《数据质量量化评估技术规范》
本标准规定了数据质量量化评估的技术要求和方法。旨在为数据质量管理提供统一的评估框架和量化标准，确保数据质量评估的客观性、准确性和一致性。
本标准适用于各类数据存储、处理和应用环境，包括但不限于产业数据仓、大数据平台和云计算环境。通过本标准的实施，旨在提升组织的数据质量管理能力，优化数据质量控制流程，促进数据价值的最大化利用。
《数据安全管理能力评定准则》
本标准规定了为保障数据安全所必须遵循的能力要求，包括数据安全管理能力规划、数据生命周期安全、数据基础安全等方面。
本标准适用于所有需开展数据安全管理的机构，都可参照本标准评估其数据安全管理的现状，并在此基础上建立或优化数据安全管理体系。
团体标准编制目的、意义或必要性
在数字化浪潮席卷全球的今天，数据成为了推动生产效率和创新的核心资源，企业、组织乃至整个社会运作的核心资产。无论是商业决策、政策制定，还是学术研究、科技创新，背后都离不开对数据的深度挖掘和精确分析。而数据的质量，则是这一切的基石。它直接关系到数据分析的准确性、业务决策的有效性以及服务的可靠性，可谓是牵一发而动全身。如果企业的数据充满了错误、遗漏和不一致，那么基于这些数据做出的决策可能会偏离正确的方向，甚至导致严重的后果。同样，如果政府的数据质量不高，那么其政策的制定和执行就可能失去依据，无法真正满足人民的需求。因此，确保数据质量不仅是维护信息系统健康的必要条件，更是提升组织竞争力的关键因素。
然而，在实际操作中，数据质量的评估和改进却并非易事。一个主要的挑战在于缺乏统一的评估标准。不同行业、不同领域的数据特点各不相同，如何制定一个既普适又科学的评估标准，是一个亟待解决的问题。此外，评估方法的主观性也是一个不容忽视的问题。很多时候，数据质量的评估依赖于评估者的经验和判断，这难免会受到个人偏见和主观因素的影响。更为复杂的是，改进措施的效果往往难以量化。即使我们采取了一系列措施来提升数据质量，如何确切地评估这些措施的效果，却是一个十分棘手的问题。我们不能仅仅依赖于直觉或定性的描述，而需要更加科学和客观的量化指标来支撑。
在这样的背景下，本标准的制定变得尤为必要。它在参照国家标准《GB/T36344-2018信息技术数据质量评估指标》的基础上，不仅提供了一个统一、科学的评估标准，还能减少评估过程中的主观性，使评估结果更加客观、公正。同时，通过量化指标来评估改进措施的效果，能够更加清晰地看到数据质量的提升和进步，让数据更好地服务于企业、组织和社会的发展。
本标准的研制旨在：
定义统一的数据质量量化评估框架：通过建立统一的评估标准和量化指标，为数据质量管理提供明确的参考和依据。
提高评估的客观性和准确性：通过量化评估指标，减少评估过程中的主观判断，提升评估结果的客观性和可信度。
优化数据质量改进措施：通过对评估结果的量化分析，更准确地定位数据质量问题，制定更有效的改进措施。
支持数据质量的持续改进：通过定期的量化评估，监控数据质量改进的效果，促进数据质量管理的持续改进。
通过《数据质量量化评估技术规范》的实施，组织可以实现更高效、更准确的数据质量管理，为数据驱动的决策提供坚实的基础，最终提升组织的业务性能和服务质量。此外，本标准的推广应用还将有助于提升整个行业的数据管理水平，为数字经济的发展奠定坚实的数据基础。
团体标准主要技术内容：
《数据质量量化评估技术规范》：
本标准旨在为组织提供一套全面的框架和方法论，以评估和提升其数据资产的质量。本技术规范主要围绕以下数据质量评估指标体系、数据质量量化评估流程等两个核心内容展开。
（一）数据质量评估指标体系
本体系旨在建立一个全面评估数据质量的框架，包含以下三个主要部分：
1.评估指标框架：本部分提供了一个结构化的指标体系，旨在评估数据质量的多个维度。该体系包括：
1)数据规范性：衡量数据是否遵守既定的数据标准、模型、业务规则、元数据定义及权威参考源。它反映了数据的标准化程度和符合性，保证数据的一致应用和理解。
2)数据完整性：描述数据元素被正确赋值的程度，以及数据记录是否全面。这包括确保所有必需的数据元素均有值，且数据记录在整体上是完备的。
3)数据准确性：反映数据内容是否真实反映了其所代表实体的实际情况，包括数据的正确性和符合预定格式的规范性。
