任
十、数据技术治理
（一）技术实施
（二）技术部署
（三）技术环境
第六章 构建实现数据治理的数据产权制度
一、构建实现数据治理的数据产权制度的必要性
二、构建实现数据治理的数据产权制度的原则
（一）探索建立具有中国特色的数据产权保护体系
（二）协调数据要素市场主体权益，激发数据要素市场活力
（三）构建适合数据特征的数据产权制度
（四）构建以平衡权益主体多元化和权益形态多元化保护为原则的数据财产权内容
三、数据财产权制度的构建
（一）数据控制权
（二）数据处理权
（三）数据处分权
（四）数据收益权
四、数据财产权的特征
（一）数据财产权利的有限性
（二）数据处理权应受到个人信息处理制度的限制
（三）数据处分权应受到有关规则的限制
第七章 数据治理实践案例
一、国内数据治理实践
（一）各省市政府数据治理实践
（二）数据资产化治理
（三）数据安全治理
（四）跨境数据交易治理实践——深圳数据交易所首笔场内跨境数据交易
（五）数据协同治理实践——开放群岛开源社区
（六）数据平台数据治理实践——羚羊平台
（七）手机信令数据治理实践——中国联通智慧足迹数据治理实践
（八）商业银行数据治理实践
二、国际数据治理实践
（一）国际各区域数据治理现状
（二）各国政府数据治理实践
内容摘要
数据治理是指通过建立组织架构，明确相关部门职责要求，制定和实施系统化的制度、流程和方法，确保数据统一管理、高效运行，并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。数据治理有助于控制数据的开发和使用，降低与数据相关的风险，使相关主体可以战略性地利用数据，并从数据治理中获得价值。
数据治理应从以下三个方面进行理解：第一，数据治理的对象是数据，即任何以电子或非电子形式记录的信息，以银行业金融机构为例，包括所有分支机构和附属机构的内部数据和外部数据，覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据。第二，数据治理的目标是实现数据价值。数据治理实质上是将数据视为资产，即可以被拥有、使用并产生价值的经济资源。第三，数据治理应关注三个重点：一是数据治理架构，数据治理架构是开展数据治理工作的前提和基础；二是数据质量，高质量的数据有助于经营者更好地决策，而低质量的数据可能存在安全、道德等风险；三是价值实现，数据治理工作的最终目标是实现数据价值，包括提高管理精细化程度、提升风险管理体系有效性、提升客户服务质量和水平等方面的价值。本书围绕上述内容展开研究论述。
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