产业级数据治理白皮书 2024.docx

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1、418H11gJFtAlTMTdDATA目录版权声明2前言3目录4一、时代背景与趋势5（一）时代背景5（二）发展趋势6二、问题与挑战8（一）当前发展现状8（二）存在的局限性和挑战9（三）挑战突破与解决思路11三、产业级数据治理的内涵11（一）产业级数据治理的定义12（二）产业级数据治理的价值13（三）产业级数据治理的特征14（四）产业级数据治理的框架16四、产业级数据治理框架详述19（一）政策法规19（二）组织形式21（三）连通机制24（四）互信机制26（五）执行机制29（六）监督机制31（七）技术支撑34五、总结与展望37Jw尸AmSJDATA-时代背景与趋势（一）时代背景在数字技术带来越来

2、越多红利的时代发展趋势下，欧盟、美国、英国、澳大利亚、俄罗斯等国家和组织不断细化和更新数字经济发展战略，以实现更加优化的数字经济I发展环境和深化数据流通合作机制。数字经济不仅成为推动经济发展的重要引擎，也成为各国新一轮科技革命2的重要战略基础。全球范围内，数据互联互通和合作共赢正在成为国际趋势。2023年7月7日，全球数字经济大会数字经济全球治理”论坛在北京召开，针对“数字经济治理愿景、治理框架、创新合规、争端解决”四个专题开展方案讨论。2023年8月19日，二十国集团数字经济部长会议在印度班加罗尔举行，聚焦数字经济、互联互通等重点领域探讨合作。可见，全球数字产业的发展正呈现出持续蓬勃的态势，

3、国际关于数字经济发展的政策部署和合作交流日益密切。在我国，数据被认为是发展数字经济的核心基础和重要载体，直接关系到数字经济的稳定发展和持续创新。2019年10月，党的十九届四中全会首次提出“数据是生产要素3”的科学论断；2020年3月中共中央、国务院发布关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见，在全球范围内率先将数据正式定义为第五大生产要素；2022年12月，党中央、国务院印发关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（简称“数据二十条“），为最大化释放数据要素价值、推动数据要素市场化配置提出了最新指引。此外，各地政府也纷纷出台了相关政策措施，鼓励和支持数据要素市场的发展，为数据要素

4、的管理和应用提供了有利环境。1数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合,不断提高经济社会的数字化、网络化、智能化水平加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。具体包括数字产业化、产业数字化、数字化治理、数据价值化四大部分。2科技革命是指在科学技术起决定作用下而实现的社会生产力的根本变革，与数字经济关联紧密的是人工智能、大数据、量子信息、移动通信、物联网、云计算、区块链为代表的新一代信息技术。3生产要素是指进行社会生产经营活动时所需要的各种社会资源，是维系国民经济运行及市场主体生产经营过程中所必须具备的基本

5、因素，生产要素包括土地、劳动力、资本、技术、数据五种。而在技术层面，大数据、云计算、人工智能、区块链等技术正在迅猛发展，各组织和企业主体通过更加先进智能的综合性技术体系，实现数据的安全、灵活、高效存储与处理，开展多源异构、大规模数据的快速分析挖掘，甚至让计算机在海量训练数据集的基础上，模拟人类智能并执行复杂的业务任务，基于此，各行各业数据的管理、流通和应用效率得到了大幅提升。可以说，技术的进步为数据要素市场的快速发展提供了有力支持。综上所述，在环境、政策和技术的支持下，数据作为新型生产要素，与其他生产要素发生了广泛而深入的融合应用，重新定义和调整了社会的生产力和生产关系，大规模激活了制造、零售

6、、医疗、能源等传统行业的沉默价值，推动了不同行业数据赋能实践百花齐放，加快了全行业的管理变革与数字化转型4升级，正以不可逆转的趋势改变人类社会。(一)发展趋势整个数据产业作为推动经济社会发展的重要力量，发展迅猛，渐趋成熟。随着产业规模的指数级增长，产业业态进入了一个全新的发展阶段。围绕海量数据要素的综合管理、协同治理和价值挖掘等领域，业务模式和形态日渐多样化，在技术创新、价值共赢、权益维护等方向形成了三大行业发展趋势。在技术创新方向，数据的互联网络、数智化劳动模式正在成形。一是数联网的广泛链接。如同工业领域的物联网一样，依托庞大而广泛的数据要素基础设施，一张链接国家、行业、企业、个人的数据互联

