《GBT 35295-2017 信息技术 大数据 术语》专题研究报告

《GB/T35295-2017信息技术

大数据

术语》

专题研究报告目录一

、

大数据术语标准为何成为数字经济基石？

专家视角拆解

GB/T35295-2017

的核心定位与时代价值二

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标准如何定义大数据核心术语？

深度剖析数据

、

数据集

、

大数据等基础概念的内涵与边界三

、

数据生命周期相关术语有何深意？

解读采集

、

存储

、

处理

、分析等环节术语的实践指导意义四

、

大数据技术架构术语背后藏着什么？

揭秘基础设施

、

平台

、

工具类术语的技术逻辑与应用场景五

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大数据安全与隐私保护术语如何落地？

专家解读风险防控相关术语的合规要求与实施路径六

、

行业应用类术语有何特殊考量？

分析金融

、

政务

、

医疗等领域专用术语的适配性与拓展空间七

、

标准术语与国际规范存在哪些差异？

对比

ISO/IEC

等国际标准，

探究本土化术语的特色与优势八

、

未来5年大数据术语将如何演进？

基于行业趋势预测标准术语的更新方向与拓展维度九

、企业应用标准术语时常见误区有哪些？

深度剖析落地过程中的痛点与科学应用解决方案十

、

标准术语如何推动大数据产业高质量发展？

专家视角解读术语统一对技术创新与生态构建的支撑作用、大数据术语标准为何成为数字经济基石？专家视角拆解GB/T35295-2017的核心定位与时代价值数字经济时代为何亟需统一的大数据术语标准？1在数字经济高速发展的背景下，大数据跨行业、跨领域应用日益广泛，但术语不统一导致的沟通壁垒、技术适配难题凸显。GB/T35295-2017的出台，填补了国内大数据领域基础术语规范的空白，为产业协同、技术研发、政策制定提供了统一基准，是打破行业隔阂、推动产业规范化发展的关键支撑。2（二）标准的核心定位如何契合产业发展需求？该标准以“规范术语定义、统一认知口径”为核心定位，覆盖大数据全产业链关键术语，既兼顾基础理论层面的概念界定，又注重实践应用中的场景适配。其定位精准对接产业从技术研发到落地应用的全流程需求，为企业技术选型、政府监管施策、高校人才培养提供了权威依据。（三）标准的时代价值体现在哪些维度？从产业层面看，标准统一了行业认知，降低了合作成本；从技术层面，为技术创新划定了概念边界，避免重复研发；从社会层面，推动大数据知识普及，助力数字素养提升。其时代价值不仅在于解决当前术语混乱问题，更在于为未来大数据与人工智能、实体经济融合奠定基础。12、标准如何定义大数据核心术语？深度剖析数据、数据集、大数据等基础概念的内涵与边界“数据”术语的定义为何强调“可识别符号”属性？A标准将“数据”定义为“对事实、概念或指令的一种可识别的符号表示”，核心强调其“可识别性”与“符号化”特征。这一界定既涵盖传统结构化数据，也包容非结构化、半结构化数据，契合大数据时代数据形态多元化的特点，为后续各类数据相关术语的定义奠定基础。B（二）“数据集”的术语界定如何区分不同数据集合形态？01标准明确“数据集”是“相关数据的集合”，并通过备注区分了结构化数据集、非结构化数据集等具体形态。其定义核心在于“相关性”，即数据因特定目的或主题形成集合，这一界定为数据管理中的分类存储、批量处理提供了概念依据，避免了不同场景下对“数据集”的理解偏差。02（三）“大数据”的术语定义为何聚焦“4V+1V”特征？标准将“大数据”定义为“具有容量大、类型多、速度快、精度准、价值高特征的数据集合”，在传统4V基础上新增“精度准”特征。这一界定既贴合国际主流认知，又结合国内应用需求突出“精度”重要性，为大数据的识别、界定提供了明确标准。