数据治理组织体系保障研究分析

数据治理组织体系保障

数据是数字经济发展的关键要素，加快推进数据治理工作是保障数字经济高质量发展的重要前提。“十四五”时期是我国工业经济向数字经济迈进的关键时期，对大数据产业发展提出了新的要求，产业将步入集成创新、快速发展、深度应用、结构优化的新阶段。数据共享开放质量显著提升，数据治理与利用能力持续增强，数据聚通用发展水平大幅提升，一体化数据协同治理与安全防护体系全面建成。加快培育数据要素市场，持续优化大数据应用发展生态，推动数字化高质量发展。以数据共享、数据开放、数据质量、数据安全、数据运营、数据交易、数据要素市场培育等政策法规、标准规范为补充，构建全方位、专业化的数字规则体系，数据治理体系建设的法治化、规范化再上新台阶。数据治理组织体系保障建立全方位、跨部门、跨层级的数据治理组织架构，是实施组织级统一化、专业化数据管理的基础，是数据管理责任落实的保障。一般来说，数据治理组织架构包括决策层、组织协调层、管理层、工作执行层四个层级。决策层作为数据决策方，由组织CIO或CDO担任，负责制定数据治理决策、战略和考核机制。组织协调层由虚拟的数据治理委员会承担，负责统筹管理和协调资源，细化数据治理的考核指标。管理层由数据治理办公室承担，作为数据治理的主要实体管理部门，负责构建和维护组织级架构（包括业务架构、数据架构、IT架构），制定数据治理制度体系和长效机制，定期开展数据治理检查与总结，并向组织协调层和决策层汇报。工作执行层由业务部门和技术部门共同承担，负责在数据项目中落实数据治理工作，与管理层协同参与各项活动。数据治理指导思想立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，积极融入服务新发展格局，坚持加快数字化发展指引，健全数字规则，保障数据安全，以数据汇聚治理为核心，全力攻坚数据聚通用，充分挖掘大数据商用、政用、民用价值，加快培育数字经济，打造数字政府、数字营商环境，构建数字社会，让大数据智能化为经济赋能、为生活添彩。培育数据要素市场（一）健全数据流通制度研究制定数据交易管理办法，建立健全数据权益、交易流通和安全保护等基础性制度规范，明确数据主体、数据控制方、数据使用方权利义务，保护数据主体权益。健全数据市场定价机制，以数据应用需求为导向，完善数据市场流通环境，精准对接市场供给。建立数据交易协同监管机制，构建数据流通监管平台，加强数据交易流通全过程安全监管，确保数据流通过程可追溯、使用范围可明确、合法合规可审计、安全风险可防范、法律责任可追诉。（二）营造数据要素市场发展生态加强大数据产业协同创新统筹协调，引导和支持科研机构、高等院校、企业加强协同攻关，共同开展数据交易流通、数据基础前沿研究、关键共性技术研究。支持数据采集、存储、处理、分析等企业做大做强，带动大数据产业发展。数据产业发展保障措施（一）提升数据思维加强大数据知识普及，通过媒体宣传、论坛展会、赛事活动、体验中心等多种方式，宣传产业典型成果，提升全民大数据认知水平。加大对大数据理论知识的培训，提升全社会获取数据、分析数据、运用数据的能力，增强利用数据创新各项工作的本领。推广首席数据官制度，强化数据驱动的战略导向，建立基于大数据决策的新机制，运用数据加快组织变革和管理变革。（二）完善推进机制统筹政府与市场的关系，推动资源配置市场化，进一步激发市场主体活力，推动有效市场和有为政府更好结合。建立健全平台经济治理体系，推动平台经济规范健康持续发展。统筹政策落实，健全国家大数据发展和应用协调机制，在政策、市场、监管、保障等方面加强部门联动。加强央地协同，针对规划落实，建立统一的大数据产业测算方法，指导地方开展定期评估和动态调整，引导地方结合实际，确保规划各项任务落实到位。（三）强化技术供给改革技术研发项目立项和组织实施方式，强化需求导向，建立健全市场化运作、专业化管理、平台化协同的创新机制。鼓励有条件的地方深化大数据相关科技成果使用权、处置权和收益权改革，开展赋予科研人员职务科技成果所有权或长期使用权试点，健全技术成果转化激励和权益分享机制。培育发展大数据领域技术转移机构和技术经理人，提高技术转移专业服务能力。（四）加强资金支持加强对大数据基础软硬件、关键核心技术的研发投入，补齐产业短板，提升基础能力。鼓励政府产业基金、创业投资及社会资本，按照市场化原则加大对大数据企业的投资。鼓励地方加强对大数据产业发展的支持，针对大数据产业发展试点示范项目、DCMM贯标等进行资金奖补。鼓励银行开展知识产权质押融资等业务，支持符合条件的大数据企业上市融资。（五）加快人才培养鼓励高校优化大数据学科专业设置，深化新工科建设，加大相关专业建设力度，探索基于知识图谱的新形态数字教学资源建设。鼓励职业院校与大数据企业深化校企合作，建设实训基地，推进专业升级调整，对接产业需求，培养高素质技术技能人才。鼓励企业加强在岗培训，探索远程职业培训新模式，开展大数据工程技术人员职业培训、岗位技能提升培训、创业创新培训。创新人才引进，吸引大数据人才回国就业创业。（六）推进国际合作充分发挥多双边国际合作机制的作用，支持国内外大数据企业在技术研发、标准制定、产品服务、知识产权等方面开展深入合作。推动大数据企业走出去，在一带一路沿线国家和地区积极开拓国际市场。鼓励跨国公司、科研机构在国内设立大数据研发中心、教育培训中心。积极参与数据安全、数字货币、数字税等国际规则和数字技术标准制定。