产业级数据治理白皮书 2024.docx

《产业级数据治理白皮书 2024.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《产业级数据治理白皮书 2024.docx（33页珍藏版）》请在课桌文档上搜索。

1、418H11gJFtAlTMTdDATA目录版权声明2前言3目录4一、时代背景与趋势5（一）时代背景5（二）发展趋势6二、问题与挑战8（一）当前发展现状8（二）存在的局限性和挑战9（三）挑战突破与解决思路11三、产业级数据治理的内涵11（一）产业级数据治理的定义12（二）产业级数据治理的价值13（三）产业级数据治理的特征14（四）产业级数据治理的框架16四、产业级数据治理框架详述19（一）政策法规19（二）组织形式21（三）连通机制24（四）互信机制26（五）执行机制29（六）监督机制31（七）技术支撑34五、总结与展望37Jw尸AmSJDATA-时代背景与趋势（一）时代背景在数字技术带来越来

2、越多红利的时代发展趋势下，欧盟、美国、英国、澳大利亚、俄罗斯等国家和组织不断细化和更新数字经济发展战略，以实现更加优化的数字经济I发展环境和深化数据流通合作机制。数字经济不仅成为推动经济发展的重要引擎，也成为各国新一轮科技革命2的重要战略基础。全球范围内，数据互联互通和合作共赢正在成为国际趋势。2023年7月7日，全球数字经济大会数字经济全球治理”论坛在北京召开，针对“数字经济治理愿景、治理框架、创新合规、争端解决”四个专题开展方案讨论。2023年8月19日，二十国集团数字经济部长会议在印度班加罗尔举行，聚焦数字经济、互联互通等重点领域探讨合作。可见，全球数字产业的发展正呈现出持续蓬勃的态势，

3、国际关于数字经济发展的政策部署和合作交流日益密切。在我国，数据被认为是发展数字经济的核心基础和重要载体，直接关系到数字经济的稳定发展和持续创新。2019年10月，党的十九届四中全会首次提出“数据是生产要素3”的科学论断；2020年3月中共中央、国务院发布关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见，在全球范围内率先将数据正式定义为第五大生产要素；2022年12月，党中央、国务院印发关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见（简称“数据二十条“），为最大化释放数据要素价值、推动数据要素市场化配置提出了最新指引。此外，各地政府也纷纷出台了相关政策措施，鼓励和支持数据要素市场的发展，为数据要素

4、的管理和应用提供了有利环境。1数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素，以数字技术为核心驱动力量，以现代信息网络为重要载体，通过数字技术与实体经济深度融合,不断提高经济社会的数字化、网络化、智能化水平加速重构经济发展与治理模式的新型经济形态。具体包括数字产业化、产业数字化、数字化治理、数据价值化四大部分。2科技革命是指在科学技术起决定作用下而实现的社会生产力的根本变革，与数字经济关联紧密的是人工智能、大数据、量子信息、移动通信、物联网、云计算、区块链为代表的新一代信息技术。3生产要素是指进行社会生产经营活动时所需要的各种社会资源，是维系国民经济运行及市场主体生产经营过程中所必须具备的基本

5、因素，生产要素包括土地、劳动力、资本、技术、数据五种。而在技术层面，大数据、云计算、人工智能、区块链等技术正在迅猛发展，各组织和企业主体通过更加先进智能的综合性技术体系，实现数据的安全、灵活、高效存储与处理，开展多源异构、大规模数据的快速分析挖掘，甚至让计算机在海量训练数据集的基础上，模拟人类智能并执行复杂的业务任务，基于此，各行各业数据的管理、流通和应用效率得到了大幅提升。可以说，技术的进步为数据要素市场的快速发展提供了有力支持。综上所述，在环境、政策和技术的支持下，数据作为新型生产要素，与其他生产要素发生了广泛而深入的融合应用，重新定义和调整了社会的生产力和生产关系，大规模激活了制造、零售

6、、医疗、能源等传统行业的沉默价值，推动了不同行业数据赋能实践百花齐放，加快了全行业的管理变革与数字化转型4升级，正以不可逆转的趋势改变人类社会。(一)发展趋势整个数据产业作为推动经济社会发展的重要力量，发展迅猛，渐趋成熟。随着产业规模的指数级增长，产业业态进入了一个全新的发展阶段。围绕海量数据要素的综合管理、协同治理和价值挖掘等领域，业务模式和形态日渐多样化，在技术创新、价值共赢、权益维护等方向形成了三大行业发展趋势。在技术创新方向，数据的互联网络、数智化劳动模式正在成形。一是数联网的广泛链接。如同工业领域的物联网一样，依托庞大而广泛的数据要素基础设施，一张链接国家、行业、企业、个人的数据互联

