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1、 1 產業級數據治理白皮書 出品方：廣州信安數據有限公司、DAMA 中國 編者：高偉、汪廣盛、陳韓霏、張艷紅 2023 年 11 月 2 版權聲明 本白皮書版權屬于廣州信安數據有限公司，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應注明“來源：廣州信安數據有限公司”。違反上述聲明者，本司將追究其相關法律責任。本白皮書版權屬于廣州信安數據有限公司，并受法律保護。轉載、摘編或利用其它方式使用本報告文字或者觀點的，應注明“來源：廣州信安數據有限公司”。違反上述聲明者，本司將追究其相關法律責任。3 前言 隨著數據二十條的頒布與全國數據要素市場的建設與發展，數據的資產屬性、要素屬性不

2、斷被挖掘、激發，圍繞數據進行治理的范圍，也從傳統的企業領域，擴大到了整個數據產業生態內。為建立安全、高質量的產業數據流通環境，解決數據跨域融合分析過程中的分散、不一致、權屬確認、隱私保護等問題，產業級數據治理應運而生。產業級數據治理以數據要素在產業層面的順暢流通和價值釋放為最終導向，立足于產業級視角，為數據要素市場構建、產業數字化轉型、數字經濟發展提供“底座式”的支撐，起到破除阻礙數據要素供給、流通、使用的障礙，推動大規模、跨領域數據的價值再提升、再創造的作用?？v觀各國的大數據發展態勢和實踐，由政府、企業、組織、個人多方協同，注重各主體數據主權維護、數據要素市場發展秩序塑造，依托于新興智能化技

3、術的產業級數據治理格局正在形成當中。在此治理格局中，有別于傳統的數據治理模式，產業級數據治理關注的重點已經不再僅是數據本身，而是對“數據”、“生態環境”、“參與主體”、“市場活動”的多維規范和管控。本白皮書在各國、各領域產業級數據治理成熟實踐和新趨勢萌芽案例的基礎上，結合信安數據多年數據治理實踐經驗以及 DAMA 中國成熟方法論體系，深度解讀產業級數據治理產生的時代背景與趨勢、分析傳統數據治理方法面臨的局限和挑戰、明確產業級數據治理的內涵并進一步拆解其框架內容。期望本白皮書的論證成果可以為社會各界認識新時代下的產業級協同數據治理模式、參與數據要素市場建設與實踐提供有價值的參考和指導。4 目錄

4、版權聲明.2 前言.3 目錄.4 一、時代背景與趨勢.5 版權聲明.2 前言.3 目錄.4 一、時代背景與趨勢.5（一）時代背景.5（二）發展趨勢.6 二、問題與挑戰.8 二、問題與挑戰.8（一）當前發展現狀.8（二）存在的局限性和挑戰.9（三）挑戰突破與解決思路.11 三、產業級數據治理的內涵.11 三、產業級數據治理的內涵.11（一）產業級數據治理的定義.12（二）產業級數據治理的價值.13（三）產業級數據治理的特征.14（四）產業級數據治理的框架.16 四、產業級數據治理框架詳述.19 四、產業級數據治理框架詳述.19（一）政策法規.19（二）組織形式.21（三）連通機制.24（四）互信

5、機制.26（五）執行機制.29（六）監督機制.31（七）技術支撐.34 五、總結與展望.37 五、總結與展望.37 5 一、時代背景與趨勢（一）時代背景（一）時代背景 在數字技術帶來越來越多紅利的時代發展趨勢下，歐盟、美國、英國、澳大利亞、俄羅斯等國家和組織不斷細化和更新數字經濟發展戰略，以實現更加優化的數字經濟1發展環境和深化數據流通合作機制。數字經濟不僅成為推動經濟發展的重要引擎，也成為各國新一輪科技革命2的重要戰略基礎。全球范圍內，數據互聯互通和合作共贏正在成為國際趨勢。2023 年 7 月 7日，全球數字經濟大會“數字經濟全球治理”論壇在北京召開，針對“數字經濟治理愿景、治理框架、創新

6、合規、爭端解決”四個專題開展方案討論。2023 年 8月 19 日，二十國集團數字經濟部長會議在印度班加羅爾舉行，聚焦數字經濟、互聯互通等重點領域探討合作?？梢?，全球數字產業的發展正呈現出持續蓬勃的態勢，國際關于數字經濟發展的政策部署和合作交流日益密切。在我國，數據被認為是發展數字經濟的核心基礎和重要載體，直接關系到數字經濟的穩定發展和持續創新。2019 年 10 月，黨的十九屆四中全會首次提出“數據是生產要素3”的科學論斷；2020 年 3 月中共中央、國務院發布關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見，在全球范圍內率先將數據正式定義為第五大生產要素；2022 年 12 月，黨中央、國

7、務院印發關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（簡稱“數據二十條”），為最大化釋放數據要素價值、推動數據要素市場化配置提出了最新指引。此外，各地政府也紛紛出臺了相關政策措施，鼓勵和支持數據要素市場的發展，為數據要素的管理和應用提供了有利環境。1 數字經濟是以數字化的知識和信息作為關鍵生產要素，以數字技術為核心驅動力量，以現代信息網絡為重要載體，通過數字技術與實體經濟深度融合,不斷提高經濟社會的數字化、網絡化、智能化水平加速重構經濟發展與治理模式的新型經濟形態。具體包括數字產業化、產業數字化、數字化治理、數據價值化四大部分。2 科技革命是指在科學技術起決定作用下而實現的社會生產力的根本變

