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| 內容簡介： |
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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| 關於作者： |
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。
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| 目錄：
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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
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| 內容試閱：
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前言
2022年中共中央、国务院颁布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称《数据二十条》），提出了完善数据治理体系目标“统筹发展和安全，贯彻总体国家安全观，强化数据安全保障体系建设，把安全贯穿数据供给、流通、使用全过程，划定监管底线和红线”，以及数据要素治理结构“加强数据分类分级管理……形成政府监管与市场自律、法治与行业自治协同、国内与国际统筹的数据要素治理结构”。《数据二十条》从宏观、微观两个层面对数据治理提出建设性意见。宏观数据治理，是指政府监管、市场自律、法治和行业自治协同、国内与国际统筹的数据要素治理结构；微观数据治理，是指数据控制主体围绕数据来源、数据汇聚、数据质量、数据处理、数据处分、数据安全等各环节，遵守相关法律规定，实现数据资产化。本书以微观层面的数据治理为核心，并兼顾宏观数据治理展开研究，进而建立数据治理体系。
数据治理是人类在数据开发利用实践中，基于对数据安全、数据质量、个人信息和隐私保护等问题的认识，重新构建的一种新型的管理模式。数据治理对于数据价值释放、数据安全和数据质量管理均具有重要意义，是“统筹发展和安全，贯彻总体国家安全观，强化数据安全保障体系建设”的重要方式。本书通过分析国、内外对数据治理的研究成果和实践进行了深入且系统的分析和研究，创新性地提出了数据治理的概念、数据治理的本质、数据治理的价值、数据治理的目标、数据治理的立法、数据治理的司法、数据治理的监管、数据整体的治理，数据治理架构、政府数据治理架构、企业数据治理架构，数据治理内容、数据治理的生命周期、数据治理客体、数据治理流程、数据治理工具、数据治理策略、数据治理责任机制、数据技术治理和构建实现数据治理的数据产权制度等方面内容，尤其在最后一章对我国数据治理的实践案例进行了分析。
本书作者长期从事数据基础制度理论研究，广泛参与国家政策制定和地方立法工作，共同参与了《数据二十条》的研究和起草工作。李爱君教授于2020年担任教育 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，形成众多数据基础制度理论研究成果，例如，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》《训练数据主体权益保护的新型数据财产权构建》《加快完善数据产权制度》等论文30余篇；出版《中国大数据法治报告》《国际数据保护规则要览》《数据出境法学原理与实务》等著作；承担了全国人民代表大会、司法部、国家发展和改革委员会、国有资产监督管理委员会、最高人民检察院，以及北京、上海、深圳、山东和雄安新区等地方有关数据政策和基础制度研究课题20余项；负责起草《深圳经济特区数据条例》《北京市数字经济促进条例》，参加山东、广东、四川等地的数据立法工作，现负责起草雄安新区数据立法。于施洋同志现任国家信息中心大数据发展部主任，主要从事大数据、数字中国发展战略研究，近年来承担了大量数据要素和数据治理方面的国家级课题，先后出版《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。
本书是在2020年教育 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”和2020年国家信息中心与中国政法大学互联网金融法律研究院合作开展的“数据治理体系研究”的基础之上进一步体系化和深入研究的成果，是对数据治理这一数据要素市场培育、数据价值挖掘和数据安全的核心与前沿问题研究的阶段性总结。
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