助力数据跨境,最新政策解读与应用实践分享

2024-06-22 11:52

本文主要是介绍助力数据跨境,最新政策解读与应用实践分享,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

6月13日,VERYCLOUD睿鸿股份联合深数所企业数据合规服务南山工作站、亚马逊云科技,在深圳南山区共同主办了一场关于《数据出境合规之路——法规解析与实践探索》研讨会。

VERYCLOUD睿鸿股份是南山大数据产业协会的副会长单位。南山大数据产业协会作为深圳市最具影响力的协会之一,也是深圳数据交易所唯一的协会级工作站。此次合作,期待为有数据跨境业务需求的企业提供合力赋能。

全球视野下的挑战与机遇

在全球化的大背景下,数据的跨境流动变得日益频繁。企业不仅要面对本土的数据保护法规,还要应对跨国的数据合规要求。特别是在深圳这样的经济特区,其作为改革开放的前沿阵地,具有独特的地缘优势和政策支持,是大多数企业进行跨境数据业务的优先选择地区。在这样的大环境下,企业如何准确理解和应对各种数据出境政策,确保数据的合规流动,成为了一个必须面对的课题。

数据跨境政策解读

会议首先带来了对于跨境业务的法规政策解析和案例解读。重点解读《数据出境安全评估办法》、《个人信息出境标准合同办法》和《个人信息保护认证实施规则》。其中,对《促进和规范数据跨境流动规定》进一步阐释,通过优化审核机制,降低了数据安全出境的门槛;《粤港澳大湾区(内地、香港)个人信息跨境流动标准合同实施指引》为个人信息的合规处理提供了具体指导。并基于深数所在数据跨境方面的丰富实践经验,与在座参会企业分享了多个服务案例,讲述了数据跨境业务中合规的重要性,使企业在进行跨境业务中对于数据的处理更加规范。

那么,接下来需要考虑如何提效。

数据要素下的实用解决方案

在推动数据跨境业务的进程中,首先注重于底层数据处理与清洗,这是确保数据流通高效、安全的关键步骤。通过亚马逊云科技智能湖仓体系的构建,重点着眼于打通不同系统间的数据孤岛,使得数据清洗、整合和共享变得更加流畅。

如可通过Amazon Aurora MySQL与Amazon Redshift的Zero-ETL集成,把数据自动同步到Redshift数仓,实现对 PB 级交易数据的近乎实时的分析,大大提高跨平台数据同步的效率,有效避免数据处理的重复流程,从而打破数据孤岛。

在这一坚实的基础之上,再去叠加生成式AI的应用能进一步为企业业务提效。

如亚马逊某电商商家在2周内快速上线AI助手成功减少了50%运营成本;某游戏公司运营过程中嵌入了Amazon Bedrock 的Claude2.1模型,整体的舆情分析效果取得质的提高;某工业龙头企业上线了AI智能回答助手,首周就有超过4000用户使用,超过12000 个问题被快速解答……更多智能办公场景都在应用当中。显然,AI技术显著提高了企业运营效率。

另外也可搭配VERYCLOUD睿鸿股份自研的云FUN算力租赁平台,能使AI模型获得更灵活且高性能的GPU资源支持,为不同场景条件提供更强大的动力。

这次的研讨会旨在为企业提供深度的政策解读和实用的数据出境经验分享。现场通过深入的法规分析和实践案例的探讨,让企业能够更加精准地把握合规脉络,以沉着应对数据跨境流动带来的复杂挑战。在此基础上,协助企业合理的运用好原始数据,以及生成式AI等前沿技术,推动业务流程和日常办公的智能化转型,实现效率与安全性的双重提升。

VERYCLOUD睿鸿股份,作为亚马逊云科技APN,深度学习探究各类能为客户创造有效价值的技术工具并予以实践优化,为需要跨境的各项业务提供坚实的技术服务支撑。

关于主办

企业数据合规服务工作站隶属于深圳市南山区大数据产业协会,依托合规保障、流通支撑、供需衔接和生态发展四个核心能力,通过与数据商、法律机构、资产评估机构、质量评估机构和会计事务所等多类型第三方专业机构合作,为数据资产管理及入表提供全面服务支持,涵盖范围全面,从数据资源诊断、合规确权、数据治理到资产运营、安全评估、质量评估、价值评估、会计审查,再到流通交易和资本对接等多个方面,为数据资产流通入表提供坚实支撑,有力保障数据资产有效管理运营,有力促进数据资产管理生态系统建设发展。

