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加強數據高質量治理 發揮大數據特性優勢——《“十四五”大數據產業發展規劃》解讀

http://www.sharifulalam.com 2022-01-24 09:53 來源:中國電子報

數據代表著事實、描述著證據、承載著知識,是現實世界在意識世界和數字世界中的投影鏡像,是人類認識和改造世界的重要手段。數字技術正深刻地改變著人們對數據的獲取、傳播、管控及利用等方式,數據演變為數字經濟時代的關鍵生產要素,并日益成為推動人類經濟社會發展的“新石油”。隨著數字化轉型浪潮席卷全球,數據呈指數級爆炸性激增,數據及算力成為大國博弈的新賽場,是新一輪科技革命爭奪的制高點。海量數據能夠讓笨重的機器逐步具備思考的能力,成為馴養智能機器的糧食,算力正成為衡量數字經濟生產效率的重要指標。聯合國秘書長安東尼奧·古特雷斯指出,“如何管理和利用激增的數據造福全球是我們面臨的一大挑戰。數據已成為創造私人價值和社會價值的重要戰略資產。如何處理這些數據將極大地影響我們實現可持續發展目標的能力。走上一條數字和數據治理的新道路,現在比以往任何時候都更加重要。”

發揮大數據特征優勢,是做強做優做大大數據產業的重要任務

今年是“十四五”開局之年,《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提出,迎接數字時代,激活數據要素潛能,推進網絡強國建設。大數據產業作為以數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業,是激活數據要素潛能的關鍵支撐,是加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。“十四五”時期,我國進入由工業經濟向數字經濟大踏步邁進的關鍵時期,經濟社會數字化轉型成為大勢所趨。工業和信息化部出臺的《“十四五”大數據產業發展規劃》(以下簡稱《規劃》)系統把握了我國大數據發展的戰略機遇和戰略需求,堅持數據要素觀,以釋放數據要素價值為導向,推動數據要素價值的衡量、交換和分配,加快大數據容量大、類型多、速度快、精度準、價值高等特性(即5V特性)優勢轉化,培育數據要素市場,激發產業鏈各環節潛能,以價值鏈引領產業鏈、創新鏈,推動產業高質量發展。針對數據壁壘突出、數據權屬復雜、數據碎片化問題嚴重、數據質量不高、數據流通不暢、數據安全風險激增及全社會大數據思維仍未形成等關鍵問題,《規劃》針對性地將“發揮大數據特性優勢”列為重點任務,堅持大數據“5V”特性與產業高質量發展相統一,通過技術應用與制度完善聯動發展,著力于推進數據“大體量”匯聚、“多樣性”處理、“時效性”流動、“高質量”治理、“高價值”轉化等五個關鍵環節協同聯動發展,推廣行業通用發展路徑,鼓勵企業探索應用模式,建立健全符合規律、激發創新、保障安全的制度體系,推動大數據產業發展和數據要素價值釋放互促共進。

加強數據“高質量”治理,是“發揮大數據特征優勢”的關鍵一環

數據作為一種特殊的無形資源及新的生產要素,最為突出的6個特征表現為:獲得的非競爭性、使用的非排他性、源頭的非稀缺性、資源的非耗竭性、價值的非衡價性、對象的社會多元性。最為重要的是,數字數據必須依托安全可信的數據基礎設施(如全國一體化大數據中心體系)安全有序流動起來,才能發揮并挖掘潛在價值。

為實現數據“大體量”匯聚、“多樣性”處理、“時效性”流動及“高價值”轉化,必須加強數據“高質量”治理,從源頭上保障數據供給的更加可靠。海量數據爆發式的增長,讓人們猶如落入一片無邊無際的數據海洋,一時間人們有些望洋興嘆、不知所終。數字化轉型不以人們的意志為轉移,未來的任何組織(機構)乃至個人都是數據的生產者、處理者及消費者,誰能夠有效將數據轉化為資源、提升為資產、演變為資本,誰就能真正玩轉數據要素這個魔方,誰就能夠在數據要素市場激烈競爭中脫穎而出。數據蘊含著豐富的價值,是當代的石油,當代的黃金。但是如果不能對數據進行有效管理和開發,數據并不可能產生真正的價值。數據“高質量”治理不是單純的技術問題,更涉及政策法規體系的建設和組織管理模式的變革。數據“高質量”治理是一個持續改進的過程,是一項長期而艱巨的社會系統工程,需要各行各業、各級政府、企事業單位、高等院校、科研機構及個人等多方共同參與、共同努力。

