數據治理行業市場深度分析及發展規劃咨詢

到2025年，大數據產業測算規模突破3萬億元，年均復合增長率保持在25%左右，創新力強、附加值高、自主可控的現代化大數據產業體系基本形成。從國際看，當今世界正經歷百年未有之大變局，進入以數字化生產力為主要標志的數字時代，數字重新定義一切、云計算服務一切、網絡連接一切、AI賦能一切，以互聯網、大數據、人工智能、物聯網等為代表的信息技術廣泛滲透到經濟社會各領域，世界各國都已將大數據作為重要戰略任務。隨著科技革命、產業變革縱深推進，抓住數據這一關鍵要素，充分釋放數字化發展的放大、疊加、倍增效應，是搶占新一輪發展制高點的關鍵。大數據產業面臨形勢搶抓新時代產業變革新機遇的戰略選擇。面對世界百年未有之大變局，各國普遍將大數據產業作為經濟社會發展的重點，通過出臺數字新政、強化機構設置、加大資金投入等方式，搶占大數據產業發展制高點。我國要搶抓數字經濟發展新機遇，堅定不移實施國家大數據戰略，充分發揮大數據產業的引擎作用，以大數據產業的先發優勢帶動千行百業整體提升，牢牢把握發展主動權。呈現集成創新和泛在賦能的新趨勢。新一輪科技革命蓬勃發展，大數據與5G、云計算、人工智能、區塊鏈等新技術加速融合，重塑技術架構、產品形態和服務模式，推動經濟社會的全面創新。各行業各領域數字化進程不斷加快，基于大數據的管理和決策模式日益成熟，為產業提質降本增效、政府治理體系和治理能力現代化廣泛賦能。構建新發展格局的現實需要。發揮數據作為新生產要素的乘數效應，以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，打通生產、分配、流通、消費各環節，促進資源要素優化配置。發揮大數據產業的動力變革作用，加速國內國際、生產生活、線上線下的全面貫通，驅動管理機制、組織形態、生產方式、商業模式的深刻變革，為構建新發展格局提供支撐。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。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、開發利用等各環節安全責任主體和具體要求。建立數據安全監測預警制度，對安全監測信息、監督檢查信息和通報信息進行分析研判和風險評估，發布安全風險預警。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定。建設安全領先、整體合規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，開展數據安全法規標準宣傳貫徹、教育培訓和技能考核，提升數據安全從業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，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。常態化開展互聯網平臺違法違規收集個人信息治理，嚴格規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行為聯合執法機制，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）落實數據安全監管建立數據安全常態化監管工作機制，建設數據安全監管平臺，加強數據資源、數據流通、跨境數據流動安全監管。研究建立獨立合規評估規則和工具，提供數據流通合規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管。探索監管沙盒機制，支持數據流通創新實踐在安全可靠和風險可控的環境中先行先試，形成數據流通溯源體系。建立第三方評估機制，對數據運營合規及成效進行評估，輔助監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和政策標準。鼓勵行業、地方和企業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測、分析與處置能力。（二）推動數據安全產業發展支持重點行業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應用，提升數據安全產品供給能力，做大做強數據安全產業。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。數據治理概念建設數字中國，加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群。數據二十條隨即出臺，提出構建數據產權、流通交易、收益分配、安全治理等制度，初步形成我國數據基礎制度的四梁八柱，將充分激活數據要素價值，賦能實體經濟。在數字經濟時代背景下，數據儼然已成為企業的核心生產要素之一。而企業數字化轉型則是以數據為中心，通過數據驅動業務發展、管理協同和運營。因此數字化轉型關鍵在于數據，數據治理則需先行。從而更好激發數據生產要素潛能，實現業務數據化、數據價值化，助力企業數字化轉型。（一）DAMA數據治理體系國際數據管理協會（DataManagementAssociation，又名DAMAInternational，以下簡稱DAMA）在其《DAMA數據管理知識體系指南（第2版）》一書中將數據治理進行了定義，即數據治理是對數據資產管理行使權力、控制和共享決策（規劃、監測和執行）的系列活動。