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发表于 2024-10-10 23:15:50 股吧网页版
加快国家数据标准体系建设,让数据“流得动、用得好”
来源:国际金融报

  不同来源的数据存在差异,缺乏国家标准,使得数据在跨行业、跨领域流通时面临兼容性和互认性问题,增加了数据整合的难度和成本,从而影响数据价值的充分发挥。数字经济时代,要让数据“流得动、用得好”,国家数据标准体系呼之欲出。

  近日,国家发展改革委、国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、财政部、国家标准委联合印发《国家数据标准体系建设指南》(下称《建设指南》)。其中提到,计划到2026年底,从基础通用、数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通、融合应用、安全保障等7个部分,基本建成国家数据标准体系。

  “《建设指南》构建了一个统一、高效和可持续的数据标准体系,强调以应用牵引为导向,鼓励在数据标准制定和实施过程中注重创新和实践,这将有助于推动数据标准与实际应用场景的紧密结合,提升标准的实用性和有效性,继而推动数字经济发展。”受访专家表示。

数据价值释放需标准促成

  数据作为新型生产要素被明确提出已有些时日,但数据作为生产要素的价值释放仍不充分。北京市社会科学院副研究员王鹏告诉记者,缺乏统一的数据标准确实是导致数据供不出、流不动的一大因素。不同来源的数据在格式、质量等方面存在差异,缺乏标准使得数据在跨行业、跨领域流通时面临兼容性和互认性问题,增加了数据整合的难度和成本,从而限制了数据的流通。

  知名经济学者、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林对记者表示,数据供不出、流不动的因素很多,缺乏国家标准是其中一个因素。当前数据标准存在的问题,在于制定标准者和数据流通的实际情况有所脱节,因为数据应用是多元复杂的领域,标准不适合新数据场景的情况时有发生,应通过立法和实践的相互协调,探索出一套完善的数据要素流通规则体系。

  中伦律师事务所合伙人刘新宇在接受记者采访时表示,缺乏国家标准可以说是数据供不出、流不动的因素之一。在法律层面上,数据流动交易的前提之一是数据本身权属明确,否则数据流动交易的双方均存在法律风险。此外,“数据流动的具体方式是否适配双方的系统与业务模式”“如何在交易中对数据进行估值定价”等问题也是实践中可能存在的难点,这些都会给数据流动带来阻碍。

  “目前较多被提及的国家标准还是与安全相关的标准,例如《数据安全技术数据分类分级规则》《信息安全技术人脸识别数据安全要求》等。就数据标准建设而言,因为标准的制定本身需要一定的周期,所以相较于最新的业务实践往往有一定的滞后性。”刘新宇指出。

  王鹏也认为,由于不同行业、不同企业之间的利益诉求存在差异,标准制定过程中的协调和统一存在难度。标准的实施和推广需要投入大量的人力、财力和时间,对于一些中小企业来说,可能存在经济负担和实施难度。随着技术不断发展和应用场景不断变化,数据标准也需要不断更新和迭代以满足新的需求。然而,标准的更新和迭代可能面临技术和组织上的挑战。

体系化构建国家数据标准

  为了数据“供得出、流得动、用得好”,《建设指南》提出计划到2026年底,基本建成国家数据标准体系,围绕数据流通利用基础设施、数据管理、数据服务、训练数据集、公共数据授权运营、数据确权、数据资源定价、企业数据范式交易等方面,制修订30多项数据领域基础通用国家标准,形成一批标准应用示范案例,建成标准验证和应用服务平台,培育一批具备数据管理能力评估、数据评价、数据服务能力评估、公共数据授权运营绩效评估等能力的第三方标准化服务机构。

  具体来看,《建设指南》中数据标准体系结构包括基础通用、数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通、融合应用、安全保障等7个部分。其中,基础通用标准包括术语、参考架构、管理、服务、产业等,支撑标准体系结构中其他部分;数据基础设施标准以现有相关标准为主,强化基础设施互联互通、算力保障和流通利用标准建设,为数据资源、数据技术、数据流通、融合应用提供支撑。

  数据资源标准聚焦基础资源、开发利用、数据主体、数据治理和训练数据集,为数据资源高质量供给提供标准支撑;数据技术标准聚焦数据汇聚、处理、流通、应用、运营、销毁等技术,为数据生命周期提供技术标准支撑;数据流通标准聚焦数据产品、确权、资源定价、流通交易等环节,为数据有序流通提供标准支撑;融合应用标准聚焦《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》重点行业领域,为行业领域数据管理应用、数字化水平评价、数据服务能力评估、转型成效评价等融合应用提供标准支撑;安全保障标准包括数据基础设施安全、数据要素市场安全、数据流通安全等,为标准体系建设提供合规保障。

  刘新宇表示,《建设指南》结合数据利用的各个方面,相对全面地列举了需要建立数据标准的领域。依据这一指南,数据标准的制定可以更为完整与体系化。如果这些标准得到行业广泛的认可与接受,形成行业惯例,那么也有可能促进与之相关第三方标准化服务机构的繁荣。

  王鹏指出,指南从基础通用、数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通、融合应用、安全保障等7个部分构建了一个统一、高效和可持续的数据标准体系。同时,指南还提出到2026年底基本建成国家数据标准体系的目标,具有前瞻性和指导性。指南强调以应用牵引为导向,鼓励在数据标准制定和实施过程中注重创新和实践,这将有助于推动数据标准与实际应用场景的紧密结合,提升标准的实用性和有效性。标准化的数据管理为数字经济发展提供坚实基础,将推动数字经济健康、快速发展。

  

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