专家解读 | 以高质量数据治理标准促进高质量数据资源流通利用 - 新鲜讯息

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文 | WG2数据治理标准工作组组长，清华四川能源互联网研究院大数据所所长王晨

根据国家数据局《数据领域常用名词解释（第一批）》的定义，数据治理是指提升数据的质量、安全、合规性，推动数据有效利用的过程，包含组织数据治理、行业数据治理、社会数据治理等。全国数据标准化技术委员会的WG2数据治理工作组（以下简称“WG2”）以提升政府、企事业单位等多主体的数据治理水平，进而加速全社会的数据资源有效利用为目标，逐步建立我国的数据治理标准体系，为数据政策措施落地与数据产业发展服务。

以标准化促进数据治理水平提升，保障数据的安全供给与流动

党的二十届三中全会通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》指出：“加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，提升数据安全治理监管能力”。《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中明确：“加快推进数据管理能力成熟度国家标准及数据要素管理规范贯彻执行工作，推动各部门各行业完善元数据管理、数据脱敏、数据质量、价值评估等标准体系”。对于标准化工作支撑数据产权与数据市场的基础制度落地，提升各部门各企业数据治理水平以及安全治理能力提出了明确的要求。

1. 有效支撑数据产权与市场基础制度落地

数据产权制度是推进数据作为生产要素基础保障，在制度推出的过程中需要一系列的标准规范确保全国统一数据市场的有效构建，需要统一数据产权的登记、变更、撤销等流程和登记所需提供的信息，规范化登记审查的内容和要点，制定数据产权登记平台的通用技术要求等等，有力保障一地登记各地互认的全国一盘棋。

数据产品和服务是各主体间完成数据资源共享、交换、交易的流通载体，是一种既区别于现有虚拟商品又不同于实体商品的新形态，一方面需要通过清晰产品定位、描述信息、宣传用语等促进数据产品的供需双方高效对接，另一方面也要对产品质量的评价等问题形成统一认识，因此有必要规范数据产品的描述、质量评价等一系列标准。

数据市场的构建涉及价格机制、收益分配机制、第三方服务等生态建设诸多方面，为了保障数据市场体系建设的有序推进，在充分尊重市场主体意愿和活力的前提下，有必要对数据市场这一新生事物的定价方法、成本估算方法、收益分配机制设计等进行规范引导，创新以数换数、以业务换数、联合开发等多种交易流通方式。此外，对于数据市场中面向上架产品、交流流程、平台自身安全性的合规流程以及审计方法等细化要求，也需要以标准化工作有效支撑相关文件的落地。

2. 提升数据治理能力激发高质量数据供给

在数据治理的标准化工作中，需要做好与数据管理能力成熟度等现有国家标准的衔接以及贯标验证工作，从过程中总结成绩和不足。在WG2的标准研制过程中，通过高质量数据治理标准制定，将从以下三个方面带动各主体的高质量数据供给。

首先，做好场景和业务驱动的数据规划与管理能力建设相关标准。由国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》强调：“通过强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给、合规高效流通”。但我国大量的数据治理实践则重事后治理而轻事前规划，导致数据治理活动和系统建设多围绕如何推倒“烟囱”重建而展开。通过针对场景和业务驱动的数据规划与管理能力建设方法发布指南型导引，有助于各主体更加体系化地规划建设自身的数据资源体系，提升数据供给质量。

其次，进一步面向数据流通场景做好数据规范性与数据质量相关标准建设。相较于面向企业或部门内部的数据治理，将重点放在提升元数据规范性和数据自身的完整性、一致性、及时性等方面，面向流通的数据治理着重规范数据产品元数据的可理解性、数据产品描述的准确性、数据产品的需求匹配性等方面，从而有力保障高质量数据的流通。

最后，人工智能应用是数据要素价值落地的重要场景，要加快推进面向高质量的行业数据集的数据治理标准建设。针对结构化数据，建立数据集的业务元数据规范，解决人工智能应用无法理解数据与场景的对应关系、数据内在的语义、数据之间的逻辑关系等问题。针对非结构化数据，由于缺少相应的指引与规范，面向人工智能的数据准备与数据预处理，不仅占据了用户大量的时间，同时也直接影响到模型的效果，因此非结构化数据治理相关标准的建设将有助于夯实人工智能的数据基础。

3. 完善安全治理体系促进多主体数据流通

数据安全治理是确保数据在流通过程中安全、合规、高效的关键环节。在WG2的标准研制过程中，将以《关于完善数据流通安全治理更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》为依据和指导，着力完善我国数据流通安全治理基础制度，支撑安全治理体系的构建，保障多主体间的数据流通。

辅助数据流通“事前”的安全治理制度设计。标准的研制将紧密配合相关政策的出台，明确企业在数据流通中的责任和义务，细化对个人数据的匿名化处理要求和效果评估，规范重要数据脱敏的要求，让各主体在完成必要的安全治理活动后，数据可以放心流通。制定面向流通交易数据安全风险评估指引，引导各主体对数据流通中的安全事件、发生点位、应对措施等做出规划。

为数据流通“事中”的关键技术提供支撑和规范。针对在流通过程中数据发生泄漏或者数据权益受损的风险，规范跨主体数据使用行为存证要求，明确数据流通利用基础设施的安全审计要求，针对“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”等数据价值开发范式进行归纳总结，形成开发指引，减轻各流通参与主体对流通过程中的数据安全风险顾虑。

保障数据流通的“事后”安全。数据具有可复制、易传输、难追溯等特点，一旦发生数据泄露，所有相关主体都可能面临追责风险。制定相应的标准和规范，促进数据水印、数据指纹、区块链等技术手段的融合应用，支撑数据流通的取证和追责。

以组织、开放、协调的原则有序推进标准研制

首先，做好整体规划，以“做有用的标准”为工作组的前提和核心。WG2的标准制定工作将“以用为先、急用先行”为原则，紧密结合政策落地、行业需求和技术发展趋势，避免脱离实际或重复研制。通过科学规划，明确标准的优先级和适用范围，确保标准能够切实解决实际问题，推动行业技术进步和规范化发展。同时，标准研制兼顾可操作性和前瞻性，既要满足当前需求，也要为未来发展预留空间。

其次，充分激发成员单位的热情，提升工作组标准研制的动力。标准制定是一项集体性工作，需要广泛吸纳各方的智慧和经验。通过建立激励机制，充分调动成员单位的积极性和创造性，鼓励各成员单位主动参与标准研制。同时以WG2为平台，通过设计若干研究小组，促进成员单位之间的沟通与合作，形成合力，共同推动标准研制工作的高效开展。

最后，加强协调，确保标准研制工作顺利推进。在标准研制过程中，与地方数标委、行业标准化组织的相关工作组、有影响力的团体标准制定机构加强协调与衔接，充分吸纳有益的做法以及标准验证反馈意见。通过建立有效的协调机制，确保不同标准之间的兼容性和一致性，推动多标准之间的体系化有机融合，以高质量的标准支撑和助力产业的发展。

（来源：国家数据局网站）

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