健全综合全面的数字规则（一）制定数据治理与管理制度规则建立健全数字规则，围绕数据聚通用、要素流通，推动数据管理、数据安全等规则建设。深入落实《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《关键信息基础设施安全保护条例》等法律法规，推动出台大数据发展管理地方性法规，实施数字规则意见，开展大数据发展管理领域立法先行先试，全面建立数据收集、汇聚、共享、开放、应用、交易、安全、执法监管等制度。（二）健全公共数据治理与管理规则推动与群众利益密切相关的医疗、教育、供水、供电、供气、通信、环境保护、公共交通等公共企事业单位数据采集、汇聚、共享、开放、利用等纳入公共数据管理体系。（三）建立行业数据治理与管理规则建立行业主管部门与大数据主管部门协调配合机制，推进行业数据联合治理、管理常态化。推进工业、交通、卫生健康、教育、金融等行业主管部门制定符合本行业特点的数据分类分级管理制度，依法依规加强行业数据全生命周期监管。发挥行业协会组织协调作用，推动行业数据相关自律规范、自律公约建立，规范会员行为。积极推动无人驾驶、数字金融、在线医疗、APP数据采集等领域的规则制定。（四）构建数据要素市场管理规则构建数据要素市场化配置制度规则，制定数据要素市场化配置改革行动方案，提高数据要素市场配置效率，促进数据要素健康有序流动。推动出台数据交易管理办法，加快数据交易中介服务、数据权属确认、数据价值评估、数据交易收益分配等配套制度建设，探索建立数据产品和服务进场交易机制。（五）优化完善数据标准规范加快推动数据开放、数据安全、数据治理、行业应用、质量评级等标准建设。聚焦基层治理、民生服务、城市治理、政府管理、产业融合、生态宜居等应用领域，推动制定一批地方、团体、企业标准和规范，鼓励相关标准规范试点示范和应用推广，持续推进大数据标准体系建设。贯彻国家大数据综合标准规范，推动《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）贯标试点。积极参与制定大数据领域国际规则、国家标准、行业标准。数据治理发展短板（一）数据治理规则尚不完善数据治理统筹协调、分类推进机制不健全，碎片化、分散化治理现象一定程度存在，数据融合应用、协同治理、安全管控等相关政策法规、标准规范仍需进一步深化，与数据要素市场的高效流动性相适应的新型监管模式亟待建立。（二）数据聚通尚不充分数据共享汇聚尚不充分。数据开放效果尚不明显，开放数据的类型、数量、可用性尚不能满足企业数据运用需求。已共享开放数据的完整性、准确性、时效性、可用性等仍有待进一步提升。（三）数据治理应用尚有差距应用倒逼数据治理的成果不显著，基于应用需求推动业务流程再造、技术融合、业务融合、数据融合不足，跨部门、跨行业、跨系统的应用场景较少，运行监测、预测预警、实时调度、辅助决策等智能应用作用发挥还不够。数据融合应用工程（一）一网统管数据融合应用工程建立综合性城市管理主题数据库，汇聚行业全领域、全过程实时数据，共享规划自然资源、住房城乡建设、公安、交通、生态环境、市场监管等行政管理部门和燃气、电力、通信等公共服务单位的相关城市管理信息资源，整合市、区县、街道三级城市管理网格数据资源，打造城市管理地理信息一张图，实现对城市管理与运行状态的自动实时感知，指导工程组织实施、应急处置。（二）一网调度数据融合应用工程建立消防安全、道路运输安全、城市运行安全、特种设备安全等安全专项整治专题数据库，建立洪旱灾害防治、地质地震灾害防治、森林草原火灾防治、气象灾害防治等专题数据库，汇聚应急、公安、交通、民政、水利等多个部门的风险监测预警、安全生产专项整治、自然灾害综合防治等领域数据资源，实现应急管理事前、事中、事后全流程化、数据化、智能化。（三）一网治理数据融合应用工程建立公共服务、便民服务、物业服务、养老服务等领域基层治理主题数据库，汇聚整合公安、民政、卫生健康等业务系统数据，推动基层治理数字化。（四）智慧监管数据融合应用工程建立市场主体全生命周期数据链，加快汇集市场监管业务全量数据资源，完善市场监管基础数据库，实现市场主体全集画像和空间可视、监管对象精准推送和监管工作留痕可溯及全程监督。（五）智慧交通数据融合应用工程集中管控交通管理外场设备，汇聚整合道路交通管理相关数据资源，强化对城市交通的全域实时感知。推进公共停车场智能化设施设备改造，建立停车设施基础信息数据库，持续更新停车设施建设、管理、布局及停车泊位使用、收费标准等数据，增强城市公共停车在线监管和智能调度能力。汇聚交管、交运、停车等综合交通数据及相关空间信息，实现交通综合信息共享服务。（六）智慧医疗数据融合应用工程推动公立医疗卫生机构医疗信息、检查检验等数据上云，整合公安、民政、医保、药品流通等领域业务数据，建设健康医疗主题库，实现健康医疗大数据全面汇聚和标准化、卫生健康数据互联互通和业务协同共享、居民全生命周期健康管理和医疗卫生全流程智能服务。（七）三农数据融合应用工程汇聚农田土壤墒情数据、农村土地权属数据、农村产业数据、农村相对贫困户数据、农民征信数据、农村科技能手和乡贤数据、农业土、肥、水、种、密、保、管、工相关数据，支撑农情分析、农业气象信息服务、产业监测服务、农产品和农资信息服务、农技推广服务、农业在线教育服务。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。数据治理发展形势从国际看，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