国际标准研究数据管理

在一家位于研究型大学的生物医学实验室,我们每天处理大量实验数据。管理这些数据,确保其质量、安全和可再利用性,是我们的挑战之一。直到我们发现了ISO 55013:2024这个国际标准。

它给我们带来了全新的视角和工具。

数据资产管理是当前国际标准化工作的焦点。数字经济时代,数据成为企业最重要的资产。如何有效管理这些数据,提升其价值和可再利用性,是提升核心竞争力的关键。

关键要点

数据资产管理是当前国际标准化工作的重点领域之一
ISO/IEC 20547-4为组织建立数据资产管理体系提供指南
ISO 55013:2024为组织依据ISO 55001建立数据资产管理体系提供框架
有效的数据资产管理可提升组织效率、控制风险、促进业务增长
ISO 55001审核可参考ISO 19011和ISO 17021-5标准

数据管理的重要性

在数字化时代,数据资产成为组织最重要的财富。它直接影响组织的核心竞争力。建立完善的数据管理体系,对提升分析能力和加速数字化转型至关重要。

随着数据合规要求的提高,如欧盟GDPR和中国个人信息保护法,数据资产的合规管理变得更加重要。数据泄露等安全事故也威胁着组织声誉和运营。因此,保护数据资产安全是关键目标。

优秀的数据管理能帮助组织发挥数据价值,提升竞争力。同时,它确保数据安全合规,降低风险。这对于数据驱动型组织的发展至关重要。

“Facebook的数据仓库已达300PB,每天以600TB的速度增长,足见数据爆炸式增长的趋势。”

国际标准化工作概述

在国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC) 的努力下，数据资产管理变得越来越重要。ISO/IEC JTC 1是这两大组织联合起来的技术委员会。它负责制定国际标准。

ISO/IEC JTC 1下面有很多分技术委员会。他们专注于数据治理和数据合规等方面。

ISO/IEC 标准体系

主要的分技术委员会包括：

ISO/IEC JTC 1/WG 9大数据工作组,负责编制大数据参考架构、安全与隐私保护等标准;
ISO/IEC JTC 1/SC 27信息安全技术分委员会,负责制定数据安全和隐私保护等标准;
ISO/IEC JTC 1/SC 42人工智能分委员会,负责人工智能相关数据管理标准。

这些标准体系为组织提供了有价值的指导。它帮助他们建立完善的 数据治理 机制。确保数据资产得到高效管理和安全使用。

委员会	主要职责
ISO/IEC JTC 1/WG 9	大数据参考架构、安全与隐私保护标准
ISO/IEC JTC 1/SC 27	数据安全和隐私保护标准
ISO/IEC JTC 1/SC 42	人工智能相关数据管理标准

研究数据,管理,国际标准

研究数据是宝贵的知识资产。它对于科研成果的传播和应用非常重要。国际标准化组织制定了许多标准和指南。

这些标准规范了研究数据的管理、存储、保护和共享。ISO 15489《信息与文献文件管理》为组织管理提供了标准。ISO 16363《空间数据与信息传输系统数字存储系统审计与认证规范》则为长期保存和共享提供了指引。

最近，ISO提出了FAIR数据原则。它要求研究数据要可发现、可访问、互操作和可重复利用。ISO还发布了相关指南标准。

这些国际标准的广泛应用提升了研究数据的质量和价值。它促进了科研成果的有效传播。我们应该贯彻执行这些标准，建立健全的研究数据管理体系。

总之，国际标准化工作对推动研究数据管理和数据管理计划非常重要。它是促进科研数据高效利用的关键力量。我们应该持续关注和学习这些标准的发展动态。

不断优化数据管理实践，贡献力量于科研事业。

数据治理的关键要素

数据治理确保数据资产得到有效管理。ISO/IEC 38505标准系列为其提供了重要指导。ISO/IEC 38505-1为组织的数据治理提供了总体框架。ISO/IEC TR 38505-2则阐述了数据治理与数据管理的协同关系。

数据权责分配

良好的数据治理需要明确的角色定义和责任分配。牛津大学、昆士兰大学和密歇根大学等国际知名高等院校都建立了完善的数据治理框架。他们涵盖了数据资产的各个方面。

定义行政数据系统内的角色和责任,涵盖财务数据、学生数据、员工数据、研究数据、发展及校友数据等
成立数据管理相关的工作小组,如数据管理委员会、数据治理委员会、数据保证委员会等
制定数据管理政策,规范数据的使用、共享和保护

这些实践提高了数据管理的质量和效率。同时也增强了数据安全性,为组织提供了明确的合规指引。

数据治理关键要素	描述
组织架构	明确数据治理的角色和责任分工,建立相关委员会和工作组
标准体系	制定数据管理的政策、标准和流程,确保数据质量和安全
流程体系	建立数据的生命周期管理流程,规范数据的采集、存储、使用和删除
技术体系	利用信息技术系统支持数据治理,实现数据的可视化和分析
评估体系	定期评估数据治理的有效性,持续改进数据管理实践

