1月10日，由数据质量管理智库、大数据协同安全技术国家工程实验室、华矩咨询主办，北京大学信息管理系与国家电网全球能源互联网研究院作学术指导，机械工业出版社、大数据分析与应用技术国家工程实验室网信智能中心、交通运输部城市公共交通智能化交通运输行业重点实验室战略支持，交通运输部城市公共交通智能化交通运输行业重点实验室（数据治理中心）、深圳市大数据产业发展促进会、电子工业出版社、博文视点、数享汇大数据共享联盟、开放群岛（Open Islands）开源社区、开放隐私计算OpenMPC社区、蔻享学术、北大创新评论、广东省律师协会、大成律师事务所协办，以“数据隐擎，提质安航”为主题的DQMIS®2022第六届数据质量管理国际峰会完成连续三天半的会议，圆满落幕。
来自中国工程院、国家重点实验室、国内重点数据交易所、国内顶级高校以及各行业头部企业的各界专家学者和产业代表一起，共同探讨数据治理、数据质量、数据要素发展趋势等相关热点话题。峰会论坛环节精彩纷呈，主论坛由沈昌祥院士领衔行业前沿趋势解读，来自上海数据交易所副总经理卢勇分享了数据要素流通的最新实践。论坛上首次发布了见证数据治理行业五年发展和变迁的里程碑作品《数据治理行业理论与实践精粹——DQMIS数据质量管理国际峰会五周年实录》，同时发布了华矩科技独家赞助的基于DQMIS高端闭门论坛与会专家精华思想总结而成的成果报告《第六届数据质量管理国际峰会关于数据要素发展几点看法和建议》。还进行了汇集众多专家作品的数字化系列丛书发布仪式，以及最新一届年度数据质量管理标杆奖项颁奖典礼。连续三天的分坛论横跨数据要素、银行与金融、交通车联网、工业制造业、学术与人才培养不同行业，聚焦行业领域的深度探讨引发大量业界专业人士的关注与观看，连续推起新的热点。峰会先后由新华社现场云平台、机械工业出版社、电子工业出版社博文视点、微赞云平台、云现场平台、蔻享学术平台、CSDN等共17家媒体及平台同步直播，收获全网观看量接近100万
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数据作为新型生产要素，对传统产权、流通、分配、治理等制度提出了新的挑战。不但许多各行各业的企业已经在实践中面对着数据要素带来的挑战，探索着数据要素对企业的红利；国家也逐渐意识到数据合规高效流通使用将赋能实体经济发展，新发布的“数据二十条”正体现了这一点。尽管数据要素的潜力是现在广受认可的，但是落到实践中，数据产权、流通交易、收益分配、安全共享等方面都隐含着各种各样的问题与挑战。
在这一背景下，为探讨与研究数据要素的全周期管理，企业数据产品打造，以及如何通过隐私计算技术保护数据，数据溯源及数据确权，如何提高数据质量为数据产品增值，如何基于数据安全技术实现数据要素的安全流通与交易等问题，本次峰会联合了众多来自不同领域的专家进行深度交流，其中包括来自大数据分析与应用技术国家工程实验室、大数据协同安全技术国家工程实验室、交通运输部城市公共交通智能化交通运输行业重点实验室、澳门亚太IT协会、北京大学、国防科技大学、广东财经大学、机械工业出版社、电子工业出版社、上海数据交易所、华东江苏大数据交易中心、华南数交、加拿大北美区块链基金会、加拿大数字资产交易所、中国电信股份有限公司研究院、中国汽车工业协会北斗应用分会、广东联合电子、广州市公共交通集团、广州羊城通、京东物流、南方电网、汇丰软件、国信证券、中国建设银行总行、中银富登村镇银行、金域医学、毕马威、北鹏前沿科技法律研究院、云润大数据研究院、华矩科技、数语科技、国科华盾、广州赛宝、智联人才等组织机构的资深专家、研究学者以及行业领袖。尤其在峰会第一天的高端闭门论坛中，学者专家们共同碰撞交流各自观点，最终归纳出关乎数据要素行业发展的8个重要观点与建议，纳入本届闭门专题成果报告，为行业发展提供了新的思路。在主论坛与五个行业分论坛中，演讲嘉宾分别对建设安全网络生态、数据要素流通、数据合规交易、数据资产增值、数据交易中的隐私保护、数据安全分级、工业制造业数字化智慧化、提高数据质量、新时代的数据行业人才培养等方面的研究、探索与实践经验进行了深入的分享，亮点频现，展现了一场丰盛而有深度的思想饕餮。
今年，DQMIS数据质量管理国际峰会走进第六个年头，伴随着国家“数据二十条”的落地走入数据时代的新征程，峰会组委会一直致力于持续推动数据质量在产学研用各领域的联合探索。在数据成为生产要素的新时代，面对多变而复杂的行业环境，集合各界的专家一起探讨共同推动行业的发展就显得尤为重要和必要。DQMIS数据质量管理国际峰会还将继续探索数据领域的变化发展，不断跟踪行业热点难点，提供高层次的思想交流平台，将为行业发展带来新的思考、方向，甚至执行方案指引，带来更多值得业界期待的思想成果。
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DQpro数据质量管理智库以“数据质量”为研究主题的大数据行业分享智库。通过聚集中国数据治理与数据质量领域的研究专家、技术人才、学术大咖、行业代表等，建立大数据质量技术研讨圈层，分享国际前沿理念、实践案例、技术干货及权威观点等，提高我国对数据质量的认知水平和实操能力，更好地推动中国数据质量技术与大数据生态环境优化发展。
