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《数据治理研究报告（2025年）》报告立足端侧大模型的独特技术架构与运行机理，系统剖析其在数据采集、存储、处理、传输及销毁等全生命周期环节中潜藏的风险特性，通过全面梳理国内外相关立法动态与实践经验，创新性提出了一套兼具前瞻性与实操性的综合治理策略，旨在为打造安全可靠、合规有序的端侧智能生态环境提供有力的理论支撑与实践指引。
1. 端侧大模型发展概况与技术特点。端侧大模型是指通过量化、蒸馏、裁剪等轻量化技术，将大模型核心推理能力下沉至手机、平板、车载设备、智能家居等终端硬件，依托本地算力完成数据处理、智能交互与任务执行，无需依赖云端持续支撑即可实现离线运行的轻量化AI模型体系。随着人工智能技术的快速发展，端侧大模型逐渐成为实现智能设备本地计算能力的关键技术，可在终端直接实现数据闭环与实时决策，具有本地化、轻量化、个性化与协同化等特征。
2. 端侧大模型数据治理法律要点分析。端侧大模型的数据处理方式相比传统云端模型更具隐蔽性、碎片化、场景化特征，且依托设备本地的多传感器、系统权限、离线交互场景，形成了“本地采集+轻量上传+隐性关联”的复杂数据处理体系。因此也引发了对数据治理中“告知—同意”规则、数据收集存储规则、用户数据权利保护以及内容真实性等法律要点的讨论。
3. 全球端侧大模型数据治理法律制度的比较研究。面对端侧大模型技术的飞速发展，欧盟目前仍坚持在GDPR的基础上推进个人数据保护，但同时欧盟数据保护委员会及成员国机构也通过发布指南、细则等文件的形式，进一步细化端侧大模型链条上的各方责任。美国采取分行业、分场景的个人信息保护策略，强调通过市场机制和技术标准实现治理目标。我国则形成了层次分明、相互协同的人工智能法治基础格局，既有顶层立法，也有专门针对人工智能的配套规定，对端侧大模型的个人信息保护提出系统性要求。
4. 我国端侧大模型数据治理的展望与建议。面向未来，应当构建“发展—安全”的平衡框架，让用户真正享受“智能在端，安全在握”的数字化生活。一方面，针对端侧大模型的技术特点和治理重点，应对《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等构筑的数据治理法律体系进行适应性调整；另一方面，应当坚持在平衡安全和发展的前提下，通过完善法律规则、补充监管手段、创新技术工具、加强部门合作、深化国际合作等方式，形成“政府主导、企业主责、行业自律”的多方共治生态，实现治理效能的最大化与可持续性。
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在此，【数据分析·领地】整理了《数据治理体系指南》具体如下：
2025数据治理体系构建指南（44页 PPT）
数据治理顶层架构（81页 PPT）.pptx
数据治理体系建设指南（56页PPT）.pptx
数据治理体系的框架构建与全球市场展望——基于“数据二十条”的数据治理路径探索.pdf
基于鲲鹏云的政务数据治理融合联合解决方案.pptx
企业数据治理方法论与顶层设计思路.pptx
数据治理体系基础知识.pptx
【数据治理】华为XX大学数据治理解决方案售前主打胶片（精华版）.pptx
【数据治理】华为数据治理案例：引领企业数字化新纪元的
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文来源：【数据分析·领地星球】以及个人实践总结
【报告部分展示】
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篇幅有限只展示部分。（分享PPT在星球“数据治理）
【概念】数据治理基础知识培训PPT课件
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企业大数据治理平台规划与设计方案（52页PPT）
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数据治理工作实施指南
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篇幅有限只展示部分。（分享PPT在星球“数据治理）
文│来源：整合网络资源和个人实践经验，进【数据分析·领地】星球查看完整版PPT~
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附1：2025数据治理体系构建指南（44页 PPT）
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附2：数据治理与数据指标库规划指南
......（由于篇幅有限）
附3：《数据治理全攻略指南》
数据治理全攻略（119页 PPT）.pptx
企业数据治理体系知识（26页 PPT）.pptx
数据治理-组织架构（51页 PPT）.pptx
数据治理知识培训（53页 PPT）.pptx
数据治理（质量治理、安全治理、全生命周期治理、治理考核）33页.pptx
华为面向业务价值的数据治理实践（58页）.pdf
数据治理解决方案与行业案例.pdf
【数据治理】企业数据治理价值解读白皮书.pdf
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附4：数据资产入表知识地图
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（进星球看高清版）
「完」
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