本标准规定了数据治理的核心框架，包括治理目标与原则、组织与职责、治理域、流程、技术与文化，并提供了数据治理的实施策略指导。本标准适用于各类有数据治理需求的组织（包括但不限于企业、事业单位、社会团体等），用于指导其建立、实施、评估和改进数据治理体系，以提升数据质量、保障数据安全、促进数据价值实现。

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数据作为新型生产要素，已成为驱动数字化转型、促进数字经济高质量发展的核心引擎。广东省正处于全面推进数字广东建设、构建现代化数字经济体系的关键时期。提升数据质量，确保数据在汇聚、治理、共享与应用过程中的可靠性、可用性与有效性，对于释放数据要素价值、赋能政府治理效能提升和产业智能化升级具有至关重要的意义。当前，数据质量评估在实践中仍面临维度不统一、指标不健全、方法不可比、结果难应用等问题，亟需建立一套科学、系统、可操作的标准规范，为数据质量的全生命周期管理提供明确指引。本标准旨在响应上述需求，通过构建涵盖说明文档、数据质量、模型应用三大维度的评估指标体系，并明确从客观评估到综合评价的完整方法论，为各类数据资源的质量衡量提供统一“标尺”。本标准的实施将有助于：——统一质量认知：为数据提供方、使用方和管理方建立共同的质量语言和评估基准。——规范评估流程：指导组织机构系统化地开展数据质量检测、分析与评价工作。——引导质量提升：通过分级评价结果，为数据资源的持续优化与精准治理提供方向。——促进数据流通：增强数据互信，推动高质量数据要素在更大范围内的合规高效流通与价值释放。本标准的制定，为区域数据质量建设提供了关键的基础性技术支撑。

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数据治理核心框架是一个系统性的、由相互关联的组件构成的整体。它应以战略为导向，以组织体系为保障，覆盖关键治理域，通过规范的流程、适当的技术和深入的文化，确保数据作为资产得到有效管理和应用。以“治理文化”为基础，以“治理目标与原则”为顶层指导，中心是“治理组织与职责”，环绕中心的是“治理流程”、“治理技术”和“治理域”三个相互作用的组件，所有组件共同支撑数据战略目标的实现。数据战略目标作为顶层导向，引领所有治理活动，确保其与业务价值实现保持一致。治理组织与职责构成框架的核心驱动层，通过建立明确的权责体系与协作机制，为治理实践提供核心执行力。治理流程、治理技术与治理域作为三大关键支柱，相互关联与作用，共同将组织的治理意图转化为具体行动与成果。其中，治理流程提供规范化活动指引，治理技术提供平台与工具支撑，治理域明确关键管理领域。治理目标与原则和治理文化共同构成框架的坚实基础，分别为数据治理体系提供根本遵循与行为准则，以及营造可持续改进的环境与氛围。框架内各组件相互依存、协同运作，形成一个动态闭环，共同保障数据治理体系持续有效地运行并实现其预期价值。

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本标准规定了数据质量监控与预警系统的架构设计、功能要求、监控指标设定、预警机制建立、预警信息处理流程与应急响应机制、监控策略与方法、系统实现与部署以及系统运维与优化等方面的技术要求。本标准适用于指导各类组织建立、实施和改进数据质量监控与预警系统，提升数据质量管理水平。本标准阅读对象为数据质量管理人员、数据分析师、IT技术人员以及任何对数据质量监控与预警感兴趣的相关人员。

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数据作为新型生产要素，已成为驱动数字化转型、促进数字经济高质量发展的核心引擎。广东省正处于全面推进数字广东建设、构建现代化数字经济体系的关键时期。提升数据质量，确保数据在汇聚、治理、共享与应用过程中的可靠性、可用性与有效性，对于释放数据要素价值、赋能政府治理效能提升和产业智能化升级具有至关重要的意义。当前，数据质量评估在实践中仍面临维度不统一、指标不健全、方法不可比、结果难应用等问题，亟需建立一套科学、系统、可操作的标准规范，为数据质量的全生命周期管理提供明确指引。本标准旨在响应上述需求，通过构建涵盖说明文档、数据质量、模型应用三大维度的评估指标体系，并明确从客观评估到综合评价的完整方法论，为各类数据资源的质量衡量提供统一“标尺”。本标准的实施将有助于：——统一质量认知：为数据提供方、使用方和管理方建立共同的质量语言和评估基准。——规范评估流程：指导组织机构系统化地开展数据质量检测、分析与评价工作。——引导质量提升：通过分级评价结果，为数据资源的持续优化与精准治理提供方向。——促进数据流通：增强数据互信，推动高质量数据要素在更大范围内的合规高效流通与价值释放。本标准的制定，为区域数据质量建设提供了关键的基础性技术支撑。

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随着数字经济成为全球经济增长的新引擎，数据作为关键生产要素，其质量直接关系到数据分析、决策支持、智能应用和价值创造的效能。当前，各行各业普遍面临数据质量不高、数据管理人才匮乏的挑战，严重制约了数字化转型的深度和广度。数据质量评估师作为数据质量管理领域的核心专业人才，负责对数据资产进行全面、客观的评估，识别数据缺陷，提出改进建议，是保障数据可信、可用、可增值的关键角色。为应对该领域专业人才短缺的问题，系统性地建立人才培养和评价体系，特制定本标准。本标准规定了数据质量评估师的能力框架、核心能力要求、认证规范和持续发展路径，旨在为相关教育培训机构提供课程设计依据，为用人单位提供人才选拔和评价的参考，并为从业者提供清晰的职业发展指引，从而推动数据质量评估师队伍的专业化、标准化建设。

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本文件规定了用于外观专利图像智能检索的AI大模型系统（以下简称“系统”）的技术规范，包括设计原则、总体架构、模块设计、流程设计、技术规范、测试方法及维护要求。本文件适用于系统的开发、测试、部署、维护及相关技术评估，可为外观专利检索相关的技术研发、应用实施提供指导。

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