7、网正在编织成形，即将形成个庞大的网络体系，实现物理世界与数字世界互相融合，推动世界的进一步智能化演进。二是人、数、机协作日益密切。人类、数据和机器之间的合作与协同越来越密切，在数据作为底座和基础要素的前提下，立足于劳动规则的洞察模仿、知识的积累与总结，智能化机器、生成式AP等创新技术从体力劳动与脑力劳动两个层面，协助人类实现更高效、轻松地完成工作任务。4数字化转型指利用数字化技术来推动组织转变业务模式，组织架构，组织文化等的变革措施，以追寻新的收入来源、新的产品和服务、新的商业模式。5生成式Al是一种人工智能技术,利用机器学习模型和深度学习技术,通过研究历史数据的模式来生成新内容,内容形式包括

8、文本、图像、音频或视频等。7后旦版退在价值共赢方向，广泛合作、利益共享的数据生态6正在成形。一是产业级数据生态的形成。数据产业正逐渐从独立的企业活动向产业链的多个环节延伸，形成了产业级数据生态。各种数据相关的企业、组织和个人在数据共享、合作、交换和创新方面展开更广泛的合作。数据生态的形成促进了数据资源的优化配置和协同创新，推动了数据产业的协同发展。二是数据资本化的探索尝试。为促进数据要素配置效率的大规模提升，各数据市场参与主体创新通过数据保险、数据托管、数据证券化、数据股权化等途径，将数据资源和数据资产转化为数据资本，实现数据交易流通过程中的风险分摊，和数据回报与收益在多级市场上的更大范围流动

9、和分配。在权益维护方向，从主权到伦理的权益保障环境正在成形。一是数据主权成为重要关注点。随着数据的重要性和价值的不断提升，数据主权越来越被重视，数据主权意味着对数据的掌控、管理、限制和保护，国家重视数据主权以维护国家安全、公民权益，企业组织重视数据主权以维持竞争平衡，避免垄断，个人重视数据主权以保护个人隐私、维护个人权益。二是数据伦理7的重要性凸显。数据产业的快速发展也引发了对国家、个人对数据伦理的关注。数据伦理强调在数据收集、处理和使用过程中考虑个人隐私、公正性、透明度8和道德原则。建立良好的数据伦理框架和准则，标准化数据使用的行为，维护数据的合法性和公平性，成为数据产业发展的必然要求。数据

10、要素的市场化带动了数字经济的增长，带领我们走向数据被广泛利用的新时代，为人类带来了前所未有的机遇和福利，通过充分利用大数据的潜力，人类社会实现了向更智能、更进步方向的发展。相对应的，我们也需要积极应对数据产业发展、数据技术与模式创新之下需要面临的数据治理挑战，确保数据被安全、得当、合理使用，以实现大数据时代的可持续发展和共享价值。6数据生态是指由数据及其相关技术、组织、政策、法律等环境构成的生态系统。数据生态的目标是构建多元、开放、可持续且可信的数据环境，以满足生态内各主体利益的平衡和数据价值的最大化。7数据伦理是指以符合伦理准则的方式获取、存储、管理、使用和销毁数据，伦理准则通常包括尊重他人

11、、行善、公正、责任、可靠性、透明度等。8透明度是指组织应向个人和其他主体提供有关其数据的数据管理、数据处理的制度和实践信息。卞18HB11g，/kAmrSJDATA二.问题与挑战(一)当前发展现状良好的、高质量的数据治理是数据产业创新升级的关键基础，而要实现高质量数据治理离不开成熟的配套资源保障、清晰的治理规则和方法、丰富的治理过程活动和举措等等。当前，支撑数据产业发展的数据治理仍然存在一定的局限性，究其原因主要在于，纵观所有参与数据治理的政府、行业、企业、个人等相关主体中，在资源保障、方法论与实施举措等层面都比较成熟的主要是企业。在数据治理资源保障方面，一是国内大部分企业在基础业务系统运维、

12、数据分析挖掘、数据共享开发运营等过程中，逐步形成和建立了相应的数据治理组织，包括设立数据治理委员会9、管理团队、执行团队等，以确保数据治理的责任和权力划分清晰。二是搭建数据资产管理平台、数据治理平台、数据安全平台等技术平台能力，实现数据全生命周期的标准化、质量和安全保障。其中，部分企业数据治理能力实践在行业内树立了标杆，例如，工商银行，南方电网、国家电网、华为、联通、移动等企业的数据治理发展水平在行业内处于前沿水平。在数据治理规则方法方面，相当一部分的企业在数据管理能力成熟度评估模型(GB/T36073-2018)(简称“DCMM”)K)的基础上，结合企业自身需要，形成符合自身特色的数据治理规

