关于数据治理的思考和实践

安晖

今天跟大家报告的内容分成三个部分：一是对数据治理的几点认识，二是我院数据治理相关业务进展，三是我院重点工作介绍。

首先谈一下我们对数据治理的几点认识。人类正步入一个被记录的时代，无所不在的感知和无所不在的连接带来无所不在的数据，个人行动轨迹、机器运转状态、商业交易行为等都将无时无刻被记录。我们时刻都在制造数据，全球每秒钟有290万封电子邮件被发送，每天会有2.88万个小时的视频被上传到Youtube，推特上每天会发布约5000万条消息。据IDC监测，全球数据量大约每两年翻一番，这也意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。据微信统计，在2018年，每天有450億次信息发送出去，每天有4.1亿次音视频呼叫成功。

如此大的数据洪流也给我们带来一些问题，比如数据壁垒、数据垄断、数据安全，这些对于我们推进大数据工作以及推进大数据的开发和利用带来了很多的影响，甚至有些数据问题还会给我们带来了一些法律的问题，乃至带来国家安全的问题。因此，数据治理现在备受关注，也成为各地大数据局长非常重要的一项工作。

实际上不仅是我们国内的各个地方大数据局长非常关心这项工作，在全球很多国家对这个话题也非常关注，我们可以看到自2017年以来，英国、美国、法国，包括我们中国在内，都围绕数据治理的相关方面发布了相关的法案、条例、管理办法。那么，究竟如何开展这项工作呢？我们认为应该追本溯源。

全球有一个治理委员会，专门研究社会的治理问题，他们提出，“治理”概念包括四个规定性特征：1.治理不是一整套规则条例，也不是一种活动，而是一个过程。2.治理过程的基础不是控制和支配，而是协调。3.治理既涉及公共部门，也包括私人部门。4.治理不意味着一种固定的制度，而是持续互动。

数据治理有其自身特点：1.数据不仅仅是企业或机构的资产，更是现代国家的一种基础战略资源。2.数据治理的目的不仅仅是确保数据的高效利用和实现企业价值，更是为了提升政府公共管理能力和国家治理能力。3.开展数据治理不仅仅局限于企业和个人，政府更是数据治理的重要主体。4.数据治理不仅仅依靠模型和框架，还要采用法律、行政、教育、道德伦理等方法和手段。

总结来看，任何主体以任何方式围绕数据的高效、高质应用和安全、有序流动所采取的行动，都属于数据治理的范畴。从宏观层面看，数据治理是指政府等公共机构、企业等私营机构以及个人，为了最大程度地挖掘和释放数据价值，推动数据安全有序流动而采取政策、法律、标准、技术等一系列措施的过程。从微观层面看，数据治理是不同机构对各种各样的元数据进行处理和分析的过程。

对于数据治理，我们认为应该有五个方面的重点：一是数据开放共享。数据依靠流动才能创造价值，数据开放共享的方式主要包括数据开放、数据交换和数据交易等。二是要注意数据跨境流动，由于数据中可能含有国家机密、商业秘密或个人隐私，跨境流动存在潜在的隐患和风险，需要在数据治理过程中加以解决。三是数据权属界定，数据归谁所有？谁在用数据？数据收益如何分配？当前学界业界都没有准确的答案。四是数据质量管控，数据存在的各个环节中可能会出现一系列数据质量问题，数据的及时性、完整性和准确性是数据开发利用的关键。五是数据安全保护。层出不穷的数据泄露和网络安全事件也给数据治理带来诸多挑战，加快推进数据安全保护需要在法律、标准、监管等方面全面发力。

针对当前的趋势，我院以打造数据治理权威智库作为任务和奋斗目标，开展了以下几方面的工作：第一，我们打造了两类平台，一类平台是软平台，包括大数据产业生态联盟、数字经济产业联盟，都是通过联盟的形式搭建软平台，并把全行业、全社会的资源集聚在一起。另一方面，我们发挥在研究、评测、认证、评估等方面的优势，打造大数据的测试评估公共服务平台、产业知识平台等一些硬性的平台，希望通过技术支撑帮助大家更好地开展工作。

基于这些平台，目前我们主要提供三方面的服务：一是研究咨询，包括面向工业和信息化部、发改委、中央网信办等部委提供政策研究支撑，以及围绕行业热点难点问题开展对策研究。二是评测认证服务，包括开展政务数据质量、大数据产品与解决方案、数据管理能力测评认证服务，以及推介优秀大数据产品、解决方案和案例。三是宣传推广，开展数据治理相关政策、技术、案例、观点等方面的宣传报道以及承办数据治理领域重大会议活动，举办相关高峰论坛。

未来，我们还将继续围绕数据治理方面开展以下几点工作：一是即将出版的《数据治理与数据安全》将围绕数据治理相关领域进行详细阐述，二是全面参与数据管理能力成熟度评估（DCMM），三是持续开展中国大数据发展水平评估工作，四是探索开展政务数据质量评价。

（根据演讲内容整理，未经本人审核）