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数据管理：人工智能时代数据资产挑战

目录

数据管理：人工智能时代数据资产挑战（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、数据资产管理概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1数据资产的定义与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2数据资产管理的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

三、人工智能技术与数据资产．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1人工智能技术的发展与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2人工智能对数据资产管理的推动作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

四、数据资产面临的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1数据质量与安全问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2数据隐私与合规性问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3数据价值挖掘与利用难题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

五、应对策略与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1提升数据质量管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.2加强数据安全保护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3促进数据价值的最大化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

六、案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.1成功案例介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.2经验教训总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

七、未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

7.1数据资产管理的发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

7.2新技术在数据资产管理中的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

数据管理：人工智能时代数据资产挑战（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

1.2人工智能发展下的数据环境变革．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

1.3数据资源化趋势与资产化管理必要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

1.4本文研究框架与主要内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

人工智能时代数据资产管理现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.1数据资产概念界定与特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

2.2数据资产类型与价值维度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.3当前数据资产管理模式与流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.4数据资产管理面临的主要问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

人工智能时代数据资产管理的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.1数据安全与隐私保护挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.1.1数据采集与利用中的隐私泄露风险．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.1.2数据存储与处理中的安全威胁．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.1.3数据跨境流动中的合规性问题．．．．．．．．