數據治理目標與價值分析研究

數據治理目標與價值

圍繞數據清洗、數據標注、數據分析、數據可視化等需求，加快大數據服務向專業(yè)化、工程化、平臺化發(fā)展。創(chuàng)新大數據服務模式和業(yè)態(tài)，發(fā)展智能服務、價值網絡協作、開發(fā)運營一體化等新型服務模式。鼓勵企業(yè)開放搜索、電商、社交等數據，發(fā)展第三方大數據服務產業(yè)。圍繞診斷咨詢、架構設計、系統集成、運行維護等綜合服務需求，培育優(yōu)質大數據服務供應商。從國內看，我國已成為全球數據量最大、數據類型最豐富的國家之一，數據日益對經濟發(fā)展、社會治理、人民生活產生重要影響。近年來，印發(fā)了《促進大數據發(fā)展行動綱要》《數字經濟發(fā)展戰(zhàn)略綱要》等系列重要文件，對大數據發(fā)展管理作出全面部署。深入實施國家大數據戰(zhàn)略，形成新發(fā)展格局中實現更大作為。十三五時期，我國大數據產業(yè)快速起步。據測算，產業(yè)規(guī)模年均復合增長率超過30%，2020年超過1萬億元，發(fā)展取得顯著成效，逐漸成為支撐我國經濟社會發(fā)展的優(yōu)勢產業(yè)。數據治理目標與價值構建數據標準體系的目標是通過統一的數據標準制定和發(fā)布，結合制度約束、系統控制等手段，實現企業(yè)內部數據的完整性、有效性、一致性、規(guī)范性、開放性和共享性管理，為數據治理工作打下堅實的基礎，為數據資產管理活動提供規(guī)范有效依據。數據標準化的過程是通過數據管理平臺實現數據標準，并將各個系統產生的數據通過清洗、轉換、加載到整合平臺的數據模型中，實現數據標準化的過程。首先，通過要求數據語義遵循確定規(guī)則來減少源數據的不確定性、減輕數據交換的障礙。其次，數據標準的兼容性為企業(yè)相互共享提供可能，在不同場景和環(huán)境中使用數據產品或服務，可以使數據產品或服務正常流轉運行。數據標準體系的建立可有效提升企業(yè)數據治理的效率，降低數據治理成本。（一）提升企業(yè)數據治理數據質量數據作為產生業(yè)務價值和實現業(yè)務目標的基石，數據質量已成為企業(yè)實現業(yè)務目標的一個極其重要的因素。數據的質量問題在一定的角度上反映出企業(yè)數據治理過程中存在的一些問題，分析數據質量問題可以幫助企業(yè)找到問題的源頭。高質量的數據對管理決策，業(yè)務支撐都有極其重要的作用。企業(yè)的數據質量與企業(yè)經營業(yè)績之間有著直接的關系。高質量的數據可以保持公司的競爭力，在企業(yè)市場競爭時期立于不敗之地，而低質量數據往往會導致錯誤的業(yè)務決策。提升數據質量能夠為企業(yè)提供結構清晰的數據，是企業(yè)開發(fā)業(yè)務系統、提供數據服務、發(fā)揮數據價值的必要前提。（二）推動數據安全體系建設企業(yè)數據安全體系建設是數據治理和信息生命周期管理的基礎，通過對企業(yè)內部的數據全生命周期的盤點梳理，可以幫助確定企業(yè)數據所有權的適當分配及建立完善的權責制度，滿足監(jiān)管及合規(guī)要求。在企業(yè)數據治理過程中，數據安全能力的提高成為數據價值共享的關鍵，推動數據安全體系建設是企業(yè)數據治理的必要環(huán)節(jié)。企業(yè)根據數據資產對企業(yè)的重要程度，為數據打上不同的標簽，對敏感數據進行分級分類，根據數據所屬的級別，明確數據的使用范圍、開放方式、不同等級的數據在不同場景使用不同的安全策略。