、数据生命周期相关术语有何深意？解读采集、存储、处理、分析等环节术语的实践指导意义“数据采集”术语如何规范数据获取环节的行为？标准将“数据采集”定义为“从各种数据源获取数据的过程”，明确其涵盖主动采集与被动接收两种方式。该定义强调采集过程的“数据源多样性”与“过程性”，为企业规范数据采集流程、保障数据来源合法性提供了指导，避免因采集方式不规范导致的数据质量问题。（二）“数据存储”术语的界定如何适配不同存储场景？“数据存储”被定义为“将数据保存到存储介质的过程及相关技术”，既包含存储动作，也涵盖存储技术。标准通过这一界定，兼容了分布式存储、云存储等多种存储模式，为企业根据数据类型、访问频率选择合适存储方案提供了依据，体现了术语的实用性与包容性。12（三）“数据处理”与“数据分析”术语的区分为何关键？标准明确“数据处理”是“对数据进行转换、清洗、整合等操作的过程”，“数据分析”则是“对数据进行分析、挖掘，提取有价值信息的过程”。二者的明确区分，厘清了数据生命周期中“加工”与“价值提取”两个核心环节的边界，避免了实践中二者混淆导致的工作流程混乱。、大数据技术架构术语背后藏着什么？揭秘基础设施、平台、工具类术语的技术逻辑与应用场景“大数据基础设施”术语如何定义产业技术底座？01标准将“大数据基础设施”定义为“支撑大数据采集、存储、处理、分析等操作的硬件和软件总称”，涵盖服务器、存储设备、操作系统等。这一界定明确了基础设施的“支撑性”与“综合性”，为企业搭建大数据技术架构提供了清晰的底层概念指引，确保基础设施建设的全面性。02（二）“大数据平台”术语的内涵如何体现一体化能力？“大数据平台”被定义为“集成数据存储、处理、分析、可视化等功能的软件系统”，核心强调“功能集成性”。该术语的界定，反映了当前大数据技术发展的一体化趋势，为企业选择具备全流程处理能力的平台提供了标准，避免了因平台功能碎片化导致的效率低下问题。（三）“大数据工具”术语如何适配不同技术环节需求？01标准将“大数据工具”定义为“用于大数据处理、分析、挖掘等特定操作的软件或组件”，突出其“专用性”。术语涵盖了数据清洗工具、挖掘算法工具等，为技术人员选择针对性工具提供了依据，体现了术语对技术实践的精准指导作用，适配不同技术环节的差异化需求。02、大数据安全与隐私保护术语如何落地？专家解读风险防控相关术语的合规要求与实施路径“数据安全”术语的定义如何覆盖全流程风险？01标准将“数据安全”定义为“保障数据在采集、存储、使用、传输等过程中不被泄露、篡改、破坏的状态及相关技术和措施”，强调“全流程防护”与“状态+措施”双重维度。这一界定与《数据安全法》等法规衔接，为企业构建全生命周期数据安全体系提供了概念支撑，明确了安全防护的核心目标。02（二）“隐私保护”术语如何平衡数据利用与权益保障？01“隐私保护”被定义为“防止个人信息等隐私数据被非法收集、使用、泄露的措施”，核心聚焦“隐私数据”与“非法行为”。该术语的界定，既保障了个人隐私权益，又未限制合法的数据利用，为企业在数据应用中把握“合规边界”提供了指导，助力实现数据价值与隐私保护的平衡。02（三）“数据脱敏”术语的规范如何指导实践操作？标准明确“数据脱敏”是“对敏感数据进行处理，使其不可识别的过程”，并提及掩码、加密等常见方式。这一界定为企业处理敏感数据提供了明确的技术方向，确保脱敏后数据既满足使用需求，又不泄露原始信息，是合规利用数据的关键技术术语支撑。12、行业应用类术语有何特殊考量？分析金融、政务、医疗等领域专用术语的适配性与拓展空间金融领域专用术语如何体现行业数据特性？01标准中“金融大数据”等术语被定义为“应用于金融领域的大数据，涵盖交易数据、客户数据等”，突出金融数据的“交易属性”与“风险关联性”。该界定适配金融行业对数据精准性、安全性的高要求，为金融风控、客户画像等应用提供了术语规范，保障了行业应用的专业性。02（二）政务大数据术语如何适配政务服务场景需求？“政务大数据”术语定义为“政府部门在履职过程中产生或获取的大数据”，强调数据的“政务属性”与“公共价值”。