13、则和流程，明确数据治理的目标、原则、责任和流程，并将其纳入企业的日常运营和管理中，通过清晰、精细化的治理规则，指引企业内部数据治理相关工作的有序开展。其中，部分企业对其特色的数据治理规则体系和方法以专业书籍、白皮书等形式进行总结推广，进一步带动了其他企业数据治理规则的制定和探索。例如，华为发布的华为数据之道、南方电网发布的南方电网数据资产管理体系白皮书等。在数据治理过程和实施举措方面，企业围绕常规的数据盘点与梳理、主数据识别、数据标准制定、数据质量提升、数据安全防护等实施路径和举措，对数据进行分类和标记，建立数据目录和数据地图；识别和确定企.业中最重要和核心的9数据治理委员会是企业为管理数据治

14、理规划、协调和升级处理企业数据问题而设置的管理组织。10数据管理能力成熟度评估模型(GB/T36073-2018)英文简称：(DalamanagemenlC叩abilityMaturityModel),是我国首个数据管理领域正式发布的国家标准。Jr=,AITMTJDATA数据实体，避免在不同系统和部门中存在重复和不一致的数据；统一数据的命名规则、数据格式、数据单位等规范，明确数据内容的标准约束要求；对数据进行清洗、验证和纠错，以确保数据的准确性和可靠性；在数据流动的过程中采取了一系列的安全措施，以保护数据的机密性和完整性。企业层面在数据治理资源保障、规则和方法制定以及实施举措等方面取得的成果实

15、践，为推动数据的流通应用、统一数据语义、提升数据基础质量、保障数据安全等数据治理需要起到了强力、稳健的支撑作用。（一）存在的局限性和挑战然而即便是数据治理能力最成熟的企业，其采用的一系列举措，仍然更多沿用传统数据治理的方法论，解决的是企业内部的数据质量、数据安全和数据供给的问题。而数据要素时代大背景下，数据治理的内涵已在逐步超出传统范畴，需要在更大的领域范围内支撑构建数据生态、优化数据环境、加速数据融合、赋能产业发展。在这个过程中会遇到的数字鸿沟、数据确权,数据隐私和安全保护、数据处理行为监管、跨主体数据协同引导、互信建立和透明度保障、跨主体数据质量维护等问题，已经不是单一企业能够解决的问题：

16、一是数字鸿沟问题。数据垄断或或不对称、数字素养数据确权是指确定数据的权利主体，以及确定权利主体所享有的权利内容的过程，即确定谁对数据享有权利，享有什么样的权利。数据垄断是指少数数据持有者或者组织拥有大量独特、有价值的数据，并且限制其他人获取该数据的情况。数字素养是指数字社会公民学习工作生活应具备的数字获取、制作、使用、评价、交互、分享、创新、伦理道德等一系列素质的集合。差异化等情况下，极易造成不同群体间的数据福利不均衡，产生数字鸿沟，进一步加剧社会差距。单一企业仅能从一定范围内实现接触人群的数字素养提升，从自身做起规避数据垄断和不对称问题，但无法实现社会层面数字鸿沟问题的杜绝。二是数据权属确定

17、问题。数据权属与权益的确定必须依赖法律法规的确认，单一企业仅能从现有的中央发布的“数据二十条”等政策中明确的数据产权、收益分配准测，进行进一步的权属管理规则研究细化，但企业研究遵循的权属确定和授权规则仅能在小范围内形成共识和机制确认，无法在更大范围公共场合应用。三是数据隐私和安全合规问题。随着数据的广泛互联和数据流通交易活动的大量开展，国家安全的维护、企业机密的保护、个人隐私的保护越来越难以维系，数据被滥用、被违规使用、被泄露等风险难以杜绝。数据隐私保护和安全合规，尤其合规方面，需要立法、律所等法律领域单位的参与，不再是单一企业内部的问题，而是要营造一个安全合规有保障的良好环境和机制。四是数据

18、处理行为监管问题。虽然目前国家出台了数据安全法、个人信息保护法等多部法律，对数据处理行为进行了约束规范，但缺乏监管机制，难以保障大部分数据处理主体的法律遵循程度。由于数据的爆炸增长和跨境流动，如果不通过国家主导推动相关法律政策的制定细化和相关监管机制的设立，单一的企业或者行业难以有效监管和管理数据使用、存储和传输活动的规范性、正当性。五是跨主体数据协同引导问题。跨域数据的统筹治理必然需要更多企业从某种程度上达成共识，并通过配套的管理和技术手段，实现在跨主体高效协同下的治理合作，但由于国家、社会层面的制度问题，企业往往无力牵头和引导跨主体协同的数据治理工作，或在实际工作中存在多方阻力，也无法发布

