2026 “数据要素价值释放年” 八大任务解读！
2025年底全国数据工作会议明确，2026年为“数据要素价值释放年”，核心目标是实现数据“供得出、流得动、用得好、保安全”，推动数据要素全面融入经济价值创造全过程，为高质量发展注入强劲数字动能。
数据安全
一键提取信息的背后，你的隐私安全吗？
你大概有过这样的经历：用手指在截图上一划，文字就被轻松提取出来；上传一份简历，系统自动填好了所有基本信息；甚至在社交平台看到某段话，复制后应用便提示“是否提取关键信息？”——这些魔法般的便利，都源于同一种技术：数据提取。它像一位隐形的助手，将我们从信息的泥沼中解救出来。但当我们享受着这份便捷时，偶尔也会心头一颤：当技术能够轻易“读懂”我们的截图、解析我们的文件、甚至抓取我们的公开痕迹时，那条便利与窥探的边界，究竟在哪里？
当AI能伪造一切：你的数据急需一次“大扫除”
清洗不是为了消灭数字痕迹，而是为真实创造更多可能。当我们清除了伪造和噪音，真实连接才更显珍贵；当我们养成了审慎分享的习惯，才会更珍惜值得记录的瞬间。技术的本质考验的不是技术本身，而是我们如何使用它。定期清洗数据、保持清醒认知，是我们在这个真假难辨时代最可靠的锚点。
企业必看！《网络数据安全管理条例》五大合规雷区解析
“刚收到网信办通知，要求限期整改。” 元旦过后，湖南一家电商企业的法务总监王薇，陷入了前所未有的焦虑。她的公司因未建立完善的用户数据分类分级制度，在专项执法行动中被要求全面整改。这并非个例——自2025年1月1日《网络数据安全管理条例》正式施行以来，一场全国性的数据合规风暴已然到来。
![[转]以数据安全促进人工智能健康发展](https://www.shaidou.net/uploads/20251215/1f994a64ee0a3120e1da37d824c2b3aa.png)
[转]以数据安全促进人工智能健康发展
党的二十届四中全会指出，“加快人工智能等数智技术创新，突破基础理论和核心技术，强化算力、算法、数据等高效供给”。人工智能作为新一轮科技革命的关键领域和产业变革的核心动力，引领着经济社会发展范式变革。
警惕！90%的人都忽视了数据安全，这些风险就在身边
你以为数据安全是大企业的“专属命题”？其实它藏在每个人的日常里，一次疏忽就可能引发连锁危机。数字时代，数据早已成为和资金、人才同等重要的核心资产。对个人而言，数据泄露可能导致电信诈骗、身份冒用，存款不翼而飞；对企业来说，客户资源流失、商业机密泄露、合规罚款，甚至可能直接导致经营崩盘。数据安全，从来不是“可选项”，而是每个个人、企业必须绷紧的“安全弦”！
信息技术与数据安全：打造高效、安全的数据处理系统
信息技术与数据安全是相辅相成的两个方面。在享受信息技术带来的数据处理效率提升的同时，必须高度重视数据安全，通过构建多层次的防御体系、实施严格的数据管理政策和强化人员安全意识等措施，确保数据处理系统的高效与安全。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续发展。
构建可靠的数据管道：从数据提取到清洗的全流程指南
构建可靠的数据管道是一个复杂而细致的过程，需要从数据提取到清洗的全流程精心设计和优化。通过明确数据源、选择合适的提取工具、实施有效的清洗策略、进行数据转换与聚合、确保数据加载与验证的准确性，以及实现自动化和监控，可以构建一个高效、可靠的数据管道，为企业的数据驱动决策提供坚实的基础。
数据治理与信息技术：确保数据提取与清洗的质量
数据治理与信息技术的深度融合，为实现数据提取与清洗的质量提升提供了有力保障。通过制定统一的数据标准和规范、建立数据质量监控体系、利用信息技术手段提高数据处理效率等方式，企业可以确保数据的准确性、一致性和安全性，为数据分析、决策制定和业务优化提供可靠的基础。未来，随着技术的不断进步和应用的不断深化，数据治理与信息技术的融合将更加紧密，为企业数字化转型和智能化升级提供更加强有力的支持。
大数据环境下的高效数据清洗策略
大数据环境下的高效数据清洗是一项系统工程，需要技术、流程、人员等多方面的协同努力。通过应用自动化与智能化工具、实施数据分区与并行处理、建立数据质量监控与反馈机制、加强元数据管理与数据溯源、以及融入业务逻辑与领域知识，可以显著提升数据清洗的效率和质量，为数据分析和决策提供坚实的数据支撑。随着技术的不断进步和应用的深入，未来的数据清洗将更加智能化、自动化，为大数据的广泛应用开辟更加广阔的空间。
