數據治理行動方案

圍繞數據全生命周期，通過質量監控、診斷評估、清洗修復、數據維護等方式，提高數據質量，確保數據可用、好用。完善數據管理能力評估體系，實施數據安全管理認證制度，推動《數據管理能力成熟度評估模型》（以下簡稱DCMM）、數據安全管理等國家標準貫標，持續提升企事業單位數據管理水平。強化數據分類分級管理，推動數據資源規劃，打造分類科學、分級準確、管理有序的數據治理體系，促進數據真實可信。加強規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。加強大數據知識普及，通過媒體宣傳、論壇展會、賽事活動、體驗中心等多種方式，宣傳產業典型成果，提升全民大數據認知水平。加大對大數據理論知識的培訓，提升全社會獲取數據、分析數據、運用數據的能力，增強利用數據創新各項工作的本領。推廣首席數據官制度，強化數據驅動的戰略導向，建立基于大數據決策的新機制，運用數據加快組織變革和管理變革。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，匯聚行業全領域、全過程實時數據，共享規劃自然資源、住房城鄉建設、公安、交通、生態環境、市場監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、物業服務、養老服務等領域基層治理主題數據庫，匯聚整合公安、民政、衛生健康等業務系統數據，推動基層治理數字化。（四）智慧監管數據融合應用工程建立市場主體全生命周期數據鏈，加快匯集市場監管業務全量數據資源，完善市場監管基礎數據庫，實現市場主體全集畫像和空間可視、監管對象精準推送和監管工作留痕可溯及全程監督。（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）智慧醫療數據融合應用工程推動公立醫療衛生機構醫療信息、檢查檢驗等數據上云，整合公安、民政、醫保、藥品流通等領域業務數據，建設健康醫療主題庫，實現健康醫療大數據全面匯聚和標準化、衛生健康數據互聯互通和業務協同共享、居民全生命周期健康管理和醫療衛生全流程智能服務。（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、農村科技能手和鄉賢數據、農業土、肥、水、種、密、保、管、工相關數據，支撐農情分析、農業氣象信息服務、產業監測服務、農產品和農資信息服務、農技推廣服務、農業在線教育服務。加快培育數據要素市場（一）建立數據要素價值體系按照數據性質完善產權性質，建立數據資源產權、交易流通、跨境傳輸和安全等基礎制度和標準規范，健全數據產權交易和行業自律機制。制定數據要素價值評估框架和評估指南，包括價值核算的基本準則、方法和評估流程等。在互聯網、金融、通信、能源等數據管理基礎好的領域，開展數據要素價值評估試點，總結經驗，開展示范。（二）健全數據要素市場規則推動建立市場定價、政府監管的數據要素市場機制，發展數據資產評估、登記結算、交易撮合、爭議仲裁等市場運營體系。培育大數據交易市場，鼓勵各類所有制企業參與要素交易平臺建設，探索多種形式的數據交易模式。強化市場監管，健全風險防范處置機制。建立數據要素應急配置機制，提高應急管理、疫情防控、資源調配等緊急狀態下的數據要素高效協同配置能力。（三）提升數據要素配置作用加快數據要素化，開展要素市場化配置改革試點示范，發揮數據要素在聯接創新、激活資金、培育人才等的倍增作用，培育數據驅動的產融合作、協同創新等新模式。推動要素數據化，引導各類主體提升數據驅動的生產要素配置能力，促進勞動力、資金、技術等要素在行業間、產業間、區域間的合理配置，提升全要素生產率。打造繁榮有序產業生態（一）培育壯大企業主體發揮龍頭企業研制主體、協同主體、使用主體和示范主體作用，持續提升自主創新、產品競爭和知識產權布局能力，利用資本市場做強做優。