19、有效力的约束制度和标准。六是互信建立和透明度保障问题。在数据的使用和共享缺乏透明度，算法规则、数据流通链路等未直观披露的情况下，企业间、个人自身无法掌握自己的数据将被用于何种目的，无法信任其他主体对自身数据的收集和使用行为。在此情况下的信任机制的建立、数据透明度的保障，依靠单一的企业的自律和努力是无法做到的。七是跨主体数据质量维护问题。涉及多主体之间数据共享开放和融合的情况下，数据在广泛流通的过程中，其准确性和真实性不再是一家之言，需要满足更广泛数据需求方的质量要求，各参与者、消费者对其他主体数据的准确性、完整性和可靠性难以保证，协同制定大量主体需要共同遵守的数据标准也不是单一的企业能具备能量

20、推动的事情。由此可见，当前数据产业的新阶段下，传统的依赖企业自主开展数据治理，部分行业以监管协作推动数据治理的模式已经远远不能适应新阶段的发展要求，需要整个产业乃至国家层面高度协同，对部分领域现状勇于变革，为数据“量身定制“全新社会治理体系，才能推动数字经济加速发展。(三)挑战突破与解决思路面对以上众多挑战和要求，需要突破传统的以企业为主的数据治理模式，将数据治理延展到更大的范围，推动政府、组织、企业和个人协同参与数据治理，以服务于大规模数据流通为目标，建立一个多类主体互相协作、保障数据互信可用、保护各主体自主权益的数据治理机制。该数据治理机制应当满足以下几个要求，以解决传统单一企业数据治理方

21、法和机制无法解决的困境问题：一是广泛聚合专业数据治理保障资源。依托高度专业化的数据治理资源保障，以满足宏观和微观层面的数据治理需求。通过聚合产业生态内数据治理相关的专业技术能力、理论知识和实践经验，培养参与主体的数据素养，在深入的数据治理行业理解的基础上，解决数据规模化流通下跨行业数据治理的需求和挑战，创新先进的智能化技术工具成果和理论方法，形成全新的数据治理模式成果，再利用这些成果来提供高质量的数据治理实践。专业化资源保障是弥补数字鸿沟差距、塑造数据互信环境、提供高效参与渠道的重要手段。二是形成规模化运作的数据治理规则。针对海量数据设计满足各群体利益的、需要广泛遵循的数据治理规则，推动规则在

22、社会层面的规模化运作，形成数据治理制度和规范的广泛共识和认知，消除数据要素市场参与主体在数据权属、数据合规、数据隐私保护、数据安全等层面的顾虑，提高数据互联互通和供给运营的效率，确保过往在主体繁多、规则不明问题下而形成的各类复杂的数据相关问题可以快速得到解决。三是引导多主体协作实施治理活动。推动大量政府单位、行业组织、企业和个人的协同合作，促进多样化的数据基础技术平台互通协作。这些协作的主体覆盖数据治理政策的制定者、数据治理共识的倡议者、数据行为的监管者、数据治理活动的实践者、数据治理服务的供应商等多种角色，通过边界清晰、协作有序的组织机制，协调数据治理的实施流程，满足不同层次主体的数据权益保

23、护需求，解决传统单一企业无法解决的跨主体数据协同引导、透明互信建立、数据质量维护等问题。三、产业级数据治理的内涵对于以上提到的满足广泛聚合专业数据治理保障资源、形成规模化运作的数JFtAlTMTdDATA据治理规则、引导多主体协作实施治理活动的数据治理机制，我们将其定义为产业级数据治理“。接下来的第三章中，我们将详细阐述产业级数据治理的定义、特征和蓝图框架，描摹产业级数据治理的全貌和内在机理，给出更清晰的产.业级数据治理解决方案说明。（一）产业级数据治理的定义1 .什么是数据治理对于什么是数据治理，目前在行业内还没有一致且通用的定义。国际数据管理协会（DAMA）的数据管理知识体系（DMBoK）

24、将数据治理定义为“对数据资产管理行使权力和管控和共享决策（规划、监测与执行）的系列活动”；数据管理能力成熟度评估模型（GB/T36073-2018）认为数据治理主要解决顶层设计问题；国内主流认知中，数据治理是“保证数据的可信可靠可用，满足业务对数据质量和数据安全的期待的系列举措，既包括了顶层设计，也包括了具体的数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、主数据管理等落地执行事项”。我们认为，数据治理是一件体系化的复杂工程，既包含数据管理的顶层设计，又包含需要落地执行的具体工作事项，其核心目标就是为了保障数据的质量和安全，从而让更多人、更方便、更便捷的获取数据、使用数据。2 .什么是产业级数据治理产