首先,轉變觀念認識,提升數據思維。習近平總書記指出,“善于獲取數據、分析數據、運用數據,是領導干部基本功。要加強學習,懂得大數據,用好大數據,增強利用數據推進各項工作的本領,不斷提高對大數據發展規律的把握能力。”各級各類機構主要負責人必須認真思考數字化轉型所引發的戰略變革和發展方式轉變,從全局深刻理解數據治理的重要性和必要性,將組織治理、業務治理與數據治理有機地統籌起來,用數據戰略引領組織戰略、業務戰略。推廣首席數據官制度,強化數據驅動的戰略導向,建立健全大數據輔助決策的企業管理機制和社會治理機制,運用數據加快組織變革和管理變革。加大數據治理相關理論及理念的宣傳,營造全員參與數據治理的社會及組織文化氛圍。

其次,政策標準引領,健全治理生態。認真貫徹落實網絡安全法、數據安全法、個人信息保護法等法律法規,堅持促進發展和保障安全相結合,大力推動《規劃》各項任務落地見效。以《數據管理能力成熟度評估模型》(以下簡稱“DCMM”)《工業數據分類分級指南(試行)》等標準規范為工作指引,統籌處理好國家、行業和組織三個層級之間的關系。從制度法規、標準規范、應用實踐和支撐技術等方面多管齊下,著力抓好包含數據資產地位確立、管理體制機制、數據共享開放、數據安全與隱私保護等重要工作。加緊推動DCMM及數據安全管理等國家標準貫標,發揮以中國電子信息行業聯合會為代表的社團組織的紐帶橋梁作用,不斷完善數據管理能力評估體系,實施數據安全管理認證制度。繼續加強組織建設和機制建設,針對制造、能源、金融、政務等不同重點領域打造規范化、差異化、專業化、精細化的DCMM標準推廣服務能力和服務體系,分行業、分場景培育形成一批數據管理能力提升解決方案。支持有條件的地方出臺政策措施,在資金補貼、人員培訓、貫標試點等方面加大資金支持。逐步構造政產研學用多元主體參與的全國數據治理服務生態,形成一批加工基地、應用創新中心,培訓擁有數據治理知識體系的專業技能人才群體,特別是首席數據官、注冊數據管理師、DCMM評估師及數據經紀人等,夯實大數據產業發展的根基。

第三,注重執行細節,持續提升能力。DCMM作為國內首個數據管理領域國家標準,不僅是一套數據管理能力評估指標體系,還是一套系統的能力提升指南。各級各類市場主體,尤其是企業,應以DCMM的方法論為指引,認真開展數據管理能力貫標工作,認清自身優勢和短板,制定數據管理能力提升規劃并實施配套解決方案。圍繞數據全生命周期,通過質量監控、診斷評估、清洗修復、數據維護等方式,提高數據質量,確保數據可用、好用。挖掘數據價值,提高數據對業務的支撐能力,從而全面提升數據管理能力。強化數據分類分級管理,特別是要將DCMM貫標工作與工業數據分類分級工作有效協同起來,推動數據資源規劃,打造分類科學、分級準確、管理有序的數據治理體系,促進數據真實可信。構建行業數據治理體系,鼓勵開展數據治理相關技術、理論、工具及標準研究,構建涵蓋規劃、實施、評價、改進的數據治理體系,增強企業數據治理意識。培育數據治理咨詢和解決方案服務能力,提升行業數據治理水平。

數據治理正當時,價值釋放為使命;千淘萬漉雖辛苦,吹盡狂沙始到金。站在“兩個一百年”奮斗目標的歷史交匯點上,我們必須要胸懷中華民族偉大復興戰略全局和世界百年未有之大變局,準確把握新發展階段的深刻內涵和實踐要求,全面貫徹新發展理念,堅持系統思維,抓住新一輪科技革命和產業變革的戰略機遇,加快統籌數據“高質量”治理實踐,讓數據成為驅動高質量發展的新動能,促進數字經濟可持續發展。

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