数据治理工作计划分析

数据治理工作计划

发挥数据作为新生产要素的乘数效应，以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，打通生产、分配、流通、消费各环节，促进资源要素优化配置。发挥大数据产业的动力变革作用，加速国内国际、生产生活、线上线下的全面贯通，驱动管理机制、组织形态、生产方式、商业模式的深刻变革，为构建新发展格局提供支撑。坚持大数据与经济社会深度融合，带动全要素生产率提升和数据资源共享，促进产业转型升级，提高政府治理效能，加快数字社会建设。数据治理是数字化转型的必经之路（一）数字全球化催生数字治理需求随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，数字全球化正加速到来。经济全球化正在从以物质流动为特征的全球化，逐步向以数字流动为牵引的新型全球化转变。数据要素跨境流动大幅增加，数据成为关键生产要素，数据跨境流动驱动国际经济活动高效、便捷、智能开展，创造经济价值。此外，数字平台和云计算企业加快全球布局，作为数据汇集、匹配撮合、运算分析、技术支持的重要主体，将日益成为全球数字经济产业链价值链的核心。数字平台成为全球数字经济产业链价值链中心。但是，数字全球化为全球经济发展提供新动能的同时，也引发了数据安全、数字鸿沟、个人隐私、道德伦理等一系列新挑战。围绕新设施、新要素、新模式、新业态产生了一系列相互交织的新问题，新兴问题快速涌现，治理规则缺失，这些都在催生数字治理需求。基于此，信通院在《全球数字治理白皮书（2022年）》首次尝试提出全球数字治理体系框架，指出全球数字治理是各方为解决信息网络、数据要素、数字平台、数字技术应用等领域的全球性问题，而达成的塑造各方行为预期的规范、规则、标准、程序及执行机制的过程。（二）中国数字时代治理新范式在全球数字化背景下，放眼中国数字化形势，迎接数字时代，激活数据要素潜能，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，打造数字经济新优势，加强关键数字技术创新应用，加快推动数字产业化，推进产业数字化转型。数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级的基础上，以优化企业管理、创新商业模式、提升企业核心竞争力为目标的企业管理变革过程，是企业主动适应新一轮科技革命和产业变革的举措。数字化转型是企业为达到高质量、可持续发展，利用新一代信息技术而进行的企业变革，是将新一代信息技术集成到所有业务领域，进而推动企业组织架构、业务模式、企业文化等变革的措施，从而对企业的运营方式及向客户提供价值的方式产生根本性的改变。数据治理已经成为全方位数字化转型的重要驱动力量。一方面，数据治理正在打破政府内部数据孤岛、重塑业务流程、革新组织架构，打造出权责明确而又精简、高效、统一的数字政府；另一方面，数据治理反哺更广阔的经济和社会数字化转型，既为市场增效，又为企业社会赋权。数据治理就是数字时代的治理新范式，其核心特征是全社会的数据互通、数字化的全面协同与跨部门的流程再造，形成用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的治理机制。大数据产业发展目标（一）产业保持高速增长到2025年，大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持在25%左右，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。（二）价值体系初步形成数据要素价值评估体系初步建立，要素价格市场决定，数据流动自主有序，资源配置高效公平，培育一批较成熟的交易平台，市场机制基本形成。（三）产业基础持续夯实关键核心技术取得突破，标准引领作用显著增强，形成一批优质大数据开源项目，存储、计算、传输等基础设施达到国际先进水平。（四）产业链稳定高效数据采集、标注、存储、传输、管理、应用、安全等全生命周期产业体系统筹发展，与创新链、价值链深度融合，新模式新业态不断涌现，形成一批技术领先、应用广泛的大数据产品和服务。（五）产业生态良性发展社会对大数据认知水平不断提升，企业数据管理能力显著增强，发展环境持续优化，形成具有国际影响力的数字产业集群，国际交流合作全面深化。