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提升數據治理能力,撬動數據要素市場

數據要素市場是數據流通交易、場景對接和價值實現的重要媒介,完善優化數據治理是促進數據要素市場發展的基本前提,提升全社會數據治理能力至關重要。

縱觀全球數字經濟發展,在人工智能、區塊鏈、大數據等新技術迭代更新迅猛發展的同時,無人駕駛、共享經濟等新業態競相涌現,使得全球數據海量聚集呈爆發式增長,數據流增速超過全球貿易流、商品流和資金流,推動全球數據治理進入深度變革調整期。

在此背景下,深層次研判分析數據治理的痛點難點,提出應對之策,對加快推動數據要素市場發展意義重大。

數據治理面臨多重因素制約

從某種程度上說,數據治理能力是數據要素市場發展的必要保障。沒有數據治理,可能無法獲取高質量的數據,無法確保數據的安全,數據要素市場可能就無從談起。可以說,數據治理對數據要素市場培育具有不可替代的重要作用。然而,現階段數據治理面臨多重問題,主要表現在如下幾點:

一是數據流通壁壘林立,使得數據要素市場分布碎片化。受數據中心物理鏈接不充分、數據流通機制不健全、數據流通意愿不強烈等客觀因素的影響,我國各行各業數據壁壘問題普遍,數據要素大多處于小范圍共享、局部開放、少量被開發應用的境況,使得數據要素市場難以有效形成。數據流通受限,使得大量的數據“深藏閨中”,潛藏價值無法釋放。無論是政府還是企業,離數據無障礙流通都有一段較遠的路要走。

二是數據制度缺失嚴重,使得數據要素市場運行無序化。目前,尚處于數據要素市場孕育形成的初級階段。針對數據開放共享、數據授權運營、數據交易和跨境流通等不同場景來講,數據要素市場運行機制不完善,數據管理制度不健全,數據接口技術標準不規范,數據產權歸屬不明確,數據估值標準不統一,數據按勞分配不明晰,數據要素市場規范化發展的一系列制度規則有待進一步完善。

三是數據技術自給薄弱,使得數據要素市場安全面臨挑戰。近年來,國內關于數據技術的基礎創新能力快速提升,但大多都是基于國外開源產品的二次開發,原始創新能力尚待增強。要想徹底改變這種技術高度依賴國外產品的局面,需要抓住重點領域和關鍵環節,找準著力點和突破口,形成自主可控的大數據技術架構,提高數據關鍵核心技術自主研發能力,這樣才能為數據要素市場的安全運行擰緊“保險閥”。

多措并舉發展數據要素市場

面對上述數據治理難題,只有兼顧數據安全與數據利用,找準政府、個人、企業等不同主體共贏的數據治理立足點,才能探索數據要素市場有序發展的有效路徑。

一是建立多主體數據治理格局,打造數據要素市場生態體系。從構成上來看,數據要素市場體系分為一級市場和二級市場。其中,一級市場為數據開放共享,二級市場為數據交易。從涉及主體來看,數據要素市場涉及政府、個人和企業多個主體。阻礙數據要素市場發展的最大問題是數據壁壘林立,不同主體間數據無法順暢流通。破解數據壁壘問題,需要建立多方參與的數據治理體系,理清不同主體權責邊界,構筑數據在不同主體間有序流通的橋梁,讓更多主體參與數據要素市場建設,才能更好地推動數據要素市場發展。

二是完善數據治理基礎性制度,確保數據要素市場規范運行。制度規則是數據要素市場運行的有效依據。當前,數據確權、數據價值評估等不確定因素,一定程度上阻礙了數據要素市場的發展,需要進一步強化數據治理制度建設,以突破數據要素市場培育發展的關鍵瓶頸。以數據產權為例,由于數據歸屬不明,使得不同數據的流動范圍難以明確,收益分配主體難以確定,數據相關主體的合理權益難以確保,進而阻礙了數據要素市場的規模化發展。此外,數據要素市場準入、數據資產評估、數據交易定價、數據跨境流動、數據安全管理等規則體系也亟待探索建立。

三是強化數據治理技術自主攻關,筑牢數據要素市場安全底座。只有關鍵核心技術自主可控,才能夯實數據要素市場安全運行的基礎。當前,數據治理工作除了數據匯聚可自動化完成外,其余大量工作都需要人力完成,數據治理技術工具供給較少,實施成本高,重復性工作量大。龐大的數據要素市場空間,需要面向數據資產自動化感知采集、數據自動分級分類、智能化數據質量探查及提升等方面,進一步加強數據治理技術自主研發,支持發展自動化、智能化的數據治理技術,在為數據要素市場發展貢獻一批得力技術工具的同時,夯實數據要素市場發展的安全基礎。

(作者系中國電子信息產業發展研究院研究員)

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責任編輯:姚治

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