企業(yè)可以采取數據泄露防護、加密、權限管理等技術手段，對企業(yè)機密數據提供進一步的保護，從而降低數據泄露帶來的風險。（三）推動數據資產體系建設與管理數據治理是實現數據資源向數據資產轉變的重要載體，基于數據治理形成的數據資產體系作為企業(yè)各業(yè)務數據服務的提供方，在建設過程中需匹配企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃，從全局維度將自身平臺能力與數據能力賦能業(yè)務。同時，數據源不斷地向數據資產平臺輸出數據，即業(yè)務產生數據，數據服務業(yè)務，形成業(yè)務數據化、數據資產化、資產服務化、服務業(yè)務化、業(yè)務智能化的一套閉環(huán)、高效的數據資產體系與數據服務能力。企業(yè)如何進行數據資產管理、提升數據質量、挖掘數據價值并通過數據賦能業(yè)務，已成為企業(yè)數據治理的核心問題。企業(yè)通過建設統一的數據資產管理平臺，綜合管理所有數據資產，可實現數據資產的智能化管理，充分發(fā)揮數據的潛在價值。數據資產平臺作為一體化的數據資產管理工具，通過制定元數據模型、數據標準等規(guī)范，采集并建立完整的數據資產目錄體系，打通數據關系網絡，實現數據的標準化和資產化管理。（四）推動數據管理組織體系建設數據管理組織體系涉及業(yè)務、IT、管理等方方面面，僅僅依靠技術部門來推動和開展數據管理工作無法取得成功，只有來自更高層管理者的驅動力，建立自上而下的跨部門、跨業(yè)務條線的組織體系，才能保證企業(yè)內部的高效協作，推進數據治理各項任務的有效執(zhí)行。實踐證明企業(yè)的數據管理辦公室、數據管理部可協助企業(yè)制定公司級的數據管理制度、流程、機制，建立并維護企業(yè)級數據架構，監(jiān)控數據質量，披露重大數據問題，建立專業(yè)任職資格管理體系，提升企業(yè)數據管理能力，推動企業(yè)數據治理制度文化的建立和傳播。（五）促進數據應用及共享數據治理的主要目標之一是推動數據有序、安全地流動，以便最大程度地挖掘和釋放數據價值。數據流動則需要推動數據的開放分享，實現數據的匯聚、建模、共享。數據的開放共享的核心在于數據匯聚，打破數據孤島，實現數據價值的流通；重構數據獲取及應用方式，重塑從數據供應到消費的鏈條；建立高效、規(guī)范的自助消費數據應用。數據治理可有效促進數據應用及數據共享，使更多的企業(yè)組織充分地使用已有數據資源，減少信息收集、數據采集等重復勞動和相應費用，而把精力重點放在開發(fā)新的數據應用及系統集成上。數據應用及共享可以為企業(yè)組織帶來降低運營成本、增強業(yè)務能力、提高效率、集中訪問數據以減少重復數據集、促進組織間的溝通與合作，加強參與組織之間的聯系等益處。構建穩(wěn)定高效產業(yè)鏈（一）打造高端產品鏈梳理數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務、安全等關鍵環(huán)節(jié)大數據產品，建立大數據產品圖譜。在數據生成采集環(huán)節(jié)，著重提升產品的異構數據源兼容性、大規(guī)模數據集采集與加工效率。在數據存儲加工環(huán)節(jié)，著重推動高性能存算系統和邊緣計算系統研發(fā)，打造專用超融合硬件解決方案。在數據分析服務環(huán)節(jié)，著重推動多模數據管理、大數據分析與治理等系統的研發(fā)和應用。