这一界定贴合政务服务中数据共享、协同治理的需求，为跨部门数据打通、政务服务优化提供了概念统一，推动政务数据的高效利用。（三）医疗大数据术语的特殊考量体现在哪些方面？“医疗大数据”被定义为“医疗健康领域产生的大数据，包括病历数据、影像数据等”，突出数据的“医疗专业性”与“隐私敏感性”。该术语的界定既考虑了医疗数据的特殊性，又与隐私保护术语相衔接，为医疗数据的合规共享、科研应用提供了明确指引，兼顾了医疗创新与权益保障。、标准术语与国际规范存在哪些差异？对比ISO/IEC等国际标准，探究本土化术语的特色与优势与ISO/IEC大数据术语标准的核心差异在哪里？01国际标准ISO/IEC20547系列更侧重技术层面的术语统一，而GB/T35295-2017在保留核心技术术语的同时，新增了政务、医疗等国内特色应用领域术语。差异核心在于本土化应用场景的适配，体现了我国大数据产业“技术+应用”双轮驱动的发展特点。02（二）本土化术语的“中国特色”如何体现产业优势？标准中“政务大数据”“数据要素”等术语，紧密结合我国数字政府建设、数据要素市场化配置等政策导向，贴合国内产业实践需求。这些本土化术语的设置，避免了照搬国际标准导致的“水土不服”，为我国大数据产业在特色领域的创新发展提供了术语支撑，增强了产业竞争力。（三）术语差异对国际合作的影响如何规避？标准在制定过程中充分参考国际主流术语的核心内涵，确保关键技术术语的一致性，仅在应用层面根据国情调整。这种“核心一致、局部适配”的原则，既保障了国内产业的个性化需求，又避免了因术语差异影响国际技术交流与合作，实现了本土化与国际化的平衡。、未来5年大数据术语将如何演进？基于行业趋势预测标准术语的更新方向与拓展维度随着大数据与人工智能深度融合，“生成式大数据”“智能数据治理”等新场景将推动术语体系拓展。未来标准可能新增此类术语，界定AI生成数据的属性、智能技术在数据流程中的应用边界，适配技术融合发展的趋势。人工智能融合场景将催生哪些新术语？010201（二）数据要素市场化将带动哪些术语更新？数据要素市场化配置是未来发展重点，“数据资产定价”“数据要素流通”等相关概念将逐步成熟。标准可能新增此类术语，明确数据要素的产权属性、流通规则等核心内涵，为数据要素市场的规范发展提供术语支撑。12（三）跨境数据流动场景下术语将如何拓展？01跨境数据流动需求日益增长，“跨境数据分类”“数据出境安全评估”等场景亟需术语规范。未来标准可能补充相关术语，界定跨境数据的范围、安全要求等，适配我国跨境数据治理的政策导向与实践需求。02、企业应用标准术语时常见误区有哪些？深度剖析落地过程中的痛点与科学应用解决方案术语理解偏差导致的应用误区如何规避？部分企业存在将“大数据平台”与“数据分析工具”混淆、“数据处理”与“数据分析”等同的问题。解决方案是结合标准定义开展内部培训，建立企业术语词典，将标准术语与实际业务场景对应，确保全员对术语的统一认知。（二）术语应用与业务流程脱节的痛点如何破解？一些企业仅形式上引用标准术语，未将其融入业务流程设计。破解路径是将术语规范嵌入数据管理体系，如依据“数据生命周期”术语优化业务流程，根据“数据安全”术语完善风控机制，实现术语应用与业务实践的深度融合。0102（三）中小企业应用标准术语的成本压力如何缓解？中小企业面临资源有限、专业能力不足的问题，难以全面落地术语标准。缓解方案包括行业协会推出简化版应用指南、第三方机构提供标准化咨询服务、政府出台相关扶持政策，降低中小企业应用门槛。0102、标准术语如何推动大数据产业高质量发展？专家视角解读术语统一对技术创新与生态构建的支撑作用术语统一如何降低技术创新成本？01统一的术语规范减少了企业间、产学研间的沟通成本，避免了因概念分歧导致的重复研发。技术人员可基于统一术语开展协作，加速技术成果的转化与推广，为大数据核心技术突破提供了高效的沟通基础，降低了创新门槛。02（二）术语标准化对产业生态构建有何支