总的来说,数据治理是组织管理数据资产的关键。它需要从多个维度系统地构建。ISO标准体系的发展为数据治理提供了重要指引,助力企业提高数据管理水平,增强竞争优势。

数据治理与IT治理

数据治理和IT治理是组织治理体系的重要组成部分。ISO/IEC TR 38505-2标准强调,数据治理与IT治理必须密切合作。IT治理为数据治理提供基础,包括信息系统的安全性和可靠性。

数据治理则促进IT治理,通过明确数据资产的价值和管理要求。这有助于业务和IT的深度融合，使IT系统更好地满足业务需求。

数据治理不仅保障数据安全和隐私,还提高信息系统管理效率。良好的数据治理机制有助于识别和评估IT系统中的数据风险。这样可以更好地管理数据，确保其价值最大化。

特征	数据治理	IT治理
关注重点	数据资产价值管理	IT系统管理
目标	提升数据价值,降低数据风险	提升IT系统价值,降低IT风险
实施层面	企业级数据管理	企业级IT管理
关键决策	数据产权、数据使用权分配	IT投资、IT资源分配

数据治理和IT治理相辅相成。数据治理为IT治理提供清晰的数据管理要求。IT治理则确保数据治理的有效执行。两者融合可以为组织带来最大化的数据资产价值。

数据管理策略

制定有效的数据管理战略对于组织实现数据资产价值至关重要。根据ISO 55013标准，我们总结了以下数据管理策略制定的一般原则:

目标导向: 战略必须与组织的数据驱动型发展目标和数据治理需求紧密结合。
全面覆盖: 战略应涵盖数据的全生命周期管理，包括数据采集、存储、处理、共享、应用等各个环节。
组织协同: 战略制定应充分考虑各部门的数据需求和数据价值实现诉求，实现组织内部的协调配合。
灵活性: 战略应具有一定的弹性，能够适应组织发展和技术进步带来的变化。
持续改进: 战略执行过程中应不断监控和评估，及时调整以确保持续有效。

数据生命周期管理

在今天的数据驱动社会里,ISO 55013国际标准为我们带来了全新的数据管理方法。它将数据的生命周期分为几个关键阶段，包括识别、采集、存储、处理、共享和归档。这样一来，企业就有了一个系统的管理指南。

数据管理的核心是利用数据的价值。标准要求企业在每个阶段都有完善的管理策略和流程。从数据采集到数据存储，再到数据共享和数据归档，每一步都需要明确的责任和标准。

通过加强数据管理，企业可以提高数据的使用效率和价值。标准还强调了风险管理，要求企业建立强大的数据安全机制。这样可以确保数据的合规性和可靠性，最大限度地发挥数据的潜力，增强数字化时代的竞争力。

数据生命周期阶段	关键管理要点
数据识别	明确数据源、类型、价值等
数据采集	制定数据采集标准和流程
数据存储	建立规范化的数据存储体系
数据处理	确保数据质量、完整性和安全性
数据共享	建立数据共享机制和权限管控
数据归档	制定数据长期保存和销毁策略

角色与责任

在数据资产管理中,我们涉及多个角色。包括数据所有者、数据管理员和数据使用者等。每个角色都有不同的职责和责任。ISO 55013标准为这些角色明确了权责。

数据所有者对数据资产负最终责任,确定数据访问和使用权限。
数据管理员负责制定和实施数据管理策略,确保数据质量和安全。
数据使用者应当遵守数据使用政策,保护数据隐私和安全。

除了这些角色,数据架构师和数据分析师也很重要。他们参与到数据治理中,形成完整的数据管理体系。只有明确每个角色的职责,才能有效地管理数据,提高其价值。

角色	主要职责
数据所有者	确定数据访问和使用权限,对数据资产负最终责任
数据管理员	制定和实施数据管理策略,确保数据质量和安全
数据使用者	遵守数据使用政策,保护数据隐私和安全
数据架构师	设计数据架构,确保数据可用性和一致性
数据分析师	分析和挖掘数据价值,为决策提供支持

“只有明确各方的角色和责任,才能够有效地实施数据治理,提高数据资产的价值。”

风险与合规

在管理数据时，我们必须意识到数据面临的风险。这些风险包括数据泄露、数据质量下降和数据滥用。为应对这些风险，我们需要建立一个系统的风险评估和管理机制。

数据风险评估与管理

根据国际标准 ISO 55013，组织必须建立特定的风险评估和管理流程。

识别数据管理过程中的潜在风险，如数据泄露和数据滥用。
定义数据活动中的具体合规风险情境，并评估其发生概率和影响。
建立明确的合规管理责任体系，确保领导层承担责任。
制定数据合规管理政策和程序，将合规要求融入日常业务。
建立数据合规培训机制，确保全员熟悉合规要求。
建立合规绩效指标体系，定期评估目标实现情况。
开展内部审计和管理评审，持续改进合规管理体系。

