标准体系不一、价值难继承……数据治理如何破解市场应用难题

最新信息

标准体系不一、价值难继承……数据治理如何破解市场应用难题
2023-11-27 14:50:00
南方财经全媒体记者吴立洋杭州报道
  近年来,随着数字技术的不断成熟与经济社会数字化转型发展,数据成为继土地、劳动、资本等之后人类又一重要生产要素,数据资源的开发与利用能够从多方面优化社会生产的投入结构,提升生产效率,并重构社会、经济乃至文化的组织形式。
  另一方面,在数据要素的开发利用中,由于数据本身具有可复制性、多样性、时效性、非均质性等复杂属性,数据资源的采集、流通、交易、使用等方面仍有许多基础性共识与标准尚未达成,阻碍了数据要素价值的进一步释放。
  2022年12月,《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》发布,要求充分认识和把握数据产权、流通、交易、使用、分配、治理、安全等基本规律,探索有利于数据安全保护、有效利用、合规流通的产权制度和市场体系,完善数据要素市场体制机制,在实践中完善,在探索中发展,促进形成与数字生产力相适应的新型生产关系。
  11月23日,第二届全球数字贸易博览会主题论坛之一的数据要素治理与市场化论坛在杭州召开。本次论坛以“创新数据要素流通,赋能实体经济发展”为主题,来自政府机构、行业公司、科研院所等不同领域的数据产业监管者、从业者和研究者围绕当前数据产业发展现状,深入探讨了数据要素治理、流通机制及未来应用前景。
  治理难题待解
  数据显示,2022年中国数据产量达8.1ZB,同比增长22.7%,全球占比达10.5%,居世界第二位;截至2022年底,中国数据存储量达724.5 EB,同比增长21.1%,全球占比达14.4%。
  丰富的数据资源一方面为中国数字经济发展提供了充分的资源供给,另一方面,随着数据在社会生产生活中的应用愈加广泛,各类新问题的出现也加大了对数据采集、传输和应用进行监管治理的难度。如何在充分发挥数据要素价值的同时保障各类数据主体的基本权益,成为当前产业发展面临的主要问题。
  “以当前最火的人工智能产业为例,很多企业都在思考如何抓住AI发展的机遇,从人工智能发展的三要素角度来看,企业能掌握的算法和算力差别并不是特别大,最核心的价值在于他们手中的数据,以及如何把这些数据通过更好的治理变成有价值的数据资产。” 阿里巴巴副总裁朋新宇在论坛发言中表示。
  他进一步表示,数据治理对社会带来的机制提升是多方面的,于消费者而言,可以提升消费体验,优化购买决策;于企业,可以帮助企业实现资产重构,带来实实在在的效益增长;于行业,可以促进行业信息共享降低交流成本,推动行业创新;于政府,可以实现社会资源的合理配置,推动数字经济高质量发展。
  但作为近年来兴起的生产要素,数据本身具有可复制性、易时效性、非均值性等特点,且数据采集处理使用等流程中不同主体、不同数据处理方各有其能力限制和利益诉求,数据治理中仍存在多方面共识有待达成。
  蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官韦韬在论坛发言中指出,以数据使用权跨域管控为例,目前还缺少行业性统一的技术要求和体系标准,需要行业更多共建。此外,当前隐私计算等技术的使用门槛还偏高,技术的易用性有待提升。
  “在政务数据领域,经过多年发展,各地建设百花齐放,但有一个很严重的问题在于没有形成一套统一的标准和体系,治理经验依赖于人,难以继承,实施效果难以评估。” 华为混合云总裁尚海峰亦在论坛演讲中提到,需要全盘梳理政务数据资源,形成全域数据资产一本账,通过构建 “数据底座”和“数据标准”,保障数据要素的可信流通。
  从顶层设计层面,近年来多条政策法规出台,推动数据治理行业与监管共识的达成。2022年12月,《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》出台,建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架,为数据要素治理与市场化探索提供了方向。
  2023年2月,中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》,夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”,推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合。
  “数据二十条的发布与国家数据局的成立,为数据的产权归属、流通、交易、安全等环节提供了制度保障和统筹监管,也标志着数据要素产业从起初的汇聚共享,迈入了融合畅通的发展新阶段。” 尚海峰表示。
  基础建设与机制革新并重
  宏观层面已有指引,在具体实践中又该如何落实呢?
  国家数据局党组书记、局长刘烈宏从数据基础设施建设方面阐释了自己的看法。他指出,随着以数据为关键要素的数字经济加速发展,对与之相关的基础设施提出了新的要求,需要构建适应数据要素特征,促进数据流通利用,发挥数据价值效应的数据基础设施。
  “从能力的角度来看,数据基础设施支撑数据的汇聚、处理、流通、应用、运营、安全保障全流程。” 刘烈宏表示,通过数据基础设施,不同区域、不同领域的数据资源实现有效有序的汇聚,不同行业、不同机构的数据产品实现合规高效流通,不同参与主体实现对数据资源和产品的有效利用。整体推动数据服务千行百业,深度融入社会生产生活,推动数据要素“供得出、流得动、用得好”。
  在治理思路层面,当前阻碍数据高效合规开发利用的各类因素也需要被进一步排除。杭州数据交易所首席数据官宣啸在圆桌讨论环节表示,狭义层面的数据治理可能只限于数据清理,提升数据质量与可控性,但是延伸到整个数据产业的体系标准层面,要考虑的内容就要多很多。
  具体而言,一方面是数据的可获得性,当前很多数据很难直接等同于金钱价值,即使有钱也难以买到,其中包含数据主体属地因素、交易规则、开放意愿等多方面因素;另一方面在于实现互联网数据的互联互通,通过基础设施建设、规则体系搭建等方面完善畅通互联互通机制。
  尚海峰则以华为“三阶十步”为例,阐释了应如何在政务服务中适配政府部门的政策、组织、流程体系,实现以业务场景为核心的政务数据综合治理:
  在第一阶段夯实基础中,主要解决如何入手的问题。应明确责任边界与职责,制定跨部门、跨层级的联合工作机制,制定数据架构、数据治理和数据共享开放管理等政策,建设全域统一的政务大数据平台,动态构建端到端的安全防护能力。
  在第二阶段治理源头中,则需要回到从数据本身,从来源规范数据周期的各项标准。业务部门根据自身业务实际情况,梳理本业务领域的数据架构,将数据汇入统一数据湖内进行治理,实现全量归集,构建政务大数据的考核评估机制。
  在第三阶段释放价值,则要进一步提升合规、效率、智能化等方面的能力。具体而言,通过AI等技术让数据开发、治理全链路智能化,通过登记管理、授权管理、合规监管、运营管理能力支撑业务合规运营,通过隐私计算等技术实现域内数据的安全共享和跨域数据的可信流通,实现数据从提供方到消费方的全流程可追溯。
  除了政府可以在公共数据治理等领域进一步发掘数据市场化价值外,企业与平台也是市场中推动相关机制完善的重要力量。朋新宇表示,把数据资源转变为数据资产必须要通过数据治理的手段,但在技术要素外,更重要的是找到从组织到技术再到商业的结合点。
  此外,考虑到当前数据流通中场外流通仍占较大比例的情况,他进一步建议,可以在合规制度下,在场外构建专业的信息化平台,为相关的数据交易提供服务。
(文章来源:21世纪经济报道)
免责申明: 本站部分内容转载自国内知名媒体,如有侵权请联系客服删除。

标准体系不一、价值难继承……数据治理如何破解市场应用难题

sitemap.xml sitemap2.xml sitemap3.xml sitemap4.xml