7、网正在编织成形，即将形成个庞大的网络体系，实现物理世界与数字世界互相融合，推动世界的进一步智能化演进。二是人、数、机协作日益密切。人类、数据和机器之间的合作与协同越来越密切，在数据作为底座和基础要素的前提下，立足于劳动规则的洞察模仿、知识的积累与总结，智能化机器、生成式AP等创新技术从体力劳动与脑力劳动两个层面，协助人类实现更高效、轻松地完成工作任务。4数字化转型指利用数字化技术来推动组织转变业务模式，组织架构，组织文化等的变革措施，以追寻新的收入来源、新的产品和服务、新的商业模式。5生成式Al是一种人工智能技术,利用机器学习模型和深度学习技术,通过研究历史数据的模式来生成新内容,内容形式包括

8、文本、图像、音频或视频等。7后旦版退在价值共赢方向，广泛合作、利益共享的数据生态6正在成形。一是产业级数据生态的形成。数据产业正逐渐从独立的企业活动向产业链的多个环节延伸，形成了产业级数据生态。各种数据相关的企业、组织和个人在数据共享、合作、交换和创新方面展开更广泛的合作。数据生态的形成促进了数据资源的优化配置和协同创新，推动了数据产业的协同发展。二是数据资本化的探索尝试。为促进数据要素配置效率的大规模提升，各数据市场参与主体创新通过数据保险、数据托管、数据证券化、数据股权化等途径，将数据资源和数据资产转化为数据资本，实现数据交易流通过程中的风险分摊，和数据回报与收益在多级市场上的更大范围流动

9、和分配。在权益维护方向，从主权到伦理的权益保障环境正在成形。一是数据主权成为重要关注点。随着数据的重要性和价值的不断提升，数据主权越来越被重视，数据主权意味着对数据的掌控、管理、限制和保护，国家重视数据主权以维护国家安全、公民权益，企业组织重视数据主权以维持竞争平衡，避免垄断，个人重视数据主权以保护个人隐私、维护个人权益。二是数据伦理7的重要性凸显。数据产业的快速发展也引发了对国家、个人对数据伦理的关注。数据伦理强调在数据收集、处理和使用过程中考虑个人隐私、公正性、透明度8和道德原则。建立良好的数据伦理框架和准则，标准化数据使用的行为，维护数据的合法性和公平性，成为数据产业发展的必然要求。数据

10、要素的市场化带动了数字经济的增长，带领我们走向数据被广泛利用的新时代，为人类带来了前所未有的机遇和福利，通过充分利用大数据的潜力，人类社会实现了向更智能、更进步方向的发展。相对应的，我们也需要积极应对数据产业发展、数据技术与模式创新之下需要面临的数据治理挑战，确保数据被安全、得当、合理使用，以实现大数据时代的可持续发展和共享价值。6数据生态是指由数据及其相关技术、组织、政策、法律等环境构成的生态系统。数据生态的目标是构建多元、开放、可持续且可信的数据环境，以满足生态内各主体利益的平衡和数据价值的最大化。7数据伦理是指以符合伦理准则的方式获取、存储、管理、使用和销毁数据，伦理准则通常包括尊重他人

11、、行善、公正、责任、可靠性、透明度等。8透明度是指组织应向个人和其他主体提供有关其数据的数据管理、数据处理的制度和实践信息。卞18HB11g，/kAmrSJDATA二.问题与挑战(一)当前发展现状良好的、高质量的数据治理是数据产业创新升级的关键基础，而要实现高质量数据治理离不开成熟的配套资源保障、清晰的治理规则和方法、丰富的治理过程活动和举措等等。当前，支撑数据产业发展的数据治理仍然存在一定的局限性，究其原因主要在于，纵观所有参与数据治理的政府、行业、企业、个人等相关主体中，在资源保障、方法论与实施举措等层面都比较成熟的主要是企业。在数据治理资源保障方面，一是国内大部分企业在基础业务系统运维、