时间	事件	合规标准	影响
2018年11月	国务院国资委发布《中央企业合规管理指引（试行）》	GB/T XXXX-XXXX	为国有企业合规管理提供了指引
2018年12月	国家发改委等部委发布《企业境外经营合规管理指引》	GB/T XXXX-XXXX	规范企业境外经营合规行为
2021年10月	中国标准化研究院发布《合规管理体系要求及使用指南（征求意见稿）》	GB/T XXXX-XXXX	为企业建立合规管理体系提供指导
2021年11月	深圳市司法局发布《深圳企业合规管理体系认证标准（征求意见稿）》	GB/T XXXX-XXXX	为深圳企业合规管理提供标准化要求

数据合规管理已成为组织运营的重要课题。它有助于企业降低风险，提高管控水平，增强社会信任。我们需要持续关注最新的数据合规发展，确保企业管理符合标准和法规。

“合规管理对企业的长远发展至关重要。只有建立健全的合规管理体系，企业才能在快速变化的市场环境中持续创新发展，增强市场竞争力。”——某知名企业高管

未来发展趋势

随着数据资产管理、人工智能和大数据技术的进步，未来数据管理将有几个主要趋势。

数据标准化和治理将成为企业的重中之重。建立有效的数据标准和管理机制，确保数据的准确性、完整性和可用性。
数据湖和数据交易平台的发展将促进数据整合和流通。这提高了数据利用效率，释放了数据价值，促进了数据资产管理的规模化。
人工智能将深入数据管理各环节，实现自动化采集、处理和分析。这将显著提高数据管理的效率和精准度。
跨部门、跨行业的数据共享和交换机制将不断完善。这有利于打造完整的大数据生态圈，提高数据利用率。

数据管理趋势关键指标	数据
企业认为合规要求为数据安全建设的主要原因	89.9%
认为现有数据安全产品/服务无法达标的企业	50%以上
2024年上半年数据泄露事件同比增长	59.58%
黑市交易群组数量增长	翻倍

可以看出，数据安全与合规已成为企业关注的重点。数据标准化、数据治理等技术的发展，是推动未来数据管理进步的关键。

结论

数据已成为组织最重要的资产之一。建立有效的数据管理体系非常关键。它能提高数据分析能力，促进数字化转型，推动业务创新。

国际标准化组织制定了许多数据资产管理标准。这些标准为组织提供了管理框架和指引。它涵盖了数据治理、数据生命周期、数据合规等重要方面。

遵循这些标准，我们可以确保数据的可靠性和安全性。同时，也能最大化数据价值。这有助于我们在快速变化的商业环境中保持竞争力。

企业应该把数据管理作为战略重点。持续优化和完善相关机制，实现数据驱动的业务转型。

总之，数据资产管理的科学化、标准化和规范化是提升数字化竞争力的关键。我们需要积极参与国际标准的制定和实践。与全球伙伴合作，创造开放、透明、高效的数据生态。

这不仅能优化内部管理，也有助于促进科技创新和协同发展。

FAQ

为什么数据资产管理是当前国际标准化工作的重点领域之一?

在全球数字经济竞争加剧时,数据资产管理变得至关重要。国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)成立了专门委员会。他们制定了大数据管理标准，帮助组织管理数据资产。

数据资产管理的重要性体现在哪些方面?

数据是组织最重要的资产之一。它直接影响组织的竞争力。建立有效的数据管理体系，对于分析数据、数字化转型和创新至关重要。同时，保护数据安全和合规也很重要。

国际标准化组织在数据资产管理方面开展了哪些工作?

ISO/IEC JTC 1是主要负责制定数据管理标准的机构。它下设多个工作组，包括大数据、信息安全和人工智能等。这些工作组负责编制相关标准。

国际标准如何规范研究数据的管理?

国际标准化组织制定了管理研究数据的标准，如ISO 15489和ISO 16363。最近，ISO推出了FAIR数据原则，要求数据可发现、可访问、互操作和可重复利用。这些标准提高了研究数据的质量和价值。

数据治理与数据管理有什么关系?

数据治理是确保数据管理有效的关键。ISO/IEC 38505标准系列为数据治理提供了指导。它强调了IT治理和数据治理之间的协同关系，促进了业务和IT的融合。

如何制定有效的数据管理策略?

ISO 55013标准提出了制定数据管理策略的一般原则。包括明确数据生命周期、划分管理角色和建立风险评估机制。有效的策略是实现数据价值的关键。

数据资产管理面临哪些主要风险?

数据管理面临的主要风险包括数据泄露和质量下降。ISO 55013要求建立风险评估机制。组织需要从多个角度进行风险管控，确保数据安全。

数据资产管理的未来发展趋势有哪些?

未来，数据管理将依赖于数据湖、交易平台和人工智能。这些技术将提高管理效率和价值。