来源：国家数据局
数据领域名词解释起草专家组
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1.数据。是指任何以电子或其他方式对信息的记录。数据在不同视角下表现为原始数据、衍生数据、数据资源、数据产品、数据资产、数据要素等形式。
2.原始数据。是指初次或源头收集的、未经加工处理的数据。
3.数据资源。是指具有使用价值的数据，是可供人类利用的新型资源。
4.数据要素。是指能直接投入到生产和服务过程中的数据，是用于创造经济或社会价值的新型生产要素。
5.数据产品。是指基于数据加工形成的，可满足特定需求的数据加工品和数据服务。
6.数据资产。是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来直接或者间接经济利益的数据资源。
7.数据要素市场化配置。是指通过市场机制来配置数据这一新型生产要素，旨在建立一个更加开放、安全和高效的数据流通环境，不断释放数据要素价值。
8.数据处理。包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等活动。
9.数据处理者。是指在数据处理活动中自主决定处理目的和处理方式的个人或者组织。
10.受托数据处理者。是指接受他人委托处理数据的个人或者组织。
11.数据流通。是指数据在不同主体之间流动的过程，包括数据开放、共享、交易、交换等。
12.数据交易。是指数据供方和需方之间进行的，以数据或者数据各类形态为标的的交易行为。
13.数据交互。是指主体之间以数据的形式进行交流和协作的过程。
14.数据治理。是指提升数据的质量、安全、合规性，推动数据有效利用的过程，包含组织数据治理、行业数据治理、社会数据治理等。
15.数据安全。是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合理利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。
16.公共数据。是指各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的数据。
17.数字产业化。是指新一代移动通信、人工智能等数字技术向数字产品、数字服务转化，数据向资源、要素转化，形成数字新产业、新业态、新模式的过程。
18.产业数字化。是指传统的农业、工业、服务业等产业通过应用数字技术、采集融合数据、挖掘数据资源价值，提升业务运行效率，降低生产经营成本，进而重构思维认知，整体性重塑组织管理模式，系统性变革生产运营流程，不断提升全要素生产率的过程。
19.数字经济高质量发展。围绕加快培育新质生产力，以数据要素市场化配置改革为主线，协同完善数据基础制度和数字基础设施，全面推进数字技术和实体经济深度融合，持续提升数字经济治理能力和国际合作水平，实现数字技术革命性突破、数据要素创新性配置、传统产业数字化转型和适数化改革，通过数字经济创新发展赋能经济社会高质量发展。
20.数字消费。是指数字新技术、新应用支撑形成的消费活动和消费方式，既包括对数智化技术、产品和服务的消费，也包括消费内容、消费渠道、消费环境的数字化与智能化，还包括线上线下深度融合的消费新模式。
21.产业互联网。是指利用数字技术、数据要素推动全产业链数据融通，赋能产业数字化、网络化、智能化发展，推动业务流程、组织架构、生产方式等重组变革，实现产业链上下游协同转型、线上线下融合发展、全产业降本增效与高质量发展，进而形成新的产业协作、资源配置和价值创造体系。
22.城市全域数字化转型。是指城市以全面深化数据融通和开发利用为主线，综合利用数字技术应用和制度创新工具，实现技术架构重塑、城市管理流程变革和产城深度融合，促进数字化转型全领域增效、支撑能力全方位增强、转型生态全过程优化的城市高质量发展新模式。
23.“东数西算”工程。是把东部地区经济活动产生的数据和需求放到西部地区来计算和处理，对数据中心在布局、网络、电力、能耗、算力、数据等方面进行统筹规划的重大工程，比如人工智能模型训练推理、机器学习等高时延业务场景，可以通过“东数西算”的方式让东部业务向西部风光水电丰富的区域迁移，实现东西部协同发展。加快推动“东数西算”工程建设，将有效激发数据要素创新活力，加速数字产业化和产业数字化进程，催生新技术、新产业、新业态、新模式，支撑经济高质量发展。
24.高速数据网。是指面向数据流通利用场景，依托网络虚拟化、软件定义网络（SDN）等技术，提供弹性带宽、安全可靠、传输高效的数据传输服务，具有高带宽、低延迟、高可靠性、高安全性、可扩展性、灵活性等特点。