（二）創(chuàng)新優(yōu)質服務鏈圍繞數據清洗、數據標注、數據分析、數據可視化等需求，加快大數據服務向專業(yè)化、工程化、平臺化發(fā)展。創(chuàng)新大數據服務模式和業(yè)態(tài)，發(fā)展智能服務、價值網絡協作、開發(fā)運營一體化等新型服務模式。鼓勵企業(yè)開放搜索、電商、社交等數據，發(fā)展第三方大數據服務產業(yè)。圍繞診斷咨詢、架構設計、系統集成、運行維護等綜合服務需求，培育優(yōu)質大數據服務供應商。（三）優(yōu)化工業(yè)價值鏈以制造業(yè)數字化轉型為引領，面向研發(fā)設計、生產制造、經營管理、銷售服務等全流程，培育專業(yè)化、場景化大數據解決方案。構建多層次工業(yè)互聯網平臺體系，豐富平臺數據庫、算法庫和知識庫，培育發(fā)展一批面向細分場景的工業(yè)APP。推動工業(yè)大數據深度應用，培育數據驅動的平臺化設計、網絡化協同、個性化定制、智能化生產、服務化延伸、數字化管理等新模式，規(guī)范發(fā)展零工經濟、共享制造、工業(yè)電子商務、供應鏈金融等新業(yè)態(tài)。（四）延伸行業(yè)價值鏈加快建設行業(yè)大數據平臺，提升數據開發(fā)利用水平，推動行業(yè)數據資產化、產品化，實現數據的再創(chuàng)造和價值提升。打造服務政府、服務社會、服務企業(yè)的成熟應用場景，以數據創(chuàng)新帶動管理創(chuàng)新和模式創(chuàng)新，促進金融科技、智慧醫(yī)療等蓬勃發(fā)展。持續(xù)開展大數據產業(yè)發(fā)展試點示范，推動大數據與各行業(yè)各領域融合應用，加大對優(yōu)秀應用解決方案的推廣力度。強化數據安全管理（一）完善數據安全管理制度建立健全數據全生命周期安全管理制度，明確數據采集、匯聚、存儲、共享、開發(fā)利用等各環(huán)節(jié)安全責任主體和具體要求。建立數據安全監(jiān)測預警制度，對安全監(jiān)測信息、監(jiān)督檢查信息和通報信息進行分析研判和風險評估，發(fā)布安全風險預警。建立數據安全評估制度、安全責任認定機制和重大安全事件及時處置機制，完善數據全生命周期安全保障措施。編制數據安全應急預案，明確應急處置的組織機構及其職責、安全事件分級、應急響應程序、處置措施等。（二）強化數據安全防護開展數據安全技術創(chuàng)新研究和數據安全關鍵技術攻關，加強安全可靠技術和產品推廣應用，增強數據安全預警和溯源能力，持續(xù)提升數據隱私保護水平，確保數據安全自主可控。提升大數據資源中心安全防護能力，開展數據安全評估、應急演練，確保重要數據基礎設施運行安全穩(wěn)定。建設安全領先、整體合規(guī)的密碼基礎設施和密碼服務體系，加強國產瀏覽器、國產閱讀器等軟件推廣應用，實現密碼在網絡安全等級保護三級及以上信息系統、關鍵信息基礎設施等重要網絡和系統中的全面應用。健全數據安全宣傳培訓制度，開展數據安全法規(guī)標準宣傳貫徹、教育培訓和技能考核，提升數據安全從業(yè)人員數據安全防范意識和防護能力。（三）加強個人信息保護貫徹落實個人信息保護相關法律法規(guī)，建立個人信息授權許可制度，完善個人信息統一授權機制，通過單獨授權、明示授權等多種方式切實保護個人信息安全。常態(tài)化開展互聯網平臺違法違規(guī)收集個人信息治理，嚴格規(guī)范個人信息收集使用行為，強化數據采集、分析、存儲、使用等方面的安全防護舉措，完善個人信息保護長效工作機制。建立健全個人信息違法違規(guī)行為聯合執(zhí)法機制，強化個人信息保護管理。