大数据属地管理办法

大数据属地管理办法一、总则（一）目的为了加强对大数据的有效管理，规范数据的采集、存储、使用、共享等行为，确保大数据在属地范围内的合法、安全、有序流动，充分发挥大数据在推动经济社会发展、提升社会治理能力等方面的作用，特制定本办法。（二）适用范围本办法适用于在本属地内开展大数据相关活动的各类单位和个人，包括但不限于政府部门、企事业单位、社会组织以及互联网平台运营者等。（三）基本原则1.合法性原则：大数据活动必须严格遵守国家法律法规和相关政策规定，不得侵犯国家利益、社会公共利益和他人合法权益。2.安全性原则：强化大数据安全保护意识，采取必要的技术和管理措施，保障数据的保密性、完整性和可用性，防止数据泄露、篡改和丢失。3.准确性原则：确保大数据的真实性、准确性和可靠性，避免虚假或误导性数据对决策和社会秩序造成不良影响。4.合规性原则：在数据的各个环节，包括采集、处理、存储、传输、共享等，都要符合行业标准和规范要求。（四）定义1.大数据：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。2.属地管理：按照数据产生地、使用地或影响范围，明确责任主体，实施相应的管理措施，确保大数据活动在本属地内有序开展。二、数据采集管理（一）采集主体与资质1.只有具备合法资质的单位和个人才能从事大数据采集活动。政府部门应依据法定职责开展数据采集工作；企事业单位和社会组织需在其业务范围内，按照相关行业规定进行采集，并取得必要的许可或备案。2.对于涉及个人隐私、商业秘密等敏感数据的采集，采集主体必须事先获得数据所有者的明确授权，并告知采集目的、范围、方式以及数据的使用和保护措施。（二）采集方式与规范1.大数据采集应采用合法、合规、正当的方式，不得通过非法手段获取数据，如网络攻击、恶意爬虫、窃取密码等。2.鼓励采用自动化采集工具时，要确保工具的合法性和安全性，避免对被采集对象造成不必要的干扰和损害。3.在采集过程中，应明确数据的来源、采集时间、采集频率等信息，并做好记录，以便追溯和管理。（三）采集范围与限制1.采集的数据应与采集目的直接相关，不得过度采集或滥用采集权限。对于超出业务需求的数据采集，必须进行必要性评估，并获得相关部门或数据所有者的批准。2.严禁采集涉及国家安全、社会稳定、个人隐私等法律法规禁止采集的数据。三、数据存储管理（一）存储设施与环境1.数据存储应选择安全可靠的存储设施，包括但不限于服务器、存储阵列、云存储等。存储设施应具备完善的物理安全防护措施，如防火、防盗、防潮、防雷等。2.存储环境应具备稳定的网络条件和电力供应，配备必要的备份电源和应急处理设备，以确保数据存储的连续性和稳定性。（二）存储安全措施1.采用先进的加密技术对存储的数据进行加密处理，确保数据在存储过程中的保密性。加密密钥应妥善保管，严格控制访问权限。2.建立健全数据存储的访问控制机制，根据人员的工作职责和权限，设置不同级别的访问权限，防止未经授权的访问和数据泄露。3.定期对存储设备进行维护和检查，及时发现并修复潜在的安全隐患，确保存储设备的正常运行。（三）数据备份与恢复1.制定完善的数据备份策略，定期对重要数据进行备份。备份数据应存储在与主存储设备不同的物理位置，以防止因自然灾害、设备故障等原因导致数据丢失。2.定期进行数据恢复演练，确保在数据遭遇丢失或损坏时，能够快速、有效地恢复数据，保障业务的正常运行。四、数据使用管理（一）使用目的与范围1.数据使用应严格限定在采集目的范围内，不得擅自扩大使用范围或用于其他非法目的。2.在使用数据前，需对使用目的、使用方式、使用期限等进行明确规划，并报相关部门或数据所有者备案（如有要求）。（二）使用流程与审批1.建立数据使用审批制度，明确审批流程和责任人员。对于涉及重要数据或大规模数据使用的情况，需经过严格的审批程序，确保数据使用的合法性和安全性。2.在数据使用过程中，应详细记录数据的使用情况，包括使用时间、使用人员、使用数据内容等，以便进行审计和追溯。（三）数据共享管理1.数据共享应遵循合法、正当、必要的原则，在确保数据安全和隐私保护的前提下，促进数据的合理流通和有效利用。2.对于需要共享的数据，应明确共享的范围、对象、方式以及双方的权利和义务，并签订数据共享协议。协议中应包含数据安全保护条款、违约责任等内容。3.加强对数据共享过程的监管，防止数据在共享过程中出现泄露、滥用等问题。五、数据安全管理（一）安全管理制度1.建立健全大数据安全管理制度，明确安全管理职责，制定安全管理流程和规范，确保安全管理工作有章可循。2.定期对安全管理制度进行评估和修订，以适应大数据技术发展和安全形势变化的需要。（二）安全技术措施1.采用防火墙、入侵检测系统、防病毒软件等安全技术手段，对大数据系统进行全方位的安全防护，防止外部网络攻击和恶意软件入侵。2.运用数据脱敏、匿名化等技术，对涉及个人隐私和敏感信息的数据进行处理，确保在数据使用和共享过程中，个人隐私得到有效保护。（三）安全审计与监督1.建立大数据安全审计机制，定期对数据活动进行审计，检查数据采集、存储、使用、共享等环节是否符合安全规定，及时发现并纠正安全隐患。2.加强对大数据活动的监督检查，对违反安全规定的行为依法进行处理，追究相关单位和人员的责任。六、数据质量保障（一）质量标准制定1.根据大数据的应用场景和需求，制定明确的数据质量标准，包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面的要求。2.数据质量标准应具有可操作性和可衡量性，以便在数据处理过程中进行质量控制。（二）质量控制措施1.在数据采集阶段，对采集的数据进行初步的质量审核，剔除明显错误或不完整的数据。2.在数据存储和处理过程中，建立数据质量监控机制，实时监测数据质量指标的变化情况，及时发现并纠正数据质量问题。3.定期对数据质量进行评估和总结，分析数据质量问题产生的原因，采取针对性的改进措施，不断提高数据质量。七、监督与检查（一）监督主体与职责1.政府相关部门作为大数据属地管理的监督主体，负责对本属地内大数据活动进行监督检查，确保各项管理规定的贯彻执行。2.监督部门应明确各自的监督职责，建立健全协同监督机制，形成监督合力。（二）检查内容与方式1.检查内容包括数据采集、存储、使用、共享、安全等各个环节是否符合本办法及相关法律法规和行业标准的要求。2.监督检查可采用定期检查、不定期抽查、专项检查等方式进行。检查过程中，可要求被检查单位提供相关资料、数据和信息，进行现场查看和技术检测等。（三）违规处理1.对于违反本办法规定的单位和个人，监督部门应责令其限期整改；