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| 編輯推薦： |
数字经济时代，数据已经成为关键生产要素。本书结合全球视角与中国国情，深度剖析了数据基础设施的构成、运行机制、技术支撑体系及政策法规环境，旨在帮助读者精准把握数据要素基础设施的内在逻辑和发展趋势，提高驾驭数字经济的能力，精准把握数字时代脉搏。
本书一是能够帮助读者全面了解数据要素基础设施的相关知识；二是可以引导读者深刻认识数字经济时代的特征与趋势；三是可以为读者提供推动数字经济发展的思路和方法。
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| 內容簡介： |
数字经济时代，数据已经成为关键生产要素。《数据要素基础设施：构筑数字经济时代的基石》结合全球视角与中国国情，深度剖析了数据基础设施的构成、运行机制、技术支撑体系及政策法规环境，旨在帮助读者精准把握数据要素基础设施的内在逻辑和发展趋势，提高驾驭数字经济的能力，精准把握数字时代脉搏。《数据要素基础设施：构筑数字经济时代的基石》详细介绍了数据采集、存储、传输、计算、交换和治理等环节的数据要素基础设施建设要点，重点探讨了大数据、云计算、区块链、隐私计算、人工智能等前沿技术在数据要素基础设施建设中的深度融合和创新应用，辅以实际案例分析，揭示数据要素基础设施对数字经济高质量发展的重大意义。
《数据要素基础设施：构筑数字经济时代的基石》可作为高校大数据科学、大数据技术、大数据管理与应用、企业管理等相关专业的配套教材，也可作为企事业单位管理人员、数据资产和数据要素从业者、财务会计人员、大数据从业人员的培训教材。
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| 關於作者： |
石午光，清华大学经济学博士，北京大学计算机硕士，国防科技大学计算机学士，民盟北京市委科技委副主任，北京联合天成价值网络科技有限公司、北京天成通链科技有限公司董事长，长期从事人工智能、区块链等新兴技术研发和应用工作，具有科技领域深厚学术背景与卓越实践经验。著有《数字货币新论》等书籍。
吕雯，厦门大学经济学博士，美国密歇根大学访问学者，高级经济师，兼具深厚学术底蕴与丰富实践经验的金融科技、数据要素行业专家。代表性著作有《数据归人》、《区块链将如何重新定义世界》、《金融互联网化》等；代表性文章有《区块链技术重塑价值交换》、《面对区块链技术的新型审计模式》等。
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| 目錄：
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目 录
第1章 绪论 1
1.1 数字经济时代的到来与数据的价值 2
1.1.1 数字经济的界定与特征描绘 2
1.1.2 数字经济的构成支柱与核心资源 3
1.1.3 数字经济的多元化领域探索 3
1.1.4 数字经济的发展趋势 4
1.1.5 数据作为生产要素的重要性 5
1.1.6 数据要素基础设施的重要性 6
1.1.7 数据要素基础设施的预期效果 7
1.2 个体在数字经济中的角色塑造与职责 8
1.2.1 个体对数据要素基础设施的理解 8
1.2.2 个体在推动数字经济发展中的责任 9
1.2.3 个体推动数字经济发展的实践指引 10
第2章 数据要素基础设施概述 13
2.1 数据要素基础设施的定义与作用 14
2.1.1 数据要素基础设施的基本概念 14
2.1.2 数据要素基础设施的功能 15
2.1.3 数据要素基础设施在数字经济中的核心职能与作用 16
2.2 数据要素基础设施的发展历程与价值 18
2.2.1 数据要素基础设施的发展历程 18
2.2.2 数据要素基础设施的价值 19
2.3 数据要素基础设施的发展趋势与挑战 20
2.3.1 数据要素基础设施的发展趋势 20
2.3.2 数据要素基础设施建设面临的挑战 21
第3章 数据要素基础设施的构成 23
3.1 数据采集层 24
