开放数据资产估值白皮书.docx

"开放数据资产估值白皮书" 本白皮书主要讨论了开放数据资产的估值问题，旨在根据公共开发数据资产的特点，开掘其特有的价值驱动因素及其魅力所在，进一步揭示能够撬动其估值体系的支点。 Knowledge Point 1: 开放数据的定义 开放数据是“能被任何人出于任何目的不受限制地进行自由利用、再利用和分发，并最大程度保持其原始出处和开放性的数据”。 Knowledge Point 2: 数据资产化的重要性 数据资产化是数据要素的重要趋势，旨在最大化释放数据的核心价值。 Knowledge Point 3: 公共开放数据的价值 公共开放数据在数据资产生态中起到基础性的作用，为建设“数字中国”提供支撑。公共开放数据在“惠民”以及“智慧政务”方面产生了巨大的潜在社会价值。 Knowledge Point 4: 数据开放的技术基础 数据开放是在政府大数据局以及大数据中心汇聚的数据基础上进行开放的。公共开放数据运用的基本技术包括大数据处理技术和平安防护技术。 Knowledge Point 5: 数据开放的挑战 公共开放数据尚缺乏类似“撞库”或者区分度的方法论或实践，需要尽快铺开去实验这些保护数据隐私计算的方式，才能开掘出数据更多的价值。 Knowledge Point 6: 数据自动发现技术 敏感数据自动发现技术帮助相关部门在数据发布前进行审核，防止敏感数据上传公开。 Knowledge Point 7: 多层数据融合汇聚 多层数据融合汇聚技术能将分层存储在各个系统的分散数据进行汇聚，节省了时间和人力成本。 Knowledge Point 8: 数据自动化发布流程 数据自动化发布流程将日常政务数据发布流程标准化、自动化，确保输出数据的一致性和及时性。 Knowledge Point 9: 隐私计算技术 隐私计算技术适用于有限政府数据开放环境下，提供一套可信平安计算环境，在数据可计算的情况下，保护公民和企业的敏感信息，确保数据“可用不可见”，计算结果按权属分发给参与方。 Knowledge Point 10: 联邦学习技术 联邦学习技术能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据平安和政府法规的要求下，进行数据使用和机器学习建模，特别适合关系网络的跨平台数据联合。 Knowledge Point 11: 数据开放的应用场景 数据开放的应用场景正在不断丰富的过程中，假以时日，必将蓄积巨大的潜在经济价值，未来可期。 本白皮书对开放数据资产的估值进行了深入的研究和探讨，为建设“数字中国”提供支撑。