4)数据一致性：指数据在不同数据集、数据库或应用中保持一致性的程度，无论是跨列、跨表还是跨系统的数据应保持逻辑上的一致性，避免矛盾。
5)数据时效性：度量数据在特定时间框架内的有效性和相关性。它关注数据是否及时更新，以及数据的时间标记是否反映了其实际的时序状态。
6)数据唯一性：确保数据集中具有唯一性要求的数据元素不会出现重复。这包括确保单个数据元素在无条件的情况下是唯一的，以及在给定的特定条件下保持唯一性。
2.评估指标详细说明：根据评估指标框架，对每个指标的具体评估方法、计算公式以及评估标准进行详细说明，指导用户如何准确地进行数据质量评估。
（二）数据质量量化评估流程
为确保数据质量评估工作的系统性和有效性，本技术规范详细描述了以下步骤的评估流程：
1)评估过程规划：在明确评估目标、范围及相关利益相关者后，需制定一份详尽的评估计划，应涵盖评估的时间表、所需的资源、参与的人员以及预期的输出成果。制定评估计划的过程中，还需对评估目标进行细化，明确希望通过这次评估了解什么，以及这些信息将如何被用于决策和改进。
2)评估指标确定：在选择评估指标时，需根据评估目标和数据特性来进行选择。指标的选择应具有代表性、可操作性和可衡量性。同时，还需考虑数据的可获得性和准确性，确保评估结果的真实可靠。
3)量化评估实施：按照既定的指标和方法，需收集数据、执行评估，并记录结果。确保数据的准确性和完整性，避免因为数据质量问题导致评估结果的失真。此外，还需注意评估方法的科学性和公正性，确保评估结果的客观性和可信度。
4)评估结果量化：在收集完数据并执行评估后，需整理评估数据，计算指标得分，并对结果进行分析和解释，运用统计学、数据分析等相关知识，对评估结果进行深入挖掘，发现其中的规律和趋势。同时，还需对评估结果进行可视化展示，使其更加直观易懂。
数据质量量化评估是一个系统性、科学性的过程，通过实施本标准，建立起一套科学、系统的数据质量管理和改进机制，有效地提升数据质量，支持更加精准和高效的决策制定。
《数据安全管理能力评定准则》：
本标准旨在为组织提供一套全面的框架和方法论，以评估和提升数据安全管理能力。本规范主要围绕以下数据安全管理能力规划、数据全生命周期安全以及数据基础设施安全展开，旨在确保数据的安全性、完整性、可用性和可控性，以提高数据安全管理的能力。
（一）数据安全管理能力体系
l 数据安全管理能力规划，包括数据安全管理体系、技术体系以及运维体系的安全性;
l 数据全生命周期安全，包括数据的采集、传输、存储、处理、交换以及销毁安全;
l 数据基础设施安全，包括数据基础设施的平台安全、数据安全以及隐私合规安全。
（二）数据安全管理能力规划
数据安全管理能力规划是构建组织数据安全防御体系的基石，它涵盖了数据安全管理体系、技术体系以及运维体系的安全性。
1.数据安全管理体系
-体系建设：构建一套全面的数据安全管理框架，包括制定数据安全政策、明确数据安全目标、界定数据分类和所有权等，确保数据安全管理的结构性和系统性。
-制度制定：开发具体的管理制度和操作指南，如数据访问控制策略、数据加密策略、数据备份和恢复策略等，为数据安全管理提供明确的执行标准。
-风险评估与合规性：定期进行数据安全风险评估，识别潜在的数据安全风险点，制定风险缓解措施。同时，确保数据处理活动符合相关的法律法规和行业标准。
2.数据安全技术体系
-安全技术选择与部署：根据组织的具体需求和风险评估结果，选择合适的数据安全技术和工具，如数据加密技术、入侵检测系统、安全信息和事件管理(SIEM)系统等，构建多层次的技术防御体系。
-技术创新与适应性：跟踪最新的数据安全技术发展趋势，评估和采纳新技术来提升数据安全管理的效率和效果。同时，确保技术体系具有足够的灵活性和适应性，以应对快速变化的安全威胁和业务需求。
-数据安全架构优化：定期审查和优化数据安全架构，确保技术体系与业务发展同步，提升数据处理和存储的安全性能。
3.数据安全运维体系
-运维流程规范化：制定标准化的数据安全运维流程，包括安全监控、事件响应、系统维护更新、安全审计等，确保日常运维活动的规范性和有效性。
-安全事件处理：建立快速反应的安全事件处理机制，包括事件检测、分析、响应和后续复查等，减少安全事件对组织运营的影响。