25.全国一体化算力网。是指以信息网络技术为载体，促进全国范围内各类算力资源高比例、大规模一体化调度运营的数字基础设施。作为“东数西算”工程的2.0版本，具有集约化、一体化、协同化、价值化四个典型特征。
26.元数据。关于数据或数据元素的数据（可能包括其数据描述），以及关于数据拥有权、存取路径、访问权和数据易变性的数据。
27.结构化数据。一种数据表示形式，按此种形式，由数据元素汇集而成的每个记录的结构都是一致的并且可以使用关系模型予以有效描述。
28.半结构化数据。不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层的一种数据化结构形式。
29.非结构化数据。是指不具有预定义模型或未以预定义方式组织的数据。
30.数据分析。是指利用技术手段，对数据进行分析，发挥数据作用、释放数据价值的过程。
31.数据挖掘。是数据分析的一种手段，是从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
32.数据可视化。是指将数据以图表、图形、地图等可视化形式展示，以便更好地理解和分析数据。
33.数据仓库。是指一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，通常用于支持企业或组织的决策分析处理。
34.数据湖。是指一种高度可扩展的数据存储架构，它专门用于存储大量原始数据，这些数据可以来自各种来源并以不同的格式存在，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
35.湖仓一体。是指一种新型的开放式的存储架构，打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合起来，底层支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享，上层可以通过统一封装的接口进行访问，可同时支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。
36.隐私计算。是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一类信息技术，保障数据在产生、存储、计算、应用、销毁等数据流转全过程的各个环节中“可用不可见”。隐私计算的常用技术方案有多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、密态计算等；常用的底层技术有混淆电路、不经意传输、秘密分享、同态加密等。
37.多方安全计算。是指在无可信第三方的条件下，通过特殊设计的密码学算法和协议，允许多个参与方在不泄露各自隐私数据的前提下，协同完成计算任务。
38.联邦学习。是指多个参与方在不共享原始数据的情况下协作完成机器学习任务的方法。
39.可信执行环境。是指提供基于硬件级的系统隔离和可信根，支持基于技术信任的数据安全保障能力，保证在安全区域内部加载的代码和数据在保密性和完整性方面得到保护。
40.密态计算。是指通过综合利用密码学、可信硬件和系统安全的可信隐私计算技术，其计算过程实现数据可用不可见，计算结果能够保持密态化，以支持构建复杂组合计算，实现计算全链路保障，防止数据泄漏和滥用。
大数据分析与挖掘
主编：刘伟
定价：49元
ISBN：9787302662006
出版日期：2024.05
主编简介
刘伟
东北财经大学管理科学与工程学院教授、博士生导师，辽宁省一流本科课程“管理信息系统”“数据挖掘与商务智能”课程负责人。入选辽宁省“百千万”人才工程百人层次、辽宁省高等学校优秀人才支持计划、辽宁省高等学校创新人才支持计划、辽宁省优秀研究生导师。在《管理世界》《系统工程理论与实践》《中国管理科学》和International Journal of Production Research、IEEE Transactions on Engineering Management等期刊发表论文60余篇。主持国家社会科学基金项目等课题20余项。出版学术专著3部。主编《管理信息系统》等教材3部。
内容介绍
本书紧跟数据科学前沿，旨在帮助读者建立大数据分析与挖掘的思维框架，培养其使用数据驱动的方法解决商业决策问题的能力。本书秉承经典、主流和发展的理念，重点介绍了大数据分析与挖掘的主要步骤，关联分析、分类和聚类等经典算法的原理以及文本挖掘和深度学习等算法和应用。本书内容设计采用“算法原理+商业案例”的方式，突出课程的实践性和应用性特点。
