数据治理行业市场深度分析及发展规划咨询分析

数据治理行业市场深度分析及发展规划咨询

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。从国际看，当今世界正经历百年未有之大变局，进入以数字化生产力为主要标志的数字时代，数字重新定义一切、云计算服务一切、网络连接一切、AI赋能一切，以互联网、大数据、人工智能、物联网等为代表的信息技术广泛渗透到经济社会各领域，世界各国都已将大数据作为重要战略任务。随着科技革命、产业变革纵深推进，抓住数据这一关键要素，充分释放数字化发展的放大、叠加、倍增效应，是抢占新一轮发展制高点的关键。大数据产业面临形势抢抓新时代产业变革新机遇的战略选择。面对世界百年未有之大变局，各国普遍将大数据产业作为经济社会发展的重点，通过出台数字新政、强化机构设置、加大资金投入等方式，抢占大数据产业发展制高点。我国要抢抓数字经济发展新机遇，坚定不移实施国家大数据战略，充分发挥大数据产业的引擎作用，以大数据产业的先发优势带动千行百业整体提升，牢牢把握发展主动权。呈现集成创新和泛在赋能的新趋势。新一轮科技革命蓬勃发展，大数据与5G、云计算、人工智能、区块链等新技术加速融合，重塑技术架构、产品形态和服务模式，推动经济社会的全面创新。各行业各领域数字化进程不断加快，基于大数据的管理和决策模式日益成熟，为产业提质降本增效、政府治理体系和治理能力现代化广泛赋能。构建新发展格局的现实需要。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。打造繁荣有序产业生态（一）培育壮大企业主体发挥龙头企业研制主体、协同主体、使用主体和示范主体作用，持续提升自主创新、产品竞争和知识产权布局能力，利用资本市场做强做优。鼓励中小企业专精特新发展，不断提升创新能力和专业化水平。引导龙头企业为中小企业提供数据、算法、算力等资源，推动大中小企业融通发展和产业链上下游协同创新。支持有条件的垂直行业企业开展大数据业务剥离重组，提升专业化、规模化和市场化服务能力，加快企业发展。（二）优化大数据公共服务建设大数据协同研发平台，促进政产学研用联合攻关。建设大数据应用创新推广中心等载体，促进技术成果产业化。加强公共数据训练集建设，打造大数据测试认证平台、体验中心、实训基地等，提升评测咨询、供需对接、创业孵化、人才培训等服务水平。构建大数据产业运行监测体系，强化运行分析、趋势研判、科学决策等公共管理能力。（三）推动产业集群化发展推动大数据领域国家新型工业化产业示范基地高水平建设，引导各地区大数据产业特色化差异化发展，持续提升产业集群辐射带动能力。鼓励有条件的地方依托国家级新区、经济特区、自贸区等，围绕数据要素市场机制、国际交流合作等开展先行先试。发挥协会联盟桥梁纽带作用，支持举办产业论坛、行业大赛等活动，营造良好的产业发展氛围。强化数据安全管理（一）完善数据安全管理制度建立健全数据全生命周期安全管理制度，明确数据采集、汇聚、存储、共享、开发利用等各环节安全责任主体和具体要求。建立数据安全监测预警制度，对安全监测信息、监督检查信息和通报信息进行分析研判和风险评估，发布安全风险预警。建立数据安全评估制度、安全责任认定机制和重大安全事件及时处置机制，完善数据全生命周期安全保障措施。编制数据安全应急预案，明确应急处置的组织机构及其职责、安全事件分级、应急响应程序、处置措施等。（二）强化数据安全防护开展数据安全技术创新研究和数据安全关键技术攻关，加强安全可靠技术和产品推广应用，增强数据安全预警和溯源能力，持续提升数据隐私保护水平，确保数据安全自主可控。提升大数据资源中心安全防护能力，开展数据安全评估、应急演练，确保重要数据基础设施运行安全稳定。建设安全领先、整体合规的密码基础设施和密码服务体系，加强国产浏览器、国产阅读器等软件推广应用，实现密码在网络安全等级保护三级及以上信息系统、关键信息基础设施等重要网络和系统中的全面应用。健全数据安全宣传培训制度，开展数据安全法规标准宣传贯彻、教育培训和技能考核，提升数据安全从业人员数据安全防范意识和防护能力。