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提升数据治理能力,撬动数据要素市场

   2021-04-09 科技日报
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核心提示:数据要素市场是数据流通交易、场景对接和价值实现的重要媒介,完善优化数据治理是促进数据要素市场发展的基

数据要素市场是数据流通交易、场景对接和价值实现的重要媒介,完善优化数据治理是促进数据要素市场发展的基本前提,提升全社会数据治理能力至关重要。

纵观全球数字经济发展,在人工智能、区块链、大数据等新技术迭代更新迅猛发展的同时,无人驾驶、共享经济等新业态竞相涌现,使得全球数据海量聚集呈爆发式增长,数据流增速超过全球贸易流、商品流和资金流,推动全球数据治理进入深度变革调整期。

在此背景下,深层次研判分析数据治理的痛点难点,提出应对之策,对加快推动数据要素市场发展意义重大。

数据治理面临多重因素制约

从某种程度上说,数据治理能力是数据要素市场发展的必要保障。没有数据治理,可能无法获取高质量的数据,无法确保数据的安全,数据要素市场可能就无从谈起。可以说,数据治理对数据要素市场培育具有不可替代的重要作用。然而,现阶段数据治理面临多重问题,主要表现在如下几点:

一是数据流通壁垒林立,使得数据要素市场分布碎片化。受数据中心物理链接不充分、数据流通机制不健全、数据流通意愿不强烈等客观因素的影响,我国各行各业数据壁垒问题普遍,数据要素大多处于小范围共享、局部开放、少量被开发应用的境况,使得数据要素市场难以有效形成。数据流通受限,使得大量的数据“深藏闺中”,潜藏价值无法释放。无论是政府还是企业,离数据无障碍流通都有一段较远的路要走。

二是数据制度缺失严重,使得数据要素市场运行无序化。目前,尚处于数据要素市场孕育形成的初级阶段。针对数据开放共享、数据授权运营、数据交易和跨境流通等不同场景来讲,数据要素市场运行机制不完善,数据管理制度不健全,数据接口技术标准不规范,数据产权归属不明确,数据估值标准不统一,数据按劳分配不明晰,数据要素市场规范化发展的一系列制度规则有待进一步完善。

三是数据技术自给薄弱,使得数据要素市场安全面临挑战。近年来,国内关于数据技术的基础创新能力快速提升,但大多都是基于国外开源产品的二次开发,原始创新能力尚待增强。要想彻底改变这种技术高度依赖国外产品的局面,需要抓住重点领域和关键环节,找准着力点和突破口,形成自主可控的大数据技术架构,提高数据关键核心技术自主研发能力,这样才能为数据要素市场的安全运行拧紧“保险阀”。

多措并举发展数据要素市场

面对上述数据治理难题,只有兼顾数据安全与数据利用,找准政府、个人、企业等不同主体共赢的数据治理立足点,才能探索数据要素市场有序发展的有效路径。

一是建立多主体数据治理格局,打造数据要素市场生态体系。从构成上来看,数据要素市场体系分为一级市场和二级市场。其中,一级市场为数据开放共享,二级市场为数据交易。从涉及主体来看,数据要素市场涉及政府、个人和企业多个主体。阻碍数据要素市场发展的最大问题是数据壁垒林立,不同主体间数据无法顺畅流通。破解数据壁垒问题,需要建立多方参与的数据治理体系,理清不同主体权责边界,构筑数据在不同主体间有序流通的桥梁,让更多主体参与数据要素市场建设,才能更好地推动数据要素市场发展。

二是完善数据治理基础性制度,确保数据要素市场规范运行。制度规则是数据要素市场运行的有效依据。当前,数据确权、数据价值评估等不确定因素,一定程度上阻碍了数据要素市场的发展,需要进一步强化数据治理制度建设,以突破数据要素市场培育发展的关键瓶颈。以数据产权为例,由于数据归属不明,使得不同数据的流动范围难以明确,收益分配主体难以确定,数据相关主体的合理权益难以确保,进而阻碍了数据要素市场的规模化发展。此外,数据要素市场准入、数据资产评估、数据交易定价、数据跨境流动、数据安全管理等规则体系也亟待探索建立。

三是强化数据治理技术自主攻关,筑牢数据要素市场安全底座。只有关键核心技术自主可控,才能夯实数据要素市场安全运行的基础。当前,数据治理工作除了数据汇聚可自动化完成外,其余大量工作都需要人力完成,数据治理技术工具供给较少,实施成本高,重复性工作量大。庞大的数据要素市场空间,需要面向数据资产自动化感知采集、数据自动分级分类、智能化数据质量探查及提升等方面,进一步加强数据治理技术自主研发,支持发展自动化、智能化的数据治理技术,在为数据要素市场发展贡献一批得力技术工具的同时,夯实数据要素市场发展的安全基础。

(王伟玲 作者系中国电子信息产业发展研究院研究员)



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