基于數字經濟大環境的數據治理要點分析

上海計算機軟件技術開發中心 徐倩

經濟數字化是我國經濟發展的必經之路，也是信息化時代下我國迎合國際發展趨勢的重要手段。在數字經濟大環境下，要想挖掘數據價值，推動數字經濟進一步發展，就必須開展數據治理。從目前來說，數據治理的主要內容有5 點，即數據治理、數據開放與共享、數據權屬、數據交易以及數據安全，而根據這些數據治理的主要內容可知，在數字經濟大環境下，數據治理要點包括分類管理數據資源、搭建優質數據開放共享平臺、構建高效的數據確權機制以及創設良好的數據交易市場環境等策略。

隨著信息技術同實體經濟的持續融合，我國經濟的數字化程度不斷加深，我國經濟正逐步朝著高質量發展邁進，數據已成為當前新型的重要生產要素，在我國各個行業領域發揮著重要作用。在數字經濟大環境下，要想實現數據價值利用率最大化，把握住數據核心資產，就必須抓住數字經濟大環境下數據治理的主要內容，致力于當前數據治理之要點，做好數據治理工作。

1 數字經濟大環境下數據治理主要內容

就目前而言，我國數據治理尚存在一些亟待解決的問題，而在數字經濟大環境下，如何應對這些問題，便應當成為數字經濟大環境下數據治理的主要內容。

1.1 數據質量

隨著社會信息化、經濟數字化的不斷推進，數據已經成為一種不可或缺的生產要素，但數據的價值并不都是相同的，只有高質量的數據才能具備高價值。目前，數據質量的衡量主要以兩項內容為依據，首先是數據是否滿足應用需求；其次是數據管理系統實現數據模式同數據實例是否有效契合，換句話說，要想保證數據質量，除了要保證數據的正確性、完整性和精確性以外，還要保證數據的隱私性、合理性、參考完整性以及及時性[1]。然而，如今的網絡用戶數量龐大，導致網絡空間內的數據信息日益繁雜，統計困難，這就極大影響了我國網絡空間數據的整體質量。相關調查研究表明，我國的數據資源要素如今并沒有確切有效的法律規范，使得數據的及時性、精確性以及完整性受到巨大威脅，數據質量由此難以得到明確，數據的潛在價值挖掘也因而受到阻礙。此后，為了迎合數字經濟大環境，推動我國經濟社會的發展，數據治理必須以提升數據質量為主要目標之一，采取規范數據庫、構建完善數據評估機制等策略來處理當前我國整體數據質量不佳的問題，所以，數據質量必將是數字經濟大環境下數據治理的主要內容之一。

1.2 數據開放共享

就目前而言，我國數據開放共享無論是在技術層面，還是在制度層面，亦或是在硬件設備層面，都依舊存在嚴重不足，然而，作為挖掘數據價值的重要手段，數據開放共享既是數據治理的基礎保障，又是提升數據治理成效的關鍵，因此，數據的開放共享必將成為未來數據治理關注的重點內容。在此后，應當利用好數字經濟大環境，加快推動數據融合，在高效傳遞數據的同時，挖掘數據潛在價值，提升數據管理質量，并通過制定統一的技術標準、法律法規等，促進數據開放與共享，同時，構建數據開放共享協同機制，優化數據開放共享實踐效果。

1.3 數據權屬

隨著數據資源要素重要性的進一步凸顯，數據的權屬也成為數據治理的重要內容之一?；诒Ｕ蠑祿踩哪康?，人們對數據產權做了明確，但在數字經濟大環境下，信息搜索、信息傳遞、內容編輯、信息分析等一系列復雜的網絡活動導致大量數據權屬不明，數據產權認證受到影響。例如，某些組織在采集個人數據時，并沒有對采集所得數據的權屬進行明確，而這些被采集的個人數據極有可能通過各種渠道流入網絡市場，成為創造經濟利益的主體，威脅個人隱私安全[2]。此外，一些特殊的數據保存及備份方式也是模糊數據權屬的重要緣由?？偟膩碚f，數據權屬不明對個人、社會乃至國家穩定來說，都有著巨大威脅，而這也意味著數據治理應當將數據權屬作為主要內容之一，利用監管、法律規范以及技術創新等方式，達成數據確權，在挖掘數據潛在價值的同時，保護數據信息安全，推動數字經濟平穩發展。

