阿里巴巴数据资产管理

【2024最新版】 AI智能时代的数据质量保障，企业多组织、多环境、多引擎数据复杂构建需求的适配，企业需要一套完善的数据技术与工具，实现数据采集、存储、计算、建设、管理和数据资产运营消费，推动数据资产持续沉淀和智能化消费，形成企业特有的数据资产体系。 本书是AI大背景下数据资产管理的完美指南，来自阿里巴巴数据中台方法论工具化沉淀，是经过10年锤炼、百企验证的万字实践精粹。

【2022版】企业需要一套完善的数据技术与工具，实现数据采集、存储、计算、建设和管理，推动数据资产的持续沉淀和价值发挥。通过本书可以学到：1、阿里巴巴数据治理方法论；2、了解数据建设全流程；3、中台项目管理专家6000字实践手记。 【2024最新版】Dataphin产品白皮书请前往：https://developer.aliyun.com/ebook/8390。

隐私计算可以理解为是在隐私保护的前提下，完成对数据的计算工作，面向敏感数据有使用需求而又不能明文出域的情况，实现数据“可用不可见”的效果，将数据价值最大化。 通过本书，你可以学习到： 1、隐私计算核心技术能力； 2、数据安全流通将价值最大化； 3、各行业隐私计算应用场景示例； 4、隐私计算技术背后的决策思考

数据是数字经济的关键要素已经形成共识，数据资产化是数据要素市场建设的前提。数据不同于通常意义上的有形实物资产和无形知识产权资产，数据资产是一类新的资产类别。有用的数据积累到一定的规模后就会形成数据资源，数据资源在满足数据权属明确、成本或价值能够被可靠地计量、数据可读取等基本条件后就可以成为数据资产。本书分析讨论了数据的资产性，基于数据的属性对数据资产进行了明确的定义。

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