随着信息技术的迅猛发展，数据已成为基础电信企业重要的资产之一，数据分类分级作为数据治理的核心环节，对于提升数据资源的利用效率、确保数据安全和合规具有至关重要的作用。YDT3813-2020标准，全称为《基础电信企业数据分类分级方法》，由中国通信标准化协会制定，旨在为电信企业数据的分类与分级提供统一的技术规范。 该标准的出台，为电信企业在处理数据分类分级问题上提供了明确的指导。在数据分类方面，标准要求电信企业根据数据的性质、业务功能、数据使用目的等因素，将数据分为若干类别。例如，可以按照数据内容分为业务数据、用户数据、管理数据等；按照数据敏感度分为敏感数据、普通数据等；按照数据应用领域分为计费数据、网络数据、服务数据等。 数据分级则是在分类的基础上进一步细化，对数据的重要性和保护等级进行排序。通常情况下，分级会根据数据的价值、泄露的影响程度、数据处理过程中的风险等因素来确定。例如，对于用户个人信息这类敏感数据，可能需要设置更高的保护级别，而在某些情况下，如计费系统中的数据，由于其直接关系到企业的财务安全，也会被划分到高保护级别。 在执行数据分类分级的过程中，电信企业需要遵循最小权限原则和数据最小化原则。最小权限原则意味着数据的访问权限应限制在最低限度，仅授权给那些在完成工作职责时需要访问这些数据的人员。数据最小化原则则强调应只收集实现业务目的所必需的数据，并且在不影响业务运作的前提下，尽可能减少数据的存储时间和范围。 此外，YDT3813-2020标准还强调了数据分类分级的动态性。由于企业的业务发展和技术进步，数据的性质和价值可能会发生变化，因此数据的分类分级也需要定期重新评估和更新，以确保分类分级结果的准确性和时效性。 在数据分类分级的实施过程中，电信企业还应当建立健全相关的制度和流程。例如，需要制定数据分类分级的政策和指南，明确各级数据的管理责任人，确立数据的使用和处理规则，并对违反数据分类分级规定的行为制定相应的奖惩措施。 YDT3813-2020《基础电信企业数据分类分级方法》为电信企业在数据治理中如何进行有效的数据分类和分级提供了清晰的框架和方法。通过合理地对数据进行分类和分级，电信企业可以有效地管理和保护数据资产，提升数据安全水平，为企业的可持续发展和合规经营提供坚实的基础。

《数据治理：工业企业数字化转型之道》读书笔记

内容概要：本文档《TOGAF-V9 学习笔记_V1.1.pdf》详细介绍了TOGAF（The Open Group Architecture Framework）9版本的核心概念、架构开发方法（ADM）、架构内容框架、企业连续系列、参考模型及架构能力框架。TOGAF作为一种企业架构框架，旨在帮助企业设计、理解和管理复杂的IT环境。文档首先概述了TOGAF的基本概念，包括企业架构、架构框架、ADM流程及其各个阶段的任务和交付物。接着深入探讨了架构内容框架，包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构的设计和实现方法。此外，文档还介绍了企业连续系列、架构存储库、参考模型等内容，以及如何通过架构能力框架来提升企业架构能力。最后，文档阐述了如何在实际项目中应用TOGAF，确保架构的合规性和一致性。 适合人群：具备一定IT架构基础，尤其是对企业架构感兴趣或从事企业架构设计、实施和管理工作的专业人士。 使用场景及目标：①帮助架构师理解并掌握TOGAF的核心理念和方法论；②指导企业在实施企业架构项目时，如何应用TOGAF进行架构设计和管理；③确保架构开发过程中的各个环节能够有效衔接，从而实现业务目标和技术目标的统一。 阅读建议：由于TOGAF内容较为复杂，建议读者在阅读时结合实际项目案例进行理解，重点关注ADM各个阶段的具体操作步骤和关键交付物。同时，对于初学者，可以从基础概念入手，逐步深入到具体的实施细节，确保对整个框架有全面的理解。

中国工业经济刊登的文章，另外还有引用的代码程序、算法和原始数据及分析研究结果（见相同论文标题的另外附加文件）。《中国工业经济》期刊勇立潮头，率先在国内期刊界公开论文数据和程序等资料，代码数据开源，让论文结果复制成为可能，方便大家基于此做更深入的分析和研究。

数据治理是一种系统化的方法，旨在管理企业中数据的质量、一致性、安全性和完整性。它涉及一系列策略、流程、技术和工具，帮助组织有效地收集、存储、访问和利用数据。数据治理在以下几个方面具有重要意义： 数据质量：确保数据的准确性、一致性和可用性，降低错误和冗余，为决策提供可靠基础。 数据规范：通过标准化和数据整合，使不同部门和系统间的数据具有统一的标准规范，提高沟通效率和数据利用价值。 数据安全：保护敏感数据，防止未经授权的访问和泄露，确保合规性和隐私保护。 数据完整性：维护数据的完整性，确保不受损坏或误操作影响，提高数据恢复能力。 数据策略和流程：制定和执行数据治理政策，明确数据所有权和责任，促进组织内数据的有效管理。