数据治理保障措施加强规划有效实施的各类资源要素保障，着眼数据聚通用，着力激活数据、深度挖掘数据、充分利用数据，加快形成数据要素高效集聚、互联互通、开放共享的良好局面。（一）加强组织协调建立健全数据治理统筹协调和推进机制，加强跨地域、跨部门、跨层级的协同联动，研究数据治理发展战略和政策措施，协调解决数据治理中的重点难点问题，确保相关工作扎实有效推进。（二）强化人才支撑支持和引导高等院校、职业学校开设数据治理相关专业，优化专业、课程设置，积极开展校企合作，培养创新型、应用型、融合型人才。引进高层次、高学历、高技能以及紧缺人才，完善人才引进、培育、评价、激励机制。支持各部门加强对数据治理用工服务的指导，保障从业人员合法权益。（三）做好资金保障支持推动数字技术创新应用、数据治理等相关工作，完善投融资服务体系，拓宽融资渠道，发挥政府引导基金作用，重点支持数据治理领域重大项目建设和重点企业发展。鼓励金融机构创新金融产品和服务，加大对数据要素市场主体提供贷款、融资担保等金融服务的支持力度。扩展数据跨域跨境流通（一）打造国家级数据流通服务中心积极参与全国一体化大数据中心建设试点，加快建设全国一体化算力网络国家枢纽节点成渝枢纽。建设国家级数据流通服务中心，推进国家数据长城行动计划，推动跨层级、跨地域、跨行业数据联动和数据融合应用。建设国家级数据靶场，基于各类应用场景进行建模、数据治理和分析，有效支撑公共卫生、自然灾害、事故灾难、社会安全、基层治理等各领域应用。全面融入国家数网—数纽—数链—数脑—数盾协同创新体系。（二）促进数据跨省跨域流通积极探索数据共享交换和开发利用等一体化创新路径，促进数据跨省跨地域流通。探索建立统一的区域数据共享和开放目录清单，梳理跨省跨地域共享数据资源数量及种类，推动跨省跨地域数据共享开放。推动渝快办与天府通办对接，扩大跨省通办跨省联办服务范围，推进社保、医保、公积金等跨省通办事项高频使用证明的电子化，推进跨省跨地域互认共享、在线核验。（三）探索推动数据跨境流动联合新加坡加快建立数据跨境流动分类分级管理和风险评估政策体系，积极争取中新跨境服务贸易与跨境数据流动试点示范。探索签订数据保护互认备忘录，制定渝新跨境数据流动实施方案。数据流通扩大开放工程构建集自然语言处理、视频图像解析、数据可视化、语言智能问答、多语言机器翻译、数据挖掘分析等功能的大数据通用算法模型库和控件库，定期开展数据演习，建设面向公共卫生、自然灾害、国防战备等重大突发事件处置的国家级数据靶场，为重大突发事件开展决策研判和调度指挥提供支撑。规范数据入场交易，培育数据要素交易市场。建设涵盖数据资产评估、登记确权、交易撮合、评估定价、可信流通等方面的全流程数据要素流通交易平台和数据授权存证、数据溯源和数据完整性检测平台，提供数据交易、结算、交付、安全保障、资产管理等综合配套服务。数据治理平台工具数据开发与治理一体化是将数据治理的过程融入到数据开发的全生命周期中，强调先设计、后开发、先标准、后建模的原则，其目标就是将数据治理的流程与数据开发的全生命周期相融合，在数据开发过程中完成数据治理。通过指标和数据标准的定义实现规范即设计，设计即开发，开发即治理的开发治理一体化理念。通过元数据管理、数据标准规范设计、数据质量提升、数据热度和成本计算，优化数据生产成本、量化数据收益价值，广泛应用于数据中台建设的中后期阶段。平台覆盖了日常数据治理过程中的核心资产管理模块。数据治理基本原则（一）坚持统筹规划强化总体设计、创新引领、共建共享、互联互通，构建一体化数据协同治理体系。（二）坚持依法治数持续深化数据资源体制机制改革，以大数据发展管理立法为契机，建立健全大数据法规制度和标准规范体系，全面提升数据治理体系建设的法治化、专业化水平。（三）坚持应用牵引以住业游乐购全场景集的应用需求为牵引，打造三融五跨智能化应用场景，促进数据共享开放、业务互联互通，切实提升数据治理能力，助力运行管理智能化。（四）坚持融合发展以数据为关键生产要素，促进新技术、新模式、新服务、新业态融合创新，驱动生产方式、生活方式和治理方式变革，深化数据要素市场配置体制机制改革，营造大数据应用发展良好生态。（五）坚持安全底线统筹发展与安全，按照合法正当必要、谁收集谁负责、谁持有谁负责、谁管理谁负责、谁使用谁负责原则，全面落实数据安全责任，开展数