（三）加强个人信息保护贯彻落实个人信息保护相关法律法规，建立个人信息授权许可制度，完善个人信息统一授权机制，通过单独授权、明示授权等多种方式切实保护个人信息安全。常态化开展互联网平台违法违规收集个人信息治理，严格规范个人信息收集使用行为，强化数据采集、分析、存储、使用等方面的安全防护举措，完善个人信息保护长效工作机制。建立健全个人信息违法违规行为联合执法机制，强化个人信息保护管理。推进个人信息保护社会化服务体系建设，加强个人信息保护第三方评估、认证工作，形成源头治理、综合治理、系统治理的工作格局。（四）落实数据安全监管建立数据安全常态化监管工作机制，建设数据安全监管平台，加强数据资源、数据流通、跨境数据流动安全监管。研究建立独立合规评估规则和工具，提供数据流通合规过程证明存证及专家支持服务，加强对大数据资源中心、互联网平台等数据流通载体监管。探索监管沙盒机制，支持数据流通创新实践在安全可靠和风险可控的环境中先行先试，形成数据流通溯源体系。建立第三方评估机制，对数据运营合规及成效进行评估，辅助监管机构有效开展管理。筑牢数据安全保障防线（一）完善数据安全保障体系强化大数据安全顶层设计，落实网络安全和数据安全相关法律法规和政策标准。鼓励行业、地方和企业推进数据分类分级管理、数据安全共享使用，开展数据安全能力成熟度评估、数据安全管理认证等。加强数据安全保障能力建设，引导建设数据安全态势感知平台，提升对敏感数据泄露、违法跨境数据流动等安全隐患的监测、分析与处置能力。（二）推动数据安全产业发展支持重点行业开展数据安全技术手段建设，提升数据安全防护水平和应急处置能力。加强数据安全产品研发应用，推动大数据技术在数字基础设施安全防护中的应用。加强隐私计算、数据脱敏、密码等数据安全技术与产品的研发应用，提升数据安全产品供给能力，做大做强数据安全产业。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。数据治理概念建设数字中国，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。数据二十条随即出台，提出构建数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等制度，初步形成我国数据基础制度的四梁八柱，将充分激活数据要素价值，赋能实体经济。在数字经济时代背景下，数据俨然已成为企业的核心生产要素之一。而企业数字化转型则是以数据为中心，通过数据驱动业务发展、管理协同和运营。因此数字化转型关键在于数据，数据治理则需先行。从而更好激发数据生产要素潜能，实现业务数据化、数据价值化，助力企业数字化转型。（一）DAMA数据治理体系国际数据管理协会（DataManagementAssociation，又名DAMAInternational，以下简称DAMA）在其《DAMA数据管理知识体系指南（第2版）》一书中将数据治理进行了定义，即数据治理是对数据资产管理行使权力、控制和共享决策（规划、监测和执行）的系列活动。此外，DAMA还将数据治理作为数据管理十大知识领域的中心，负责知识领域的平衡和一致性。DAMA提到数据治理的目标有三点：提升企业数据资产管理能力；定义、批准、沟通和实施数据管理的原则、政策、程序、指标、工具和责任；监控和指导政策合规性、数据使用和管理活动。可以看出，DAMA给出了比较全面的解释，但是距离企业可落地的数据治理还是距离较远，更像是纲领性的介绍，因此对于如何进行数据标准的制定以及如何进行数据资产的评估都缺少具体的描述。（二）信通院数据治理服务商成熟度模型（DGS）数据治理服务商成熟度模型（DGS）由中国信通院提出，以数据治理服务项目实施运维的流程为主线，融合数据治理核心能力，包括6大能力域、21个能力项，其中6大能力域遵循一般性数据治理项目流程。1）需求管理能力域：提供方通过采集需求方的业务需求、数据需求、技术需求等，明确数据治理目标和范围，并评估实施数据治理可行性。2）资源评估能力域：提供方通过对数据来源、数据规模、数据分类、数据关系、数据时效性、专业软件工具、存储计算环境以及硬件资源等主要影响因素进行分析，以提升数据治理项目任务分解的准确性，指导识别项目中的潜在风险。