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发布 | 广东省大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)正式出炉

2019-04-14来源:封面号

广东省大数据标准体系规划与路线图

(2018-2020)出炉啦

广东省工业和信息化厅 广东省市场监督管理局关于发布《广东省大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)》的通知

粤工信标准函〔2018〕319号

各地级以上市工业和信息化主管部门、市场监督管理部门,各有关单位:


为贯彻落实党的十九大精神,按照《广东省人民政府办公厅关于印发珠江三角洲国家大数据综合试验区建设实施方案的通知》(粤办函〔2017〕184号)关于“建立大数据标准体系”的部署,省工业和信息化厅、省市场监督管理局组织制定了《广东省大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)》,现予发布。请各有关单位根据实际,积极参与大数据标准的研究和制定,不断健全我省大数据标准体系。


附件:广东省大数据标准体系规划与路线图(2018-2020)


广东省工业和信息化厅 广东省市场监督管理局

附件

广东省大数据标准体系规划与路线图

(2018-2020)

指导单位:广东省工业和信息化厅

编制单位:广东省大数据标准化技术委员会工作组

二〇一八年九月


一、广东省大数据标准体系


(一)编制依据

按照国家《信息化发展战略纲要》、《关于促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划(2016-2020年)》、《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》及广东省《广东省促进大数据发展行动计划(2016-2020年)》、《珠江三角洲国家大数据综合试验区建设实施方案》等政策文件对标准化工作的要求,制定广东省大数据标准体系。


(二)编制原则

以《广东省促进大数据发展行动计划(2016-2020)》及《珠江三角洲国家大数据综合实验区建设实施方案》为基础,以继承、发展、创新、提高为出发点,全面梳理国际标准、国家标准、行业标准及地方标准,结合大数据技术及产业发展现状与趋势分析,建立适应广东省大数据产业发展需求的标准体系。标准体系建设遵循以下原则:

急用先行、成熟先上。对大数据领域急需的开放共享、交易流通等标准重点投入,先行研制;对国内外已有的数据分析、处理、数据质量、数据安全等相关国际标准及研究成果,优先支持等同转化。

面向需求、注重实效。从数字产业化和产业数字化发展的要求出发,面向我省电子政务、电子商务及重点行业的数字化服务需求,以规范服务行为、提升服务质量、培育新型服务模式为抓手,调动行业参与方推进标准化工作的积极性,提升标准的科学性、合理性和有效性。

资源整合、统筹规划。以培育并形成完善的大数据服务市场为总体目标,明确标准化工作思路、内容及具体的推进措施,整合数据资源,统筹产业规划,破除数据孤岛,强化应用服务,保障大数据标准服务体系目标清晰、技术可行、结果可见。


二、广东省大数据标准体系框架

标准体系框架共划分为“基础—技术—安全—工具—应用—管理”等6类,采用树形结构,分层级展开,层与层之间是包含与被包含关系,平行层之间是平行并列关系。

第一层是大数据通用标准体系。

包括基础类标准(0)、技术类标准(1)、安全类标准(2)、工具类标准(3)、应用类标准(4)、管理类标准(5)。

第二层的分类情况及原则如下:

(0)基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考架构、元数据、元素集、语义分析、分类分级等通用的基础性标准。

(1)技术类标准主要是对大数据相关的技术进行标准化规范。包括:数据质量标准、数据处理与分析关键技术标准、数据检测与评估技术标准等。其中数据质量标准分类参考ISO8000系列标准,并根据当前我省大数据产业发展需求,等同或修改后采用国际标准;数据处理与分析关键技术标准主要是针对数据从收集到使用过程中的关键技术进行规范;检测与评估技术主要是针对数据挖掘过程中所使用的算法和工具进行的包括模型、风险、等级保护等方面的评估。

(2)安全类标准主要是针对通用的安全和大数据环境下隐私数据的保护,其中通用要求基于信息安全技术的系列标准;行业安全重点针对人工智能、电子政务、工业互联网及健康医疗等各行业与信息主体利益密切相关的隐私数据。

(3)工具类标准主要是从数据使用过程中的过程性工具和终端应用类工具进行规范,主要包括系统类工具和应用类工具;系统类工具标准细分为平台基础设施、预处理工具、存储类工具、分布式计算工具、数据库、平台管理类工具等;应用类工具包括应用分析工具、可视化工具等。

(4)应用类标准从发挥数据价值的角度出发,将应用分为数据访问、开放、共享、交易及行业应用等环节。行业应用类标准包括电子政务、工业、电子商务、医疗、教育等各领域共性或行业专用的数据应用标准。

(5)管理类标准是大数据标准的重要支撑,主要包括数据运维和数据治理,其中数据运维包括数据库维护、运行维护、运行安全及大数据系统及相关工具等方面的运维及服务等方面的标准;数据治理包括数据资产管理、大数据解决方案设计、数据管理能力成熟度评价等。

广东省大数据标准体系框架

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