1.4 數據交易

數據交易十分強調時效性，換句話說，只有保證數據的高效流通，才能夠將數據價值發揮到最大化。2020年開始，數據就成為我國生產要素之一，且在國家戰略中占有一席之地，這催生了數據市場化，交易平臺服務業呈現出一片大好的發展前景。然而，我國數據交易平臺依舊存在數據來源渠道零散、數據領域單一、數據監管不嚴等問題，這不僅影響了數據交易的進行，也阻礙了數字化經濟的發展。所以，此后的數據治理當以數據交易為主要內容之一，構建完備的數據交易制度，并配以精準化的數據評估與定價體系，由此推動數據高效流通，確保數據交易能夠快速、安全、高質量地完成，激發數據交易市場活力，在數字經濟大環境下，進一步催動交易平臺服務業發展。

1.5 數據安全

隨著數字經濟的到來，數據安全成為人人矚目的重要問題，只有保證了數據安全，才能夠有效挖掘數據價值，并據此創造應有的收益，促進經濟數字化發展，從這個層面來講，數據安全實際上也是數據治理結果的反映——當數據治理成效顯著，則數據安全必然得到有效保障；而倘若數據治理未能達到預期目標，則數據安全很有可能面臨重大威脅。事實上，數據安全不僅是數據價值挖掘的根本支撐，也是數據確權的關鍵所在，所以，在此后的數據治理中，應當關注到數據安全問題，構建起完備的數據安全防護機制，凈化數據市場整體環境，在不侵犯他人隱私信息的情況下，利用數據信息獲得最大化收益[3]。

2 基于數據治理主要內容的數據治理要點

從以上分析來看，數據治理的未來著力點在于數據質量、數據開放共享、數據權屬、數據交易以及數據安全等方面，據此，在數字經濟大環境下，數據治理的要點就應當落在這些方面，從而為保障數據價值最大化，促成相關產業轉型升級，增強國家現代化治理成效。值得一提的是，由于數據安全實際上貫穿了整個數據治理過程，所以本次主要以提升數據質量、明確數據權屬、實現開放共享以及優化交易質量為分析的核心，略談數據安全。

2.1 分類管理數據資源

數字經濟大環境下，數據治理要點之一，便是實行數據資源的分類管理，從而明確數據資源情況，為數據開放共享、數據交易以及數據確權奠定基礎，為提升數據安全保駕護航?？偟膩碚f，數據分類管理涉及三個主要環節，即數據采集、數據處理和數據存儲。

（1）要重視數據的采集過程，這是分類管理數據資源使得順利完成的根本。從調查結果來看，目前我國的數據采集源多種多樣，這造成了數據標準的差異性和不完整性，因此，可以將物聯網同人工智能技術結合起來，運用傳感器來進行數據自動采集，這樣一來，各個智能終端便能夠同時完成數據采集工作，而利用區塊鏈技術，便可以將這些來自不同智能終端的數據統一起來，多源異構數據由此得以達成統一標準[4]。此外，智能終端的采集效率相較于傳統數據采集方式也有著更高的效率和準確性，所以，基于物聯網、人工智能技術以及區塊鏈技術的數據采集工作在工作質量、工作效率上也有了較大提升。

（2）要重視數據處理環節，這是確保所管理數據資源質量的關鍵所在。在采集數據的環節完成數據統一標準工作以后，要對數據進行清洗和分級分類，從而提升數據質量，而這項工作可以交由智能數據分級分類系統來完成。以人工智能為基礎，結合大數據技術、計算機技術等，制定智能合約，便可以根據數據來源和類型對數據進行處理，從而完成數據分類工作。

（3）要重視數據存儲工作，這是保護數據安全的重要活動。完成數據處理工作以后，需要將數據存儲在中心數據庫，并加以相關防護措施，從而保證數據不會受到攻擊，也不會發生丟失、出錯、被篡改等問題。就目前來看，由于目前網絡空間的數據多不勝數，因此給數據存儲工作帶來頗大壓力，數據存儲成本偏高，在這樣的情況下，數據存儲的準確性和效率也受到一定影響。據此，可以利用以區塊鏈技術為基礎，構建一個具有不可篡改性的分布式數據庫來用作中心數據庫，保證數據存儲的安全性，避免數據精度受損。此外，應當給這個數據庫施以加密算法，保護數據庫中的各類數據處于加密狀態，降低數據信息泄露的風險。值得一提的是，由于數據存在級別和類型之間的差異，因此單一主鏈的存儲壓力頗大，而倘若能夠將聯盟鏈、公有鏈以及私有鏈聯合起來，建立跨鏈存儲體系，便可以有效緩解存儲壓力，優化存儲效率與存儲質量。

需要注意到，完成以上活動以后，還應當基于數據存儲情況構建數據資源目錄系統，為強化統籌管理提供助力。在構建目錄系統的時候，必須尤其注意數據資源的梳理工作，最好能夠得出數據資源圖譜，由此確保數據資源能夠被快速定位和管控，優化數據治理成效。