25、业级数据治理是在大规模、跨行业的大数据发展趋势下对数据治理理论方法的进一步发展和创新，将数据治理的范围放大到产业层面，实现产业数据生态下的“环境治理工我们认为，产业级数据治理是以数据要素在产业层面的顺畅流通和价值释放为最终导向，开展建设政策法规、建立协同组织、完善监督、管理与执行机制、创新技术支撑等体系化工作，从而实现跨行业数据高质可信、安全可控、连接融合、高效流通、价值倍增的一系列活动过程。3 .企业级.行业级.产业级数据治理的内涵演进产业级数据治理与企业级数据治理、行业级数据治理从内涵上是层层递进的。企业级数据治理是指在单一企业范围内，由企业最高层直接主导或推动的、F三,AlTMTdDAT

26、A企业内部多部门协同开展的数据治理活动，解决的是打破企业内部数据壁垒M,确保数据可信可用的问题。行业级数据治理是指在同一行业内，多个企业为了实现数据互通和互利，由行业监管单位推动开展或由行业骨干企业或单位发起，基于统一的标准规范，统筹开展数据治理活动，保证行业内数据共享流通顺畅的过程，解决的是行业内的信息共通问题。产业级数据治理则是站在产业级视角，对同一产业领域内的跨行业的企业数据进行归集和整合，打破行业壁垒，实现数据自由流通，促进产业级生产力提升，最终推动数据经济的高速发展，从而让整个人类社会受益，解决的是数据跨行业流通、融合和价值倍增的问题。(一)产业级数据治理的价值产业级数据治理来源于实

27、践需要，是数据要素理论突破后，在数据治理领域的“投影”，也是必然趋势，是对数据治理理论体系进一步的创新和拓展，是中国特色大数据理论实践体系的一部分，其价值体现在以下几个方面：第一，产业级数据治理可以营造一个互信、开放的数据流通环境。产业级数据治理的基础是彼此认同、彼此信赖的各行业数据主体，依托一套信用体系为纽带联结在一起。在满足条件的情况下，现有的主体可以退出，更多的主体可以加入进来。数据业务层面也是开放式的，只要不违法违规，所有能带来价值收益的业务和服务形式都可以开展。第二，产业级数据治理可以提供一个公平、透明的数据交易机制。当前数据交易机制没有通用的标准。产业级数据治理在传统数据治理的基础

28、上，根据跨行业、跨主体的特点，建立了执行和监管两层机制，从而确保所有数据主体根据约定好的规范、标准和规则开展活动，违规的主体受到惩罚，保障一个优良的数据交易流通氛围和风气。第三，产业级数据治理可以催生更丰富的数据治理产业生态模式。产业级数据治理是对传统数据治理范围和能力的延展和变革升级，为实现产业级数据治理,M数据壁垒指限制企业内部不同部门间数据共享和流动的阻碍，包括技术、观念等阻碍因素，这些会客观导致企业整体数据的难整合、难互通，利用效率低等问题。QAlTMrdOATA诸多新的组织和个体角色参与到了数据治理的工作中来。例如，律所和律师第一次参与到数据治理的核心工作内容中来，独立的第三方代加工

29、产商也成为整个治理体系中重要的产业“拼图”，而这些都会从某种程度上改变现有的数据治理业务模式，形成形式更多样、角色更丰富、价值点更多样化的新型产业生态。第四，产业级数据治理可以深化促进数据要素融合赋能产业产能。产业级数据治理的最终目标是保障产业内数据高质量供给，促进数据要素高效流通和价值释放。通过一系列治理手段，各行业、企业数据可以实现深度融合，从而从多个层面为各行业、业务领域发挥数据要素价值叠加倍增效应，从产业链上下游逐步拓展到更广产业面，从而支撑产业产能和社会生产力的全面提升。第五，产业级数据治理可以强力拉动全球数字经济引擎高速运转。产业级数据治理是数据要素市场构建，乃至全社会数字化转型的

30、基础。产业级数据治理所打造的坚实的社会级高质量数据基础，为数字经济的发展提供了优质“原料”，贯穿和打通数字经济“脉络”，保障数字经济的“引擎高效运转，从而推动整个人类社会加速迈进全新时代。(三)产业级数据治理的特征我们说，企业数据治理是企业治理的一部分，行业数据治理是行业治理的一部分，那么产业级数据治理就是产业治理乃至于社会治理的一部分。相对于传统数据治理，产业级数据治理具有其明显的特征。从本质上看，产业级数据治理的核心特征在于，其关注的重点已经不再是数据本身，而是对数据流通融合所处的“生态环境以及数据-主体-活动关系的理顺和重塑。具体特征体现在以下几个方面。第一，数据来源更加多元化。一是数据