推進個人信息保護社會化服務體系建設，加強個人信息保護第三方評估、認證工作，形成源頭治理、綜合治理、系統治理的工作格局。（四）落實數據安全監(jiān)管建立數據安全常態(tài)化監(jiān)管工作機制，建設數據安全監(jiān)管平臺，加強數據資源、數據流通、跨境數據流動安全監(jiān)管。研究建立獨立合規(guī)評估規(guī)則和工具，提供數據流通合規(guī)過程證明存證及專家支持服務，加強對大數據資源中心、互聯網平臺等數據流通載體監(jiān)管。探索監(jiān)管沙盒機制，支持數據流通創(chuàng)新實踐在安全可靠和風險可控的環(huán)境中先行先試，形成數據流通溯源體系。建立第三方評估機制，對數據運營合規(guī)及成效進行評估，輔助監(jiān)管機構有效開展管理。筑牢數據安全保障防線（一）完善數據安全保障體系強化大數據安全頂層設計，落實網絡安全和數據安全相關法律法規(guī)和政策標準。鼓勵行業(yè)、地方和企業(yè)推進數據分類分級管理、數據安全共享使用，開展數據安全能力成熟度評估、數據安全管理認證等。加強數據安全保障能力建設，引導建設數據安全態(tài)勢感知平臺，提升對敏感數據泄露、違法跨境數據流動等安全隱患的監(jiān)測、分析與處置能力。（二）推動數據安全產業(yè)發(fā)展支持重點行業(yè)開展數據安全技術手段建設，提升數據安全防護水平和應急處置能力。加強數據安全產品研發(fā)應用，推動大數據技術在數字基礎設施安全防護中的應用。加強隱私計算、數據脫敏、密碼等數據安全技術與產品的研發(fā)應用，提升數據安全產品供給能力，做大做強數據安全產業(yè)。夯實產業(yè)發(fā)展基礎（一）完善基礎設施全面部署新一代通信網絡基礎設施，加大5G網絡和千兆光網建設力度。結合行業(yè)數字化轉型和城市智能化發(fā)展，加快工業(yè)互聯網、車聯網、智能管網、智能電網等布局，促進全域數據高效采集和傳輸。加快構建全國一體化大數據中心體系，推進國家工業(yè)互聯網大數據中心建設，強化算力統籌智能調度，建設若干國家樞紐節(jié)點和大數據中心集群。建設高性能計算集群，合理部署超級計算中心。（二）加強技術創(chuàng)新重點提升數據生成、采集、存儲、加工、分析、安全與隱私保護等通用技術水平。補齊關鍵技術短板，重點強化自主基礎軟硬件的底層支撐能力，推動自主開源框架、組件和工具的研發(fā)，發(fā)展大數據開源社區(qū)，培育開源生態(tài)，全面提升技術攻關和市場培育能力。促進前沿領域技術融合，推動大數據與人工智能、區(qū)塊鏈、邊緣計算等新一代信息技術集成創(chuàng)新。（三）強化標準引領協同推進國家標準、行業(yè)標準和團體標準，加快技術研發(fā)、產品服務、數據治理、交易流通、行業(yè)應用等關鍵標準的制修訂。建立大數據領域國家級標準驗證檢驗檢測點，選擇重點行業(yè)、領域、地區(qū)開展標準試驗驗證和試點示范，健全大數據標準符合性評測體系，加快標準應用推廣。加強國內外大數據標準化組織間的交流合作，鼓勵企業(yè)、高校、科研院所、行業(yè)組織等積極參與大數據國際標準制定。數據治理發(fā)展短板（一）數據治理規(guī)則尚不完善數據治理統籌協調、分類推進機制不健全，碎片化、分散化治理現象一定程度存在，數據融合應用、協同治理、安全管控等相關政策法規(guī)、標準規(guī)范仍需進一步深化，與數據要素市場的高效流動性相適應的新型監(jiān)管模式亟待建立。