2.2 搭建優質數據開放共享平臺

前文也曾提到，我國當前的數據開放共享情況并不容樂觀，在技術、制度以及硬軟件方面都有著不可忽視的問題，因此，要想推動數據開放共享，提升數據開發共享治理與效率，就必須加強數據開發共享技術的研發工作，制定規范數據開放共享的相關制度，引入有利于數據開放共享的硬件設備，搭建優質數據開放共享平臺，完善數據開放共享機制，將互聯網大數據中心、互聯網企業等聯合起來，達成數據共享雙贏模式，消除數據孤島問題，保證數據的可信性、可控性和可用性，提升數據治理成效。

不僅如此，根據調查結果來看，我國數據開放共享工作面臨著較大的安全威脅，不少隱私數據信息在數據開放共享的過程中被泄露了出去，造成了難以估量的損失。因此，在搭建優質數據開放共享平臺時，應當關注到數據在部門與部門之間的流通情況，并基于區塊鏈技術中的共識機制來實現設有多級訪問權限的點對點共享機制，保障數據共享安全。

2.3 構建高效的數據確權機制

要想構建高效的數據確權機制，提升數據確權的治理與效率，就必須從法律制度和技術入手，對數據權限歸屬進行快速而有效地明確，由此保障數據確權工作順利開展，提升數據治理整體效果。

首先，在法律制度上，應當尤其重視數據所涉及的三大產權，即數據所有權、數據使用權和數據收益權。由于數據是所有權既同原始數據有關，又同二次開發利用數據有關，所以，在制定相關法規時，應當對此予以明確，換句話說，個體僅僅擁有原始數據的所有權，而相關互聯網公司則享有基于數據后二次開發利用所得數據的所有權，進行數據確權之時，要特別注意這二者之間的區別。在使用權方面，則當進一步完善當前關于人格權的保護體系，保護個人數據安全。數據收益權主要針對二次開放利用數據資源者，應當是以政府主導、以相關企業為主體的一類權益，在完善數據收益權相關法規時，必須關注到數據的創收情況，保障數據二次開放應用數據合情合理且合法。

其次，在技術層面上，應當以區塊鏈技術和算法技術為核心。區塊鏈技術優勢明顯，不僅具備去中心化、可追溯性強等特征，還可加快數字化經濟的進一步發展，而算法技術則是支撐數據管理與數據共享的基礎。以關鍵底層技術為基礎，利用區塊鏈技術來實現各類資產的數字化，結合算法技術，便可構建數據確權技術體系，強化整體數據確權治理與成效，為構建數據確權機制奠定基礎。

2.4 創設良好的數據交易市場環境

目前來說，我國數據交易依舊存在頗多問題，例如數據信息不對等、數據信息難以達成等，這意味著我國數據尚未達成良好統一性，所以，此后數據治理當關注到數據交易困難問題，創設良好的數據交易市場環境。

由于交易內容存在屬性之間的差異，因此交易環節中的定價工作必須慎而重之，應在充分考慮到市場定價、交易平臺預設定價、協商定價以及混合定價規則的情況下，構建多層數據評估體系，在提升交易成功率的同時，提升交易整體效率。此外，良好的數據交易市場環境不僅強調活動目標的實現，還要強調安全防護問題。應當根據數字經濟現狀來制定相關法規策略，提升數據整體安全性，減少隱私信息泄露的風險，維護數據安全。如果有需要的話，甚至可以安設專門的數據安全管理職位，將責任落實到具體的人身上，便于問責，由此激發職工的工作積極性，提升數據安全保護率。不僅如此，安全防護系統還要尤其注意預警裝置的選用，倘若預警靈敏而及時，則不僅能夠極大節約安全防護成本，還可以保障數據交易工作的順利完成。

3 結語

數字經濟不僅是當前經濟的新興形態和主要形態，也是當前社會先進生產力的主要組成，在數字經濟大環境下，經濟要想獲得發展，必然需要從數據著手，而數據治理則是提升數字價值的關鍵，只有做好數據治理，關注到數據質量、數據開放共享、數據權屬、數據交易以及數據安全，才可提升數字經濟發展的內生動力，優化相關產業鏈的發展韌性，持續推動數字經濟高質量發展，增強社會經濟整體發展成效。

引用

[1] 楊溟,曹素妨.數字倫理與數據治理:互聯網平臺企業面臨的新挑戰[J].未來傳播,2023,30(1):10-18+120-121.

[2] 胡劍,戚湧.數字經濟背景下的數據治理模式研究與應用[J].南京理工大學學報(社會科學版),2023,36(1):38-46.

[3] 朱靈安,劉飛.數字經濟時代數據治理問題及其治理對策研究[J].網絡安全和信息化,2022(12):1-3.

[4] 張晶.數字經濟視域下征信數據治理的趨勢與機制[J].征信,2023,41(2):35-39.