数据银行-品牌私有数据资产管理平台实践

就银行行业而言，数字化和金融科技先后经历了电子化、网络化等阶段，持续发展到今天的过程中有哪些困惑成就？我们尝试用应对和管理复杂性的最基本武器，从抽象、分层分域和演化的架构思维入手，不仅“读”也提出“解”。从“解读”到“解构”。面对两份《文件》的整体性，对内容进行横向关联、整合、解构，形成一套从“战略转型”、到“架构转型”、再到“业务、数据、技术、组织转型”的逐层分解转型策略。

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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