此外，DAMA還將數據治理作為數據管理十大知識領域的中心，負責知識領域的平衡和一致性。DAMA提到數據治理的目標有三點：提升企業數據資產管理能力；定義、批準、溝通和實施數據管理的原則、政策、程序、指標、工具和責任；監控和指導政策合規性、數據使用和管理活動。可以看出，DAMA給出了比較全面的解釋，但是距離企業可落地的數據治理還是距離較遠，更像是綱領性的介紹，因此對于如何進行數據標準的制定以及如何進行數據資產的評估都缺少具體的描述。（二）信通院數據治理服務商成熟度模型（DGS）數據治理服務商成熟度模型（DGS）由中國信通院提出，以數據治理服務項目實施運維的流程為主線，融合數據治理核心能力，包括6大能力域、21個能力項，其中6大能力域遵循一般性數據治理項目流程。1）需求管理能力域：提供方通過采集需求方的業務需求、數據需求、技術需求等，明確數據治理目標和范圍，并評估實施數據治理可行性。2）資源評估能力域：提供方通過對數據來源、數據規模、數據分類、數據關系、數據時效性、專業軟件工具、存儲計算環境以及硬件資源等主要影響因素進行分析，以提升數據治理項目任務分解的準確性，指導識別項目中的潛在風險。3）實施保障能力域：提供方通過制定實施規劃，建立組織保障，開展風險管理，確保數據治理項目的順利實施，降低風險和成本。4）方案設計能力域是數據治理項目的核心環節，提供方通過制定相關規范體系和設計文檔，形成滿足甲方需求的數據治理體系。5）方案實施能力域提供方通過依托相關平臺工具，實現方案的落地。6）成果交付能力域包括試運行、成果驗收2個能力項。DGS從服務商的角度出發，對數據治理的方方面面進行了解釋，給出了模型規范和評估標準。對于企業來說，不管是想自己做數據治理，還是通過服務商來實現部分數據治理工作，DGS都提供了一套相對全面的參考指南。整體來看，目前數據治理提供商的數據工程服務能力優勢集中于數據資源評估、數據質量、數據標準等能力項。（三）數據治理規范國家標準《信息技術服務治理第5部分：數據治理規范》（GB/T34960．5-2018）中，為了促進組織有效、高效、合理地利用數據，有必要在數據獲取、存儲、整合、分析、應用、呈現、歸檔和銷毀過程中，提出數據治理的相關規范。規范中提出了數據治理的定義，即數據資源及應用過程中相關管控活動、績效和風險管理的集合。規定了數據治理的頂層設計、數據治理環境、數據治理域及數據治理過程的要求，從而實現運營合規、風險可控和價值實現的目標。（四）數據中臺大數據時代，大量結構化、非結構、半結構數據量暴增，計算難度幾何式遞增。同時數據復雜、數據類型龐雜等導致數據處理復雜度也大大提升。傳統數據倉庫的不足也逐漸暴露，數據孤島、重復開發、數據共享難等問題日益加劇。在人工智能、大數據等技術發展和企業數字化轉型加速的雙重驅動下，2019年，數據中臺在眾多賽道中脫穎而出，成為行業焦點。艾瑞咨詢《2022年中國數據中臺行業研究報告》指出，數據中臺是一種數字化綜合解決方案。狹義來看，數據中臺是一套實現數據資產化和服務復用的工具；廣義來看，數據中臺是一套運用數據推動企業數字化轉型升級的機制和方法論。全國首個數據中臺團體標準《數據中臺元數據規范》（T/ZAII035-2022）也指出，數據中臺是一套通過產品技術、解決方案、規范標準、團隊組織的整合，實現數據匯聚、治理、運營的架構。這與艾瑞咨詢的觀點不謀而合。總結而言，數據中臺是一套可持續的讓數據產生價值的機制，是一種戰略選擇和組織形式，是依據企業特有的業務模式和組織架構，通過有形的產品和實施方法論支撐，構建的一套持續不斷把數據變成資產并服務于業務的機制。（五）數據治理與數據中臺數據治理是針對數據資產管理的控制、決策規范，它將嚴密性和紀律性植入企業的數據管理、規劃、監測、使用和保護過程中。而數據中臺也是一種數據資產管理機制，采集、計算、存儲和處理海量數據，保證數據的標準統一和口徑一致，建立全域級、可復用的數據存儲能力中心和數據資產中心，提高數據共享和復用能力，靈活高效地解決數據應用需求。對比來看，數據中臺和數據治理都是體系性的工作。雖說數據治理與數據中臺涉及的絕大部分領域相同，但數據中臺并不僅僅是數據治理工作的放大升級版，而是數據治理工作的深化，它強化了數據治理的深度和廣度，并拓展了數據治理不涉及的數據應用領域。換言之，數據中臺真正實現了企業內部數據的閉環。因此，數據中臺是數據治理實現的一種高效方式，是當下最為適合企業數字化轉型的模式。首先，從頂層設計出發，開展數據管理的戰略規劃和機制建設，為數據治理工作開好局。其次，引入數據治理工具，通過數據標準管理、數據架構和模型管理、數據開發、元數據管理、數據質量管理、數據生命周期管理、數據安全管理、主數據管理等八大數據治理專題夯實數據管理各項基礎工作。最后，基于數據治理工具提升數據管理的自動化水平，最終促進數據資產的對內對外開放使用，實現數據資產的價值與變現能力全面提升。夯實產業發展基礎（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。結合行業數字化轉型和城市智能化發展，加快工業互聯網、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