深圳市南山区大数据产业协会成立于2019年1月,2022年被评为4A级社会组织。是深圳市最具影响力的协会之一,也是深圳数据交易所唯一的协会级工作站。是介于企业与政府之间的民间社团组织机构,经深圳市南山区民政局批准成立,受深圳市南山区工商联(总商会)指导,是南山区目前唯一的大数据行业协会。

协会搭建融合“资讯”“技术”“市场”“服务”于一体的全方位产业资源平台,秉承团结互助、资源整合、合作共享的理念,以推进大数据技术的实际应用为核心目标,服务于国内从事新兴技术企业。

深圳市南山区大数据产业协会副会长单位:

江苏睿鸿网络技术股份有限公司深耕云市场超十年,产品覆盖云主机、云安全、云存储、迁移、出海服务、AI服务、多云管理、托管服务等。与亚马逊云科技紧密合作,通过精细运营能力,深谙客户需求,发挥个性化定制开发的最佳效能,共同为客户提供创新的解决方案,解决技术挑战,赢得合作。

这篇关于助力数据跨境,最新政策解读与应用实践分享的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1084215

相关文章

Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)

《Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)》getopt模块是Python标准库中一个简单但强大的命令行参数处理工具,它特别适合那些需要快速实现基本命令行参数解析的场景,或者需要... 目录为什么需要处理命令行参数?getopt模块基础实际应用示例与其他参数处理方式的比较常见问http

C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化

《C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化》在C++工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作,所以本文就来聊聊C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化吧... 目录设计预期设计思路代码实现使用方法在 C++ 工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作。由于数据类

Mysql用户授权(GRANT)语法及示例解读

《Mysql用户授权(GRANT)语法及示例解读》:本文主要介绍Mysql用户授权(GRANT)语法及示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录mysql用户授权(GRANT)语法授予用户权限语法GRANT语句中的<权限类型>的使用WITH GRANT

Java中的Lambda表达式及其应用小结

《Java中的Lambda表达式及其应用小结》Java中的Lambda表达式是一项极具创新性的特性,它使得Java代码更加简洁和高效,尤其是在集合操作和并行处理方面,:本文主要介绍Java中的La... 目录前言1. 什么是Lambda表达式?2. Lambda表达式的基本语法例子1:最简单的Lambda表

SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题

《SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题》:本文主要介绍SpringBoot使用GZIP压缩反回数据问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录SpringBoot使用GZIP压缩反回数据1、初识gzip2、gzip是什么,可以干什么?3、Spr

Python结合PyWebView库打造跨平台桌面应用

《Python结合PyWebView库打造跨平台桌面应用》随着Web技术的发展,将HTML/CSS/JavaScript与Python结合构建桌面应用成为可能,本文将系统讲解如何使用PyWebView... 目录一、技术原理与优势分析1.1 架构原理1.2 核心优势二、开发环境搭建2.1 安装依赖2.2 验

Java字符串操作技巧之语法、示例与应用场景分析

《Java字符串操作技巧之语法、示例与应用场景分析》在Java算法题和日常开发中,字符串处理是必备的核心技能,本文全面梳理Java中字符串的常用操作语法,结合代码示例、应用场景和避坑指南,可快速掌握字... 目录引言1. 基础操作1.1 创建字符串1.2 获取长度1.3 访问字符2. 字符串处理2.1 子字

Java Optional的使用技巧与最佳实践

《JavaOptional的使用技巧与最佳实践》在Java中,Optional是用于优雅处理null的容器类,其核心目标是显式提醒开发者处理空值场景,避免NullPointerExce... 目录一、Optional 的核心用途二、使用技巧与最佳实践三、常见误区与反模式四、替代方案与扩展五、总结在 Java

Spring Boot循环依赖原理、解决方案与最佳实践(全解析)

《SpringBoot循环依赖原理、解决方案与最佳实践(全解析)》循环依赖指两个或多个Bean相互直接或间接引用,形成闭环依赖关系,:本文主要介绍SpringBoot循环依赖原理、解决方案与最... 目录一、循环依赖的本质与危害1.1 什么是循环依赖?1.2 核心危害二、Spring的三级缓存机制2.1 三

SpringBoot集成Milvus实现数据增删改查功能

《SpringBoot集成Milvus实现数据增删改查功能》milvus支持的语言比较多,支持python,Java,Go,node等开发语言,本文主要介绍如何使用Java语言,采用springboo... 目录1、Milvus基本概念2、添加maven依赖3、配置yml文件4、创建MilvusClient