鼓勵中小企業專精特新發展，不斷提升創新能力和專業化水平。引導龍頭企業為中小企業提供數據、算法、算力等資源，推動大中小企業融通發展和產業鏈上下游協同創新。支持有條件的垂直行業企業開展大數據業務剝離重組，提升專業化、規模化和市場化服務能力，加快企業發展。（二）優化大數據公共服務建設大數據協同研發平臺，促進政產學研用聯合攻關。建設大數據應用創新推廣中心等載體，促進技術成果產業化。加強公共數據訓練集建設，打造大數據測試認證平臺、體驗中心、實訓基地等，提升評測咨詢、供需對接、創業孵化、人才培訓等服務水平。構建大數據產業運行監測體系，強化運行分析、趨勢研判、科學決策等公共管理能力。（三）推動產業集群化發展推動大數據領域國家新型工業化產業示范基地高水平建設，引導各地區大數據產業特色化差異化發展，持續提升產業集群輻射帶動能力。鼓勵有條件的地方依托國家級新區、經濟特區、自貿區等，圍繞數據要素市場機制、國際交流合作等開展先行先試。發揮協會聯盟橋梁紐帶作用，支持舉辦產業論壇、行業大賽等活動，營造良好的產業發展氛圍。發揮大數據特性優勢（一）加快數據大體量匯聚支持企業通過升級信息系統、部署物聯感知設備等方式，推動研發、生產、經營、服務等全環節數據的采集。開展國家數據資源調查，繪制國家數據資源圖譜。建立多級聯動的國家工業基礎大數據庫和原材料、裝備、消費品、電子信息等行業數據庫，推動工業數據全面匯聚。（二）強化數據多樣性處理提升數值、文本、圖形圖像、音頻視頻等多類型數據的多樣化處理能力。促進多維度異構數據關聯，創新數據融合模式，提升多模態數據的綜合處理水平，通過數據的完整性提升認知的全面性。建設行業數據資源目錄，推動跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務數據融合和開發利用。（三）推動數據時效性流動建立數據資源目錄和數據資源動態更新機制，適應數據動態更新的需要。率先在工業等領域建設安全可信的數據共享空間，形成供需精準對接、及時響應的數據共享機制，提升高效共享數據的能力。發展云邊端協同的大數據存算模式，支撐大數據高效傳輸與分發，提升數據流動效率。（四）加強數據高質量治理圍繞數據全生命周期，通過質量監控、診斷評估、清洗修復、數據維護等方式，提高數據質量，確保數據可用、好用。完善數據管理能力評估體系，實施數據安全管理認證制度，推動《數據管理能力成熟度評估模型》（以下簡稱DCMM）、數據安全管理等國家標準貫標，持續提升企事業單位數據管理水平。強化數據分類分級管理，推動數據資源規劃，打造分類科學、分級準確、管理有序的數據治理體系，促進數據真實可信。（五）促進數據高價值轉化強化大數據在政府治理、社會管理等方面的應用，提升態勢研判、科學決策、精準管理水平，降低外部環境不確定性，提升各類主體風險應對能力。強化大數據在制造業各環節應用，持續優化設計、制造、管理、服務全過程，推廣數字樣機、柔性制造、商業智能、預測性維護等新模式，推動生產方式變革。強化大數據在信息消費、金融科技等領域應用，推廣精準畫像、智能推介等新模式，推動商業模式創新。數據治理是數字化轉型的必經之路（一）數字全球化催生數字治理需求隨著新一輪科技革命和產業變革深入發展，數字全球化正加速到來。經濟全球化正在從以物質流動為特征的全球化，逐步向以數字流動為牽引的新型全球化轉變。數據要素跨境流動大幅增加，數據成為關鍵生產要素，數據跨境流動驅動國際經濟活動高效、便捷、智能開展，創造經濟價值。此外，數字平臺和云計算企業加快全球布局，作為數據匯集、匹配撮合、運算分析、技術支持的重要主體，將日益成為全球數字經濟產業鏈價值鏈的核心。數字平臺成為全球數字經濟產業鏈價值鏈中心。但是，數字全球化為全球經濟發展提供新動能的同時，也引發了數據安全、數字鴻溝、個人隱私、道德倫理等一系列新挑戰。