在安全功能要求方面，标准从数据源支持、水印算法、水印规则、水印策略等方面提出了具体要求。，从数据水印工具/系统/平台/产品应具备的功能角度。
挑战4：如何形成系统的大数据处理框架和关键技术。大数据处理技术逐渐成为大数据应用过程中数据收集和集成、质量保证、开放流通、标准化和生态系统建设的热点。然而，目前的系统大数据处理框架尚未形成，开放共享、质量评价、价值预测等关键技术远未成熟，成为制约大数据发展的主要瓶颈。
创造连接自然、学校和虚拟的各种学习空间，为教育的高质量发展服务。包括但不限于智能教室的建设和应用、国家标准框架下智能校园的建设和管理、未来学习空间的探索和实践、未来学习中心、未来学校的建设、教育元宇宙空间的建设等。
首先，综合智能物流供应链是指结合大数据技术的应用，通过链接每个数据终端，可以实现最及时的“端到端”服务，在物流供应链数据共享方面，除相关节点企业外，电子商务背景下的消费者进入智能物流供应链系统，消费者可以通过终端查看、修改分销信息，由智能物流供应链系统及时调整。
经过多年的努力，我国数据安全顶层体系不断完善，从标准第一到上级法的颁布，从概念化、框架化到逐步细化落地。例如，在《数据安全法》颁布一周年之际，网络信息办公室积极响应相应要求，发布了《互联网信息服务算法推荐管理条例》、《数据出境评价办法》等行政法规；在数据安全、个人信息保护等领域开展执法活动，对大型互联网平台进行访谈、罚款和警告，责令整改；地方网信办还开展了一系列专题论坛、数据出境安全评估申请咨询电话等相关措施。
44.建立健全标准规范体系。充分发挥福建省信息标准化技术委员会的作用，根据国家标准和行业标准，系统梳理数字化改革各领域的标准需求和建设业务、数据、技术、安全、研发、运维标准，加快数据标准、政府服务标准、应用技术标准、基础设施标准、运行管理标准、数据安全标准，建立完善的标准体系。(省数字办、省大数据集团按职责分工负责)
44.建立健全标准规范体系。充分发挥福建省信息标准化技术委员会的作用，根据国家标准和行业标准，系统梳理数字化改革各领域的标准需求和建设业务、数据、技术、安全、研发、运维标准，加快数据标准、政府服务标准、应用技术标准、基础设施标准、运行管理标准、数据安全标准，建立完善的标准体系。 (省数字办、省大数据集团按职责分工负责)
战鼓响起。针对行业各级党组织的重点任务和“星火攻坚”任务，建立任务进度智能看板，实现任务分解发布、进度填报上传、智能监督提醒、逾期预警提示、过程材料归档的全过程闭环管理，利用信息手段自动抓取相关数据信息，实施数字评估，汇集全体员工共同努力，敲响优秀的工作鼓。
提高数据治理能力 开发和应用重点标准推广行动 工业大数据价值提升行动 行业大数据开发利用行动 企业主题发展能跳跃行动 数据安全铸盾行动
在数据标准管理过程中，经常会遇到各种问题和挑战。例如，在制定数据标准的过程中，各业务部门从自己的业务角度出发，难以形成统一的数据标准定义。另一个例子是，不同背景下的数据定义存在歧义，数据标准的制定和使用脱节，导致数据标准在实际业务中无法使用。1、数据语义不清楚
李玉顺：中小学智能校园是承载数字教育转型和智能升级发展的主要地位，也是促进学校现代化发展、促进高质量教育提升的关键起点。现有的智能校园实践案例表明，我们已经踏上了智能时代教育的全面转型变革进程，促进了教育体系的发展，引领了教育体系的全面变革，促进了教育目标的升级、培训模式的创新、基础环境的智能化、教学空间的重塑、教育公共服务的生态建设、教育治理模式的升级和终身学习体系的建立。随着国家智慧教育生态的发展和一线教师和学校校长的日益专业化发展，智慧校园的发展将日益呈现出因材施教、个性化教育实践的美好前景。