31、来源的行业、企业多元化，不同的行业、企业往往都有自己的标准或治理要求，产业级数据治理需要兼容并蓄，以“最大公约数”满足跨行业数据互通融合的问题；二是数据自身格式、类型多元化，半结构化数据、非结构化数据等需要更丰富的治理手段和技术，确保能够相互关联融合并被用户使用；三是数据质量参差不齐，不同行业、企业数据治理的水平和阶段不同，能提供的数据质量也存在较大差异，而产业级数据治理要接受并平衡这种差异，才能确保产业级数据应用的有效性。第二，组织机制更加松散灵活。一是在产业级数据治理体系范围内，各主体JkAmrSJDATA之间本质上是协同合作的关系，既没有上下级之分，也没有行政强制性，每一个主体都能合理提

32、出诉求，更多需要通过共同的目标和相互之间的互利共赢来维持组织机制的健全和日常运作；二是组织内部的运作机制也需要相对灵活，在各主体“权责利”5平衡的前提下，除必须满足统一的公约、标准、规范以及监管要求以外，生产方式、市场化对接等工作合理放开，收益分配灵活，从而有效促进数据价值有效释放。第三，安全合规成为核心关注点。一是各主体内部需要更加重视数据安全合规问题，只有将自身需求和安全合规结合，才能将正确的数据以正确的方式提供出来，放心参与数据要素市场；二是产业级数据治理的基本环境是公共的，面临的数据安全合规的风险更大、潜在威胁更多、防范难度也更高，而数据安全合规无小事，从整个产业数据生态角度看，必须将

33、安全合规作为治理的焦点，提供一个安全可靠的环境，才能吸引更多主体参与，创造更大价值。第四，互信机制成为核心基础。一是产业级数据治理重要目标之一就是要建立起产业数据流通的互信机制，只有各主体之间存在信任关系，并且有一个公正的第三方能够“主持正义数据流通才具备了基础，数据融合才具备了可能性；二是除了一些共识性规范外，各主体应该从意识层面注重对其他合作主体的权益保护，不做损害其他主体权益的事情，并在自身产业级数据治理能力建设的过程中，主动提供其他主体行使权利的环境、渠道和条件，在不损害其他主体利益的前提下，最大程度实现价值共创和收益共赢。第五，先进技术成为必备管理手段。在传统数据治理中，技术是辅助管

34、理实现目标的支撑，在没有技术的情况下，依赖人的管理方式也能达到目标。但产业级数据治理不同，由于其数据分散、主体众多等特点，隐私计算、区块链等技术已经不仅仅是一种先进技术，而是本身已经成为了一种无法通过人工来代替的管理手段，少了这些技术就无法实现对产业级数据的有效治理和管理。可见，技术与管理的深度融合是产业级数据治理的重要特征。第六，公共价值是核心驱动力。产业级数据治理并不是为单一主体服务的，而是为了数据对于社会公共价值的最大化。一是产业级数据治理更关注的是数据15权责利是指“权力、责任、利益”这三大组织管理实施的关键要素，权责利是相互关联的，产业级数据治理中的组织机制需要保证主体间权责利的平衡

35、，以建立公平、和谐、可持续的治理秩序。卞18H11gJkAmrSJDATA的公共共享性，即在安全合规前提下高效流通，不断融合而产生新的价值，这个价值是单一主体或行业无法提供的；二是产业级数据治理为整个社会数字化转型建立了基础，并通过提升产业产能的方式表现出来，体现的整个行业的生产力水平，也是整个社会数字化水平的不断提高。（四）产业级数据治理的框架基于以上观点，信安数据提出产业级数据治理体系框架如下:产业锻数据治国SVtBff=r,.3三三IW.w产业Qlt塞尊O1.Z则及人*由*MM1 .行业级、企业级数据治理与产业级数据治理的关系行业级、企业级数据治理与产业级数据治理之间并不是完全割裂的关系

36、，都属于广义的数据治理范畴，只是各自的关注点、目标、实施范围以及解决的问题不同，三者之间并非相互包含的关系，而是相互促进、相互依存的关系。一方面，行业级与企业级数据治理是产业级数据治理的基础。企业级和行业级数据治理主要解决企业、行业内部数据治理问题，目的是全面提升数据质量、保障数据安全、加速数据流通。产业级数据治理并不关注企业、行业内部数据治理，但在对数据流通环境进行治理的过程中，每一个企业自身数据治理成果的好坏，却是产业级数据治理能够有效推进的关键基础。试想一下，如果一个产业级生态中各个主体自身数据都没有治理好，质量极差，产业级数据治理的过程将极其痛苦，层出不穷的数据问题将破坏主体间的信任，