12、数据分析挖掘、数据共享开发运营等过程中，逐步形成和建立了相应的数据治理组织，包括设立数据治理委员会9、管理团队、执行团队等，以确保数据治理的责任和权力划分清晰。二是搭建数据资产管理平台、数据治理平台、数据安全平台等技术平台能力，实现数据全生命周期的标准化、质量和安全保障。其中，部分企业数据治理能力实践在行业内树立了标杆，例如，工商银行，南方电网、国家电网、华为、联通、移动等企业的数据治理发展水平在行业内处于前沿水平。在数据治理规则方法方面，相当一部分的企业在数据管理能力成熟度评估模型(GB/T36073-2018)(简称“DCMM”)K)的基础上，结合企业自身需要，形成符合自身特色的数据治理规

13、则和流程，明确数据治理的目标、原则、责任和流程，并将其纳入企业的日常运营和管理中，通过清晰、精细化的治理规则，指引企业内部数据治理相关工作的有序开展。其中，部分企业对其特色的数据治理规则体系和方法以专业书籍、白皮书等形式进行总结推广，进一步带动了其他企业数据治理规则的制定和探索。例如，华为发布的华为数据之道、南方电网发布的南方电网数据资产管理体系白皮书等。在数据治理过程和实施举措方面，企业围绕常规的数据盘点与梳理、主数据识别、数据标准制定、数据质量提升、数据安全防护等实施路径和举措，对数据进行分类和标记，建立数据目录和数据地图；识别和确定企.业中最重要和核心的9数据治理委员会是企业为管理数据治

14、理规划、协调和升级处理企业数据问题而设置的管理组织。10数据管理能力成熟度评估模型(GB/T36073-2018)英文简称：(DalamanagemenlC叩abilityMaturityModel),是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。Jr=,AITMTJDATA数据实体，避免在不同系统和部门中存在重复和不一致的数据；统一数据的命名规则、数据格式、数据单位等规范，明确数据内容的标准约束要求；对数据进行清洗、验证和纠错，以确保数据的准确性和可靠性；在数据流动的过程中采取了一系列的安全措施，以保护数据的机密性和完整性。企业层面在数据治理资源保障、规则和方法制定以及实施举措等方面取得的成果实

15、践，为推动数据的流通应用、统一数据语义、提升数据基础质量、保障数据安全等数据治理需要起到了强力、稳健的支撑作用。（一）存在的局限性和挑战然而即便是数据治理能力最成熟的企业，其采用的一系列举措，仍然更多沿用传统数据治理的方法论，解决的是企业内部的数据质量、数据安全和数据供给的问题。而数据要素时代大背景下，数据治理的内涵已在逐步超出传统范畴，需要在更大的领域范围内支撑构建数据生态、优化数据环境、加速数据融合、赋能产业发展。在这个过程中会遇到的数字鸿沟、数据确权,数据隐私和安全保护、数据处理行为监管、跨主体数据协同引导、互信建立和透明度保障、跨主体数据质量维护等问题，已经不是单一企业能够解决的问题：

16、一是数字鸿沟问题。数据垄断或或不对称、数字素养数据确权是指确定数据的权利主体，以及确定权利主体所享有的权利内容的过程，即确定谁对数据享有权利，享有什么样的权利。数据垄断是指少数数据持有者或者组织拥有大量独特、有价值的数据，并且限制其他人获取该数据的情况。数字素养是指数字社会公民学习工作生活应具备的数字获取、制作、使用、评价、交互、分享、创新、伦理道德等一系列素质的集合。差异化等情况下，极易造成不同群体间的数据福利不均衡，产生数字鸿沟，进一步加剧社会差距。单一企业仅能从一定范围内实现接触人群的数字素养提升，从自身做起规避数据垄断和不对称问题，但无法实现社会层面数字鸿沟问题的杜绝。二是数据权属确定问题。数据权属与权益的确定必须依赖法律