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运营数据治理(专访杨晓明:公共数据治理是数据基础制度核心环节,要提升数据质量)
2023-12-28 10:43:04

专访杨晓明:公共数据治理是数据基础制度核心环节,要提升数据质量

运营数据治理(专访杨晓明:公共数据治理是数据基础制度核心环节,要提升数据质量)

如何深挖公共数据蕴藏的巨大社会价值?8月17日,在工业和信息化部电子第五研究所承办的2023中国数字经济创新发展大会数据要素创新发展论坛上,工信部电子五所软件与系统研究院杨晓明院长在接受南方财经全媒体记者专访时指出,公共数据治理是数据基础制度构建的核心环节,广东一直走在全国前沿,下一步可以通过加快成立广东省公共数据运营管理机构、出台管理办法或者实施方案、发挥第三机构监督作用等方式,促进公共数据高质量运营。

此次论坛上,由工信部电子五所联合佛山市顺德区政务服务数据管理局、珠海市香洲区政务服务数据管理局等共同发起的“公共数据运营促进计划”正式启动。该计划旨在促进广东省公共数据运营在确保合规安全的基础上加快推进,保障更多的公共数据通过安全合规的管理方式实现价值释放。

8月17日,“公共数据运营促进计划”在2023中国数字经济创新发展大会数据要素创新发展论坛正式启动。图自主办方

南方财经:开展公共数据运营对提升治理能力、促进高质量发展有哪些重要意义?

杨晓明:公共数据是各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的公共数据,占据社会总数据量的70%以上,具有基础性、权威性、可控性、公益性强等特征。所以,公共数据是数据要素市场的重要组成部分,运营公共数据意义重大。一是促进政府各部门之间的协调和合作,形成跨区域、跨部门的联动治理模式,提升政府决策的科学性和公正性;二是公共数据运营可以形成一个产业,打造数据财政,实现公共数据源于公众而又服务于公众的闭环;三是公共数据运营为社会提供更加高质量和个性化的数据产品和服务,推动数据驱动的业务模式和新兴产业的发展。

南方财经:从2011年至今,我国省级地方政府出台的公共数据治理相关政策已超过百余项。据您观察,目前有哪些可借鉴的公共数据开发利用方式?

杨晓明:公共数据治理是数据运营的重要基础,也是数据基础制度构建的核心环节。为此,全国各地都十分重视公共数据的治理,通过印发“数据条例”“公共数据管理办法”等构建公共数据治理顶层制度。以广东为例,在制度层面,编制《广东省数据条例》,以立法方式促进公共数据治理。在数据开发利用方面,一是推出公共数据“开放超市”,共向社会开放6万个数据集,累计开放超过10亿条政府数据;二是目前正在筹建省公共数据运营管理机构,成立广东数据资产登记合规委员会,开展数据资产登记试点;三是鼓励广州、佛山、珠海等地市开展公共数据运营探索,佛山顺德、禅城,以及珠海香洲区等都开展了正式的公共数据授权运营的试点。

另外浙江、北京、上海等地方也创新了公共数据开发利用模式,相信未来会有更多的地方通过试点总结出一套符合当地实际的公共数据开发利用模式。

南方财经:广东在公共数据运营方面,还有哪些提升的空间?

杨晓明:广东省在公共数据运营方面一直走在全国前沿,把促进运营和合规运营作为两个重点工作方向。《广东省公共数据管理办法》要求省和地级以上市公共数据主管部门应当加强公共数据开发利用指导,创新数据开发利用模式和运营机制。同时,成立广东数据资产登记合规委员会,加强对公共数据运营产品合规运营的指导,实现公共数据高效运营。

下一步,广东省还可以从以下几个方面促进公共数据高质量运营:一是加快成立广东省公共数据运营管理机构,明确公共数据授权运营机制,例如集中授权还是分领域授权运营模式;二是加快出台公共数据授权运营的管理办法或者实施方案,指导各地市甚至各区县政府合法合规合理地开展公共数据授权运营;三是发挥第三机构在数据运营合规方面的监督作用,鼓励成立数据合规运营促进联合体,帮助各地政府部门和公共服务机构提升数据运营合规能力,规避相关风险。

南方财经:数据安全是公共数据开发利用的必答题。您对于把握开放安全之间的平衡,有哪些建议?

杨晓明:数据安全是我们从事公共数据开发利用的重要基础。一般公共数据资源开发利用过程涉及数据资源提供方、数据资源使用方、数据开发服务商、数据产品购买方、数据开发利用平台运营方等多个角色,相关角色互相交叉,责任边界不够清晰,安全保障存在很多风险点。

运营数据治理(专访杨晓明:公共数据治理是数据基础制度核心环节,要提升数据质量)

不过,安全是一个永恒的话题,我认为应该在发展中不断寻找安全的解决方案。公共数据授权运营是破解多主体责任边界不清晰的重要途径,统一授权、统一运营、统一监管的模式更加有利于提升安全保护措施的落实力度。电子五所一直致力于保障各级政府的数据安全、信息安全、合规安全。当前我们倡议各地区主管单位积极开展公共数据开放工作,欢迎参与我所“公共数据运营促进计划”,通过联合主管单位、行业龙头、科研院所、律所等各类型机构,共同制定公共数据领域的安全标准。通过规范+技术+服务的方式,破解开放和安全之间的难题,保障更多的公共数据通过安全合规的管理方式实现价值的释放。

南方财经:对于如何提升数据要素治理水平,您有哪些建议?

杨晓明:构建数据要素治理体系不仅是我国推进国家治理现代化的内在需求,也是我国释放数据要素价值的迫切需要。为此,既需要从宏观上系统推进国家制度体系,也需要在微观上吸引各种力量参与治理,发挥政府与市场协同作用,提高数据要素治理效能。为此,提出以下几个方面建议:一是加强制度创新,加快落实《数据二十条》,在数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等四方面出台配套制度规则;二是加强立法保障,出台公共数据促进条例,把公共数据治理和运营变成必修课;三是加强技术保障,综合运用区块链、隐私计算等新技术,遵守“原始数据不出域”“数据可用不可见”等使用原则;四是提升数据质量,通过制定质量规则,开展数据质量评估,周期性地提升数据质量。

为什么要强调数据质量?可以看到,目前各地政府在数据开放网站上发布了大量数据,但使用率不是那么高,很重要原因就是目前开放的数据质量不高。所以公共数据授权运营本身也是一种提升数据质量的重要方式,通过市场化机制,明确需求,提升数据治理动力,实现数据质量保证。

南方财经:机构或组织实施数据管理需要把握哪些要点?如何可以更好地激活数据要素价值,提高生产效率?

杨晓明:加强数据管理是任何组织确保数据质量、数据安全、数据利用效率的必然选择。在开展数据管理方面,有几个共同要点可以遵循:一是加强制度保障,制定企业数据管理办法,围绕数据质量、数据标准、数据安全等制定规范和操作流程;二是构建企业数据管理组织架构,例如设置首席数据官,明确数据管理职能部门;三是建立数据管理认责机制,通过考评等方式推动数据管理举措落地;四是科学利用数据管理模型,周期性开展评估发现短板提升能力。

目前我国主流的数据管理模型是DCMM(即:数据管理能力成熟度评估模型),已在1200多家企业开展了贯标评估工作,探索出一条适合我国企业发展现状和特点的数据治理路径,有效帮助企业提升数据管理意识和能力,取得了良好实践效果。

企业要想更好地激活数据要素价值,根本点在于重视基础的数据管理能力,构建数据收集、数据治理及数据应用乃至数据交易流通等环节的全链路数据能力,真正让数据产生可持续的商业价值。

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