圍繞新設施、新要素、新模式、新業態產生了一系列相互交織的新問題，新興問題快速涌現，治理規則缺失，這些都在催生數字治理需求。基于此，信通院在《全球數字治理白皮書（2022年）》首次嘗試提出全球數字治理體系框架，指出全球數字治理是各方為解決信息網絡、數據要素、數字平臺、數字技術應用等領域的全球性問題，而達成的塑造各方行為預期的規范、規則、標準、程序及執行機制的過程。（二）中國數字時代治理新范式在全球數字化背景下，放眼中國數字化形勢，迎接數字時代，激活數據要素潛能，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革，打造數字經濟新優勢，加強關鍵數字技術創新應用，加快推動數字產業化，推進產業數字化轉型。數字化轉型是建立在數字化轉換、數字化升級的基礎上，以優化企業管理、創新商業模式、提升企業核心競爭力為目標的企業管理變革過程，是企業主動適應新一輪科技革命和產業變革的舉措。數字化轉型是企業為達到高質量、可持續發展，利用新一代信息技術而進行的企業變革，是將新一代信息技術集成到所有業務領域，進而推動企業組織架構、業務模式、企業文化等變革的措施，從而對企業的運營方式及向客戶提供價值的方式產生根本性的改變。數據治理已經成為全方位數字化轉型的重要驅動力量。一方面，數據治理正在打破政府內部數據孤島、重塑業務流程、革新組織架構，打造出權責明確而又精簡、高效、統一的數字政府；另一方面，數據治理反哺更廣闊的經濟和社會數字化轉型，既為市場增效，又為企業社會賦權。數據治理就是數字時代的治理新范式，其核心特征是全社會的數據互通、數字化的全面協同與跨部門的流程再造，形成用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新的治理機制。數據治理平臺工具數據開發與治理一體化是將數據治理的過程融入到數據開發的全生命周期中，強調先設計、后開發、先標準、后建模的原則，其目標就是將數據治理的流程與數據開發的全生命周期相融合，在數據開發過程中完成數據治理。通過指標和數據標準的定義實現規范即設計，設計即開發，開發即治理的開發治理一體化理念。通過元數據管理、數據標準規范設計、數據質量提升、數據熱度和成本計算，優化數據生產成本、量化數據收益價值，廣泛應用于數據中臺建設的中后期階段。平臺覆蓋了日常數據治理過程中的核心資產管理模塊。大數據產業發展成效十三五時期，我國大數據產業快速起步。據測算，產業規模年均復合增長率超過30%，2020年超過1萬億元，發展取得顯著成效，逐漸成為支撐我國經濟社會發展的優勢產業。政策體系逐步完善。圍繞數字經濟、數據要素市場、國家一體化大數據中心布局等作出一系列戰略部署，建立促進大數據發展部際聯席會議制度。有關部委出臺了20余份大數據政策文件，各地方出臺了300余項相關政策，23個省區市、14個計劃單列市和副省級城市設立了大數據管理機構，央地協同、區域聯動的大數據發展推進體系逐步形成。產業基礎日益鞏固。數據資源極大豐富，總量位居全球前列。產業創新日漸活躍，成為全球第二大相關專利受理國，專利受理總數全球占比近20%。基礎設施不斷夯實，建成全球規模最大的光纖網絡和4G網絡，5G終端連接數超過2億，位居世界第一。標準體系逐步完善，33項國家標準立項，24項發布。產業鏈初步形成。圍繞數據資源、基礎硬件、通用軟件、行業應用、安全保障的大數據產品和服務體系初步形成，全國遴選出338個大數據優秀產品和解決方案，以及400個大數據典型試點示范。行業融合逐步深入，大數據應用從互聯網、金融、電信等數據資源基礎較好的領域逐步向智能制造、數字社會、數字政府等領域拓展，并在疫情防控和復工復產中發揮了關鍵支撐作用。生態體系持續優化。區域集聚成效顯著，建設了8個國家大數據綜合試驗區和11個大數據領域國家新型工業化產業示范基地。一批大數據龍頭企業快速崛起，初步形成了大企業引領、中小企業協同、創新企業不斷