-持续改进机制：建立持续改进的机制，定期对运维体系进行评估和审计，根据评估结果和最佳实践进行调整和优化，提升数据安全运维的整体效能。
通过全面规划和实施数据安全管理体系、技术体系以及运维体系的安全性，组织能够建立起强大的数据安全防御机制，有效保护组织和用户的数据资产，支持组织的可持续发展和长期成功。
（三）数据全生命周期安全
数据全生命周期安全关注数据从生成到销毁的每一个阶段，确保在整个生命周期内数据的保密性、完整性和可用性。以下是对数据全生命周期各个环节安全措施的展开描述：
1.数据采集安全
-合法性验证：确保数据采集活动合法，符合相关的法律法规要求，特别是涉及个人隐私信息的采集。
-安全措施：采集数据时实施加密、匿名化或伪匿名化等措施，减少在采集过程中数据泄露或被篡改的风险。
-授权访问：限制数据采集过程的访问权限，确保只有授权人员能进行数据采集活动。
2.数据传输安全
-加密传输：使用SSL/TLS等安全协议加密数据传输过程，保护数据在传输过程中不被截获或篡改。
-安全通道：建立安全的数据传输通道，确保数据在传输过程中的安全性和完整性。
3.数据存储安全
-加密存储：对存储的数据进行加密处理，确保未经授权无法读取数据内容。
-访问控制：实施严格的数据访问控制策略，确保只有授权用户才能访问特定的数据。
-数据备份：定期备份数据，确保数据的可恢复性，在数据丢失或损坏时能快速恢复。
4.数据处理安全
-最小权限原则：在数据处理过程中实施最小权限原则，确保处理数据的用户和系统只能访问其处理任务所必需的数据。
-安全审计：记录数据处理活动的日志，以供后续的安全审计和监控之用。
5.数据交换安全
-安全协议：使用安全的数据交换协议和标准，如使用SFTP代替FTP进行文件传输，确保数据在交换过程中的安全。
-身份验证：在数据交换过程中实施身份验证和授权，确保只有授权的参与者能够进行数据交换。
6.数据销毁安全
-彻底销毁：当数据不再需要时，使用安全的数据销毁方法彻底销毁数据，确保数据不可恢复，特别是敏感数据。
-销毁记录：记录数据销毁的详细过程和结果，以证明数据已被安全销毁。
通过在数据的全生命周期各个环节实施上述安全措施，可以确保数据在其生命周期的每个阶段都得到有效保护，从而降低数据泄露、篡改或丢失的风险，保护组织和用户的利益。
（四）数据基础设施安全
数据基础设施安全是确保组织的数据资产在存储、处理和传输过程中免受威胁和攻击的关键。它不仅包括对物理和虚拟基础设施的保护，也涵盖了数据内容和隐私合规的安全保障。以下是对数据基础设施安全的三个主要组成部分的展开描述：
1.数据基础设施的平台安全
-物理安全：确保数据中心和服务器房的物理安全，包括对进出人员的严格控制、环境监控(如温度、湿度控制)以及抗自然灾害(如火灾、洪水)的防护措施。
-网络安全：实施网络隔离、防火墙配置、入侵检测和防御系统，以及网络流量加密等措施，保护数据在内部和跨网络传输过程中的安全。
-系统安全：通过操作系统的硬化、及时打补丁、使用反病毒软件以及实施强制访问控制等手段，保障系统平台的安全。
2.数据安全
-数据加密：对敏感数据进行静态加密(存储时加密)和动态加密(传输时加密)，使用强加密标准和算法来保护数据的保密性。
-数据访问控制：基于角色的访问控制(RBAC)和最小权限原则，确保只有授权用户才能访问特定的数据资源。
-数据备份与恢复：定期备份关键数据，并确保能够从任何数据丢失的事件中快速恢复。
3.隐私合规安全
-合规框架建立：根据适用的法律、法规(如GDPR、CCPA等)建立数据处理和隐私保护的合规框架。
-隐私数据识别与分类：识别处理过程中涉及的隐私数据，并进行分类管理，实施相应的保护措施以减少泄露风险。
-隐私保护措施：包括数据最小化处理、用户数据访问和删除请求的处理机制，以及用户隐私权利的通知和保障。
-合规性审计与评估：定期进行隐私合规性的审计和评估，确保数据处理活动持续符合隐私法律法规的要求。
通过在这三个维度上实施综合的安全措施，可以确保数据基础设施在整体上达到高水平的安全性和合规性，从而保护组织和用户的数据免受威胁和侵害，同时符合日益严格的隐私保护法律法规要求。