3.1.1 数据采集的主要技术与工具介绍 24
3.1.2 数据采集的策略与实施方法探讨 28
3.2 数据存储层 29
3.2.1 数据存储技术的分类与特点 29
3.2.2 数据存储的安全与保障措施 30
3.3 数据处理层 32
3.3.1 数据清洗与整合的流程与技术 32
3.3.2 数据挖掘与分析的方法与应用 34
3.4 数据传输层 36
3.4.1 数据传输技术的原理与分类 37
3.4.2 高效数据传输的策略与实践 39
3.5 数据应用层 40
3.5.1 数据可视化技术的原理与应用 40
3.5.2 大数据在决策支持中的应用案例 42
第4章 数字技术支撑体系的深度融合 45
4.1 区块链技术 46
4.1.1 区块链与信任构建的基础 46
4.1.2 区块链在信任构建中的应用 47
4.1.3 区块链对信任构建的深远影响 48
4.1.4 区块链在信任构建中面临的挑战 49
4.1.5 区块链与数字经济的深度融合 51
4.1.6 区块链技术的未来展望 52
4.2 隐私计算技术 54
4.2.1 隐私计算技术概述 54
4.2.2 隐私计算技术的优势 55
4.2.3 隐私计算技术在数据保护中的应用 56
4.2.4 隐私计算技术的挑战与前景 57
4.3 大模型技术 62
4.3.1 大模型技术的发展概述 62
4.3.2 大模型技术的基础与原理 63
4.3.3 大模型技术智能化处理应用详解 65
4.3.4 大模型技术的挑战与前景 68
4.4 数字技术的典型应用 73
4.4.1 智能推荐系统 73
4.4.2 智能制造 74
4.4.3 智能金融 75
第5章 政策法规环境与数据安全 79
5.1 数据要素基础设施相关的政策法规解读 80
5.1.1 国家层面的政策导向与支持措施 80
5.1.2 地方政府的数据政策与实践案例 83
5.2 数据安全与隐私保护的法律要求 85
5.2.1 数据保护的法律框架与规定 85
5.2.2 数据泄露的预防与应对措施 87
5.3 数据治理策略 90
5.3.1 数据治理的重要性与实践 91
5.3.2 数据合规与治理体系的具体方法构建 92
第6章 数据要素基础设施建设案例分析 95
6.1 国际数据要素基础设施建设 96
6.1.1 新加坡数据要素基础设施建设的“智慧国家”计划 96
6.1.2 德国的数据战略 97
6.1.3 欧洲云计划“Gaia-X” 98
6.2 国内数据要素基础设施建设 99
6.2.1 国内数据要素基础设施建设概述 99
6.2.2 北京城市副中心数字经济标杆案例 101
6.2.3 无锡市城市数字底座服务 103
6.2.4 贵州省方舆数字底座服务 105
6.3 经验分析和政策建议 106
第7章 数据要素基础设施对数字经济的影响 111
7.1 数据要素基础设施与经济增长的关系 112
7.1.1 数据要素基础设施对经济增长的推动作用 112
7.1.2 经济增长对数据要素基础设施的反馈效应 114
7.2 数据要素基础设施在产业升级中的作用 116
7.2.1 数据要素基础设施对传统产业的改造与升级 116
7.2.2 数据要素基础设施对新兴产业的培育与发展 118
7.3 数据要素基础设施对创新能力的影响 120
7.3.1 数据要素基础设施对科技创新的支撑作用 120
7.3.2 数据要素基础设施对创新生态的塑造与影响 121
第8章 结论与展望 125
8.1 本书主要观点总结与回顾 126
8.1.1 数据要素基础设施的重要性与价值 126
8.1.2 本书研究的主要发现与结论 127
8.2 数据要素基础设施的未来发展趋势 128
8.2.1 数据要素基础设施与技术创新的演进方向 128
8.2.2 新型数据要素基础设施的形态与特点预测 130
8.3 推动数据要素基础设施建设与管理的建议与展望 131
8.3.1 加强数据要素基础设施建设与管理的建议 131
8.3.2 培养数据思维，推动数字经济发展 132
参考文献 135
后记 137
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