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精美教辅
电子课件、教学大纲、模拟试题
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数据资产管理
主编：周开乐
定价：69元
ISBN：9787302645979
出版日期：2023.10
主编简介
周开乐
合肥工业大学管理学院教授、博士生导师，能源环境智慧管理与绿色低碳发展安徽省哲学社会科学重点实验室主任。兼任中国青年科技工作者协会理事、中国系统工程学会生态环境系统工程专业委员会常务委员、中国优选法统筹法与经济数学研究会能源经济与管理研究分会理事、安徽省青年科技工作者协会副会长等。
内容介绍
本书从数据资产管理的共性问题和面向领域的数据资产管理两个维度展开，较为系统全面地介绍了数据资产管理的基础理论、方法和应用。本书可作为高等院校相关专业的本科生和研究生的教材，也可作为从事大数据分析的相关技术人员、管理人员的参考书，还可作为相关专业资格考试、研究生入学考试的参考书。
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精美教辅
电子课件、教学大纲、模拟试题、思政元素表等
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大数据治理
主编：顾东晓 刘鲁宁
定价：79元
ISBN：9787302645986
出版日期：2023.09
主编简介
顾东晓
合肥工业大学管理学院教授、博士生导师，教育部哲学社会科学实验室数据科学与智慧社会治理实验室副主任，国际信息系统学会中国分会理事，Data Intelligence编委。曾获首届全国教材建设奖全国优秀教材二等奖、安徽省在线教学成果特等奖、Emerald中国LIS研究高度赞誉奖。
刘鲁宁
哈尔滨工业大学经济与管理学院副院长、长聘教授、博士生导师、公共管理系主任、公共管理师生联合党支部书记,国家社会科学基金重大项目首席专家，国家自然科学基金重点项目主持人。
内容介绍
本书结合国内外最新的研究成果和实践经验，融合传统纸质媒体和新兴数字媒体，系统地介绍大数据治理的基本概念、原则、框架、技术、工具和实践等内容，注重理论与实践相结合，注重案例分析和应用演练，帮助读者全面掌握大数据治理的核心知识和方法。本书可作为大数据管理与应用、信息管理与信息系统、工商管理以及其他相关专业的本科生、研究生的教材，也可作为高职高专、继续教育类学生以及各类培训、高级研修班的教材或参考书。
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数据可视化
主编：王念新、尹隽
定价：59元
ISBN：9787302631545
出版日期：2023.08
主编简介
王念新
江苏科技大学教授、博士生导师，江苏高校“青蓝工程”优秀教学团队“大数据管理与应用教学团队”负责人，中国系统工程学会理事，信息系统协会中国分会常务理事，管理科学与工程学会理事，中国信息经济学会理事，Information Technology and People高级编辑，Internet Research编委。
尹隽
江苏科技大学副教授、硕士生导师。研究领域包括信息系统复杂性、信息系统用户行为、游戏化信息系统和数据可视化。参与国家自然科学基金重点项目、国家科技支撑计划项目等，拥有可视化技术方面的发明专利授权3项。曾获教育部科技进步一等奖、中国造船工程学会科学技术奖一等奖、江苏高校哲学社会科学优秀成果二等奖等。
内容介绍
本书分为3篇，共15章。理论篇（第1~4章）从数据可视化概述、理论、过程和工具四个方面进行了介绍； 方法篇（第5~10章）讲解了不同类型数据可视化的设计步骤、常用图表元素以及可视化样例展示； 应用篇（第11~15章）从聚类分析、预测、评价、关联性分析、状态监控等应用场景出发，结合具体的案例背景，讲解了数据可视化的实际应用。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
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精美教辅
电子课件、教学大纲、模拟试题、参考答案、思政元素表等
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