3）实施保障能力域：提供方通过制定实施规划，建立组织保障，开展风险管理，确保数据治理项目的顺利实施，降低风险和成本。4）方案设计能力域是数据治理项目的核心环节，提供方通过制定相关规范体系和设计文档，形成满足甲方需求的数据治理体系。5）方案实施能力域提供方通过依托相关平台工具，实现方案的落地。6）成果交付能力域包括试运行、成果验收2个能力项。DGS从服务商的角度出发，对数据治理的方方面面进行了解释，给出了模型规范和评估标准。对于企业来说，不管是想自己做数据治理，还是通过服务商来实现部分数据治理工作，DGS都提供了一套相对全面的参考指南。整体来看，目前数据治理提供商的数据工程服务能力优势集中于数据资源评估、数据质量、数据标准等能力项。（三）数据治理规范国家标准《信息技术服务治理第5部分：数据治理规范》（GB/T34960．5-2018）中，为了促进组织有效、高效、合理地利用数据，有必要在数据获取、存储、整合、分析、应用、呈现、归档和销毁过程中，提出数据治理的相关规范。规范中提出了数据治理的定义，即数据资源及应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合。规定了数据治理的顶层设计、数据治理环境、数据治理域及数据治理过程的要求，从而实现运营合规、风险可控和价值实现的目标。（四）数据中台大数据时代，大量结构化、非结构、半结构数据量暴增，计算难度几何式递增。同时数据复杂、数据类型庞杂等导致数据处理复杂度也大大提升。传统数据仓库的不足也逐渐暴露，数据孤岛、重复开发、数据共享难等问题日益加剧。在人工智能、大数据等技术发展和企业数字化转型加速的双重驱动下，2019年，数据中台在众多赛道中脱颖而出，成为行业焦点。艾瑞咨询《2022年中国数据中台行业研究报告》指出，数据中台是一种数字化综合解决方案。狭义来看，数据中台是一套实现数据资产化和服务复用的工具；广义来看，数据中台是一套运用数据推动企业数字化转型升级的机制和方法论。全国首个数据中台团体标准《数据中台元数据规范》（T/ZAII035-2022）也指出，数据中台是一套通过产品技术、解决方案、规范标准、团队组织的整合，实现数据汇聚、治理、运营的架构。这与艾瑞咨询的观点不谋而合。总结而言，数据中台是一套可持续的让数据产生价值的机制，是一种战略选择和组织形式，是依据企业特有的业务模式和组织架构，通过有形的产品和实施方法论支撑，构建的一套持续不断把数据变成资产并服务于业务的机制。（五）数据治理与数据中台数据治理是针对数据资产管理的控制、决策规范，它将严密性和纪律性植入企业的数据管理、规划、监测、使用和保护过程中。而数据中台也是一种数据资产管理机制，采集、计算、存储和处理海量数据，保证数据的标准统一和口径一致，建立全域级、可复用的数据存储能力中心和数据资产中心，提高数据共享和复用能力，灵活高效地解决数据应用需求。对比来看，数据中台和数据治理都是体系性的工作。虽说数据治理与数据中台涉及的绝大部分领域相同，但数据中台并不仅仅是数据治理工作的放大升级版，而是数据治理工作的深化，它强化了数据治理的深度和广度，并拓展了数据治理不涉及的数据应用领域。换言之，数据中台真正实现了企业内部数据的闭环。因此，数据中台是数据治理实现的一种高效方式，是当下最为适合企业数字化转型的模式。首先，从顶层设计出发，开展数据管理的战略规划和机制建设，为数据治理工作开好局。其次，引入数据治理工具，通过数据标准管理、数据架构和模型管理、数据开发、元数据管理、数据质量管理、数据生命周期管理、数据安全管理、主数据管理等八大数据治理专题夯实数据管理各项基础工作。最后，基于数据治理工具提升数据管理的自动化水平，最终促进数据资产的对内对外开放使用，实现数据资产的价值与变现能力全面提升。夯实产业发展基础（一）完善基础设施全面部署新一代通信网络基础设施，加大5G网络和千兆光网建设力度。结合行业数字化转型和城市智能化发展，加快工业互联网、车联网、智能管网、智能电网等布局，促进全域数据高效采集和传输。加快构建全国一体化大数据