37、阻滞数据流通融合，最终毁，/kAmrSJDATA掉整个数据生态。所以需要借助企业级和行业级数据治理提升企业、行业内部数据质量，保障数据安全，进而为产业级数据治理打好基础。另一方面，产业级数据治理是行业级和企业级数据治理在数据要素时代的必然演进要求。产业级数据治理并不是凭空出现的，而是在数据成为生产要素并正在形成数据要素市场的大环境下，当企业级和行业级数据治理所覆盖的职能范围已经无法满足实际发展的要求时应运而生的。产业级数据治理确立了更高层级、更大范围的数据治理规则和规范，提供了有别于现有形式的数据治理组织形式与创新技术，也将使突破数据现有权属、合规、安全等困境成为可能。所以说，产业级数据治理来

38、源于实践需要，是数据要素理论取得突破后，在数据治理领域的“投影”，是对数据治理理论体系进一步的创新和拓展，是一种必然的演进趋势，也是中国特色大数据理论实践体系的有机组成部分。2 .产业数据链与产业级数据治理的关系产业数据链是政府、企业、组织、个人持有的数据从流通进入产业数据生态到被消费使用与评价的整个过程，是发生在不同企业、不同行业间的一项项组织有序的数据生产流通活动，类似于工厂里面的“生产流水线与产业级数据治理中的具体内容活动不同的是，产业数据链中的具体活动属于生产性、价值创造活动，产业级数据治理的活动则属于管理管控、秩序维护活动。从关系上来讲，产业级数据治理与产业数据链是治理与被治理，保障

39、与被保障的关系。首先，产业数据链是产业级数据治理的核心治理对象。一方面，产业级数据治理通过建立一系列的管控要求，并将这些要求附加到产业数据链的相应环节，从而实现对产业数据生产过程的管理和控制，起到维护产业数据链内相关主体的合法权益，引导产业内相关数据生产活动有序开展，防止与产业数据流通有关的安全、合规、质量问题发生等作用。另一方面，作为被治理对象，产业数据链也是驱动产业级数据治理演进迭代的重要驱动力，产业数据链中的各主体针对产业级数据治理实施过程中存在的缺陷不足进行分析总结，向产业级数据治理提出改善意见，促进产业级数据治理方针的持续优化与改进。其次，产业级数据治理是产业数据链高效运转的关键保障

40、。产业级数据治理通过向产业数据链输送多维度的资源支撑和建立各主体需要共同遵守的秩序规418H11g则，实现对产业数据链效能的持续提高。一方面，产业级数据治理从政策、组织、技术、流程、环境等多个方面，实现对产业数据链内相关资源要素的统筹配置，优化和畅通产业数据链的各环节流程和组织方式，为产业数据链提供支撑保障。另一方面，产业级数据治理推动产业数据链上下游达成数据生产流通协作的规则共识，破除产业数据链中相关主体的合作与交易顾虑，提升产业数据链的整体效率和价值产出，从而保障产业数据链高效运转。最后，必须注意的是，行业级和企业级数据治理与产业数据链之间并没有直接关系，而是为产业数据链提供“原料”。打个

41、比方，如果产业数据链是“生产流水线”的话，产业级数据治理就是所在厂房的一系列“配套管理设备和人力资源”,而行业级和企业级数据治理只是在厂房外源源不断地为生产线提供满足质量要求的“原材料”。3.产业级数据治理七大板块的内涵定义产业级数据治理整体框架为“124”体系，即“一套政策，两大保障，四大机制”。一套政策是指产业级数据治理的政策和法规；两大保障是指组织和技术两个层面的保障，包括组织规范和技术支撑；四大机制是指连通机制、互信机制、执行机制、监督机制四个层面的运作机制。板块一：政策法规定义：政策法规是指国家和政府为推动产业数据规模化流通而制定的相关法律法规与政策要求。目标：打造有利的产业级数据治

42、理法律和政策环境，以加快产业内数据的流通和利用，保障数据的安全和个人的隐私保护。板块二：组织形式定义：组织形式是指产业生态内不同数据主体组织之间，实现联合、合作、沟通与协同的多种形式形态。目标：通过不同形态的组织方式，聚拢产业数据链上下游的相关主体并进行规范管理，提高不同参与主体间协作和互通的工作效率。板块三：技术支撑定义：技术支撑是指创新的大数据相关技术，通过创新技术的应用，实现对418HB11g产业数据的高效治理。目标：通过创新技术能力，从技术的维度满足数据的存储交互、隐私保护、信息整合等治理需求，提高产业级数据治理的效率和便捷性。板块四：连通机制定义：连通机制是指实现产业内多主体间数据的