网易云音乐作为中国领先的在线音乐服务平台，拥有庞大的用户群和海量的数据资源。在这个背景下，数据治理成为了一个关键的能力，它涉及到数据的收集、处理、分析、展示和质量管理等多个环节，直接关系到业务创新、服务质量和用户满意度。 网易云音乐的数据治理策略涵盖了用户增长分析和听歌习惯分析等方面。这包括了多维度的数据分析，如用户的日活跃度、播放人数以及用户行为日志的数量等。其中，用户的行为日志是进行数据分析的重要基础，它记录了用户在平台上的各种交互行为，是了解用户喜好和习惯的直接窗口。 在数据治理的实际操作中，数据采集是第一步。网易云音乐利用代码埋点、可视化埋点和无埋点等技术，对用户行为进行追踪和记录。数据采集方式的选择和实施需要根据业务需求和数据分析目标来定。规范的数据采集有利于后续的数据管理和分析。而数据传输、存储、计算和建模，则需要依靠技术架构来支持，例如分布式计算框架Hadoop，大数据存储系统HDFS，以及实时计算和存储系统如Spark和HBase等。 数据治理的流程进一步包括数据统计、分析和挖掘。通过这些步骤，可以对用户行为数据进行深入挖掘，形成统计指标，进而提炼出用户行为的特征和规律。例如，可以统计用户听歌的次数、歌曲的播放时长、用户的留存率等关键指标。这些指标不仅反映当前用户的使用情况，也为产品迭代和运营决策提供了依据。 在数据治理的过程中，数据质量的控制是一个重要环节。高质量的数据可以帮助提高分析的准确性，减少误导性的结论。这就要求在数据采集、处理和分析的每个环节都要遵循一定的规范，比如数据的分类、命名、实施标准以及相关人员的配置和操作流程。 网易云音乐还通过数据建模，建立360度的用户视图，从而对用户进行全面的分析。数据模型通常包括统计指标、用户信息、事件发生的上下文环境、用户行为的具体内容等。通过这样的模型，可以对用户的听歌习惯进行深入分析，挖掘用户的潜在需求。 此外，个性化推荐和数据分析是网易云音乐的亮点。通过分析用户的听歌习惯和偏好，可以为用户推荐符合其口味的音乐。这种个性化服务不仅能够增加用户粘性，还能提升用户体验。 数据可视化是数据治理的展示层面。通过直观的图表和报告，将复杂的数据分析结果转化为易于理解和沟通的信息，帮助管理层做出基于数据的决策。数据可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等，都是网易云音乐中不可或缺的工具。 网易云音乐的数据治理涵盖了一整套流程和方法论，从用户数据的采集、传输、存储/计算/建模、统计/分析/挖掘，到最终的数据展示和质量控制。这一系列操作不仅提高了网易云音乐的服务质量和用户体验，也为公司的业务创新和战略决策提供了有力支持。

基于Simulink的两电平有源电力滤波器(APF)SVPWM谐波治理抑制和无功功率补偿模型.zip

小煤窑老巷破坏区内的积水及聚积的瓦斯是整合矿井巷道掘进过程中的主要威胁,本文以山西泽州天泰坤达煤业有限公司整合矿井为背景,通过对小煤窑老巷破坏区地质条件分析得知,废弃老巷内有大量积水及瓦斯积聚,对巷道掘进造成极大的安全隐患。为了保障待掘巷道能够安全快速地通过老巷破坏区,提出了安全通过老巷破坏区的探放水措施及老巷瓦斯治理措施。

为研究抽出式通风除尘的影响因素,采用Standard k-ε计算模型,数值研究了风量、风筒直径对煤矿巷道抽出式通风风速分布的影响,将抽出式通风巷道划分为:无效区、抽尘区、阻尘区。结果表明:抽出式通风除尘吸程选取应小于4 m,风筒直径不是抽出式通风除尘的主要影响因素;风量是决定抽尘区、阻尘区巷道断面平均风速大小的主要因素,风量大小对无效区影响可忽略。

针对生活污水处理站使用的罗茨鼓风机的噪声污染问题,在对其产生来源和噪声特性分析的基础上,结合现场实际,通过采取对鼓风机机房内部吸音、机房隔音和进出气口(管)消音等综合治理措施,使鼓风机产生的噪声污染得到了有效控制,改善了职工工作环境,取得了较好的治理效果。