（二）數據聚通尚不充分數據共享匯聚尚不充分。數據開放效果尚不明顯，開放數據的類型、數量、可用性尚不能滿足企業(yè)數據運用需求。已共享開放數據的完整性、準確性、時效性、可用性等仍有待進一步提升。（三）數據治理應用尚有差距應用倒逼數據治理的成果不顯著，基于應用需求推動業(yè)務流程再造、技術融合、業(yè)務融合、數據融合不足，跨部門、跨行業(yè)、跨系統的應用場景較少，運行監(jiān)測、預測預警、實時調度、輔助決策等智能應用作用發(fā)揮還不夠。數據融合應用工程（一）一網統管數據融合應用工程建立綜合性城市管理主題數據庫，匯聚行業(yè)全領域、全過程實時數據，共享規(guī)劃自然資源、住房城鄉(xiāng)建設、公安、交通、生態(tài)環(huán)境、市場監(jiān)管等行政管理部門和燃氣、電力、通信等公共服務單位的相關城市管理信息資源，整合市、區(qū)縣、街道三級城市管理網格數據資源，打造城市管理地理信息一張圖，實現對城市管理與運行狀態(tài)的自動實時感知，指導工程組織實施、應急處置。（二）一網調度數據融合應用工程建立消防安全、道路運輸安全、城市運行安全、特種設備安全等安全專項整治專題數據庫，建立洪旱災害防治、地質地震災害防治、森林草原火災防治、氣象災害防治等專題數據庫，匯聚應急、公安、交通、民政、水利等多個部門的風險監(jiān)測預警、安全生產專項整治、自然災害綜合防治等領域數據資源，實現應急管理事前、事中、事后全流程化、數據化、智能化。（三）一網治理數據融合應用工程建立公共服務、便民服務、物業(yè)服務、養(yǎng)老服務等領域基層治理主題數據庫，匯聚整合公安、民政、衛(wèi)生健康等業(yè)務系統數據，推動基層治理數字化。（四）智慧監(jiān)管數據融合應用工程建立市場主體全生命周期數據鏈，加快匯集市場監(jiān)管業(yè)務全量數據資源，完善市場監(jiān)管基礎數據庫，實現市場主體全集畫像和空間可視、監(jiān)管對象精準推送和監(jiān)管工作留痕可溯及全程監(jiān)督。（五）智慧交通數據融合應用工程集中管控交通管理外場設備，匯聚整合道路交通管理相關數據資源，強化對城市交通的全域實時感知。推進公共停車場智能化設施設備改造，建立停車設施基礎信息數據庫，持續(xù)更新停車設施建設、管理、布局及停車泊位使用、收費標準等數據，增強城市公共停車在線監(jiān)管和智能調度能力。匯聚交管、交運、停車等綜合交通數據及相關空間信息，實現交通綜合信息共享服務。（六）智慧醫(yī)療數據融合應用工程推動公立醫(yī)療衛(wèi)生機構醫(yī)療信息、檢查檢驗等數據上云，整合公安、民政、醫(yī)保、藥品流通等領域業(yè)務數據，建設健康醫(yī)療主題庫，實現健康醫(yī)療大數據全面匯聚和標準化、衛(wèi)生健康數據互聯互通和業(yè)務協同共享、居民全生命周期健康管理和醫(yī)療衛(wèi)生全流程智能服務。（七）三農數據融合應用工程匯聚農田土壤墑情數據、農村土地權屬數據、農村產業(yè)數據、農村相對貧困戶數據、農民征信數據、農村科技能手和鄉(xiāng)賢數據、農業(yè)土、肥、水、種、密、保、管、工相關數據，支撐農情分析、農業(yè)氣象信息服務、產業(yè)監(jiān)測服務、農產品和農資信息服務、農技推廣服務、農業(yè)在線教育服務。數據治理保障措施加強規(guī)劃有效實施的各類資源要素保障，著眼數據聚通用，著力激活數據、深度挖掘數據、充分利用數據，加快形成數據要素高效集聚、互聯互通、開放共享的良好局面。（一）加