43、互相连接，促进数据语义融通和共享利用的相关机制方法。目标：从底层数据的层面打通不同行业企业数据关联融合的“通道”，为产业级数据治理的其他管理职能提供实现基础。板块五：互信机制定义：数据互信机制是指为了实现产业内各数据主体之间互信、互认，塑造平等互利合作环境而建立的一系列机制和体系。目标：通过建立互信机制，形成不同角色之间互相信任、通力合作的基础，让各方可以放心地共享和使用数据，增强参与主体的参与信心，扩大数据生态的范围和规模。板块六：执行机制定义：执行机制是指围绕产业数据链全过程的管理需求和管理目标，从操作层面执行针对产业数据链相关活动和产出物的具体管理动作的机制。目标：从实质上施行数据流通过

44、程中的治理手段，实现产业数据链各环节的环环把控和质量、安全保障，提升数据流通过程中需求方的整体体验。板块七：监督机制定义：监督机制是指为了确保数据的正常流通和应用，防止数据滥用和违规行为而建立的监管及跟踪机制。目标：通过监督机制保障数据流通整体环境和活动的合规性，防范和减少数据风险，保护数据要素市场竞争中相关方特别是弱势方的合法权益，促进产业数据经济的健康运行和社会经济的稳定发展。四.产业级数据治理框架详述(一)政策法规通过法律法规的制定和实施、发展方针的指导、产业政策的支持和公共倡议JwF=-AITMrMDATA的推进，可以为建立健全数据治理体系提供依据，促进产业级数据的安全、合规和可信使用

45、，实现数据价值最大化，推动数字经济的发展和社会的进步。1 .法律法规法律法规是指产业级数据治理所需遵循的各层级的法律和规章。它们为产业级数据治理提供了明确的法律框架，规定了数据的收集、存储、处理、传输和使用的规范和要求。法律法规可以保护数据的隐私和安全，维护公平竞争和数据主体的权益，确保数据治理的合法性和可行性。例如，比较典型的有欧盟的数据法规体系。欧盟注重理念，精于立法，先后颁布了多部法律法规，以保障良好的数据生态环境。通用数据保护条例（简称“GDPR”）保护欧盟公民个人数据隐私权；数据市场法案（Dig祀alMarketAct）明确大型互联网平台企业关于数据、算法、反垄断的义务清单；数据法案

46、（DataAct）规定数据提供者、使用者和第三方之间的数据访问和利用的权利义务关系；数据治理法案（简称“EDGA”）建立更安全可靠和透明的数据治理框架。欧盟通过一系列不断迭代的法规体系和政策文件，不断优化各领域产业数据的治理和合作方式，规范和促进数据产业的发展。2 .发展方针发展方针是指国家或地区对数据产业和数据治理发展的总体指导思想和目标。通过制定发展方针，可以明确数据产业的发展方向、发展重点，提供有利的政策措施，推动数据治理向高质量、高效益方向发展，促进数据经济的健康发展和社会进步。例如，比较典型的是中国的数据要素改革发展方针。中国在2020年4月下发了关于构建更加完善的要素市场化配置体制

47、机制的意见，在劳动力、土地、资本、技术四个生产要素的基础上，首次将数据作为第五生产要素，将其纳入国家发展战略的核心。2022年12月又下发了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（简称“二十条”），进一步从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四方面提供了发展指导方向和方针指引。以上文件的发布极大促进了数据要素市场生态的加速形成，并不断完善国内的数据要素71吕旦版追JwF=aAIaTMTdDATA治理相关法律、制度、组织、标准、规范，在政府引导下加强数据的跨部门、跨领域、跨地区的流通合作。3 .产业政策产业政策是指针对数据产业的发展所制定的经济、技术和组织上的具体政策。产

48、业政策可以涵盖数据产业的规划、建设、培育和升级等方面，鼓励创新和投资，提供政策支持和激励，推动数据产业的发展和竞争力的提升。例如，在数据要素改革的总体发展方针下，国内各省市数据管理政府机构先后出台了一系列数据产业相关的政策，包括上海市立足数字经济新赛道推动数据要素产业创新发展行动方案（2023-2025年）、浙江省推进产业数据价值化改革试点方案等，立足大数据产业发展层面，引导推动数据产业的创新和发展，增强数据治理的一体化和整体效能。4 .公共倡议公共倡议是社会各界对数据治理的理念倡导和共同呼吁。公共倡议可以由政府、企业、非营利组织和公众等共同发起，旨在强调数据治理的重要性、促进数据合规和公平使用，促进数据的开放共享和社会共荣。公共倡议可以引导和推动数据治理的良好实践，形成社会共识和共同行动。例如，为与各国合力推动全球数字经济健康有序发展，加快新型数字基础设施建设，促进数字技术与实体经济深度融合，中国提出全球数据安全倡议，呼吁共同探讨制定反映