检测与评估技术主要是针对数据挖掘过程中所使用的算法
和工具进行的包括模型、风险、等级保护等方面的评估。
(2)安全类标准主要是针对通用的安全和大数据环境下
隐私数据的保护,其中通用要求基于信息安全技术的系列标
准;行业安全重点针对人工智能、电子政务、工业互联网及
健康医疗等各行业与信息主体利益密切相关的隐私数据。
(3)工具类标准主要是从数据使用过程中的过程性工具
和终端应用类工具进行规范,主要包括系统类工具和应用类
工具;系统类工具标准细分为平台基础设施、预处理工具、
存储类工具、分布式计算工具、数据库、平台管理类工具等;
应用类工具包括应用分析工具、可视化工具等。
(4)应用类标准从发挥数据价值的角度出发,将应用分
为数据访问、开放、共享、交易及行业应用等环节。行业应
用类标准包括电子政务、工业、电子商务、医疗、教育等各
领域共性或行业专用的数据应用标准。
(5)管理类标准是大数据标准的重要支撑,主要包括数
据运维和数据治理,其中数据运维包括数据库维护、运行维
护、运行安全及大数据系统及相关工具等方面的运维及服务
等方面的标准;数据治理包括数据资产管理、大数据解决方
案设计、数据管理能力成熟度评价等。