8、革，與數字經濟關聯緊密的是人工智能、大數據、量子信息、移動通信、物聯網、云計算、區塊鏈為代表的新一代信息技術。3 生產要素是指進行社會生產經營活動時所需要的各種社會資源，是維系國民經濟運行及市場主體生產經營過程中所必須具備的基本因素，生產要素包括土地、勞動力、資本、技術、數據五種。6 而在技術層面，大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術正在迅猛發展，各組織和企業主體通過更加先進智能的綜合性技術體系，實現數據的安全、靈活、高效存儲與處理，開展多源異構、大規模數據的快速分析挖掘，甚至讓計算機在海量訓練數據集的基礎上，模擬人類智能并執行復雜的業務任務，基于此，各行各業數據的管理、流通和應用效率得到了

9、大幅提升?？梢哉f，技術的進步為數據要素市場的快速發展提供了有力支持。綜上所述，在環境、政策和技術的支持下，數據作為新型生產要素，與其他生產要素發生了廣泛而深入的融合應用，重新定義和調整了社會的生產力和生產關系，大規模激活了制造、零售、醫療、能源等傳統行業的沉默價值，推動了不同行業數據賦能實踐百花齊放，加快了全行業的管理變革與數字化轉型4升級，正以不可逆轉的趨勢改變人類社會。（二）發展趨勢（二）發展趨勢 整個數據產業作為推動經濟社會發展的重要力量，發展迅猛，漸趨成熟。隨著產業規模的指數級增長，產業業態進入了一個全新的發展階段。圍繞海量數據要素的綜合管理、協同治理和價值挖掘等領域，業務模式和形態日

10、漸多樣化，在技術創新、價值共贏、權益維護等方向形成了三大行業發展趨勢。在技術創新方向，數據的互聯網絡、數智化勞動模式正在成形。一是數聯網的廣泛鏈接。在技術創新方向，數據的互聯網絡、數智化勞動模式正在成形。一是數聯網的廣泛鏈接。如同工業領域的物聯網一樣，依托龐大而廣泛的數據要素基礎設施，一張鏈接國家、行業、企業、個人的數據互聯網正在編織成形，即將形成一個龐大的網絡體系，實現物理世界與數字世界互相融合，推動世界的進一步智能化演進。二是人、數、機協作日益密切。二是人、數、機協作日益密切。人類、數據和機器之間的合作與協同越來越密切，在數據作為底座和基礎要素的前提下，立足于勞動規則的洞察模仿、知識的積累

11、與總結，智能化機器、生成式 AI5等創新技術從體力勞動與腦力勞動兩個層面，協助人類實現更高效、輕松地完成工作任務。4 數字化轉型指利用數字化技術來推動組織轉變業務模式，組織架構，組織文化等的變革措施，以追尋新的收入來源、新的產品和服務、新的商業模式。5 生成式 AI 是一種人工智能技術,利用機器學習模型和深度學習技術,通過研究歷史數據的模式來生成新內容,內容形式包括文本、圖像、音頻或視頻等。7 在價值共贏方向，廣泛合作、利益共享的數據生態在價值共贏方向，廣泛合作、利益共享的數據生態6正在成形。一是產業級數據生態的形成。正在成形。一是產業級數據生態的形成。數據產業正逐漸從獨立的企業活動向產業鏈的

12、多個環節延伸，形成了產業級數據生態。各種數據相關的企業、組織和個人在數據共享、合作、交換和創新方面展開更廣泛的合作。數據生態的形成促進了數據資源的優化配置和協同創新，推動了數據產業的協同發展。二是數據資本化的探索嘗試。二是數據資本化的探索嘗試。為促進數據要素配置效率的大規模提升，各數據市場參與主體創新通過數據保險、數據托管、數據證券化、數據股權化等途徑，將數據資源和數據資產轉化為數據資本，實現數據交易流通過程中的風險分攤，和數據回報與收益在多級市場上的更大范圍流動和分配。在權益維護方向，從主權到倫理的權益保障環境正在成形。一是數據主權成為重要關注點。在權益維護方向，從主權到倫理的權益保障環境正

13、在成形。一是數據主權成為重要關注點。隨著數據的重要性和價值的不斷提升，數據主權越來越被重視，數據主權意味著對數據的掌控、管理、限制和保護，國家重視數據主權以維護國家安全、公民權益，企業組織重視數據主權以維持競爭平衡，避免壟斷，個人重視數據主權以保護個人隱私、維護個人權益。二是數據倫理二是數據倫理7的重要性凸顯。的重要性凸顯。數據產業的快速發展也引發了對國家、個人對數據倫理的關注。數據倫理強調在數據收集、處理和使用過程中考慮個人隱私、公正性、透明度8和道德原則。建立良好的數據倫理框架和準則，標準化數據使用的行為，維護數據的合法性和公平性，成為數據產業發展的必然要求。數據要素的市場化帶動了數字經濟

14、的增長，帶領我們走向數據被廣泛利用的新時代，為人類帶來了前所未有的機遇和福利，通過充分利用大數據的潛力，人類社會實現了向更智能、更進步方向的發展。相對應的，我們也需要積極應對數據產業發展、數據技術與模式創新之下需要面臨的數據治理挑戰，確保數據被安全、得當、合理使用，以實現大數據時代的可持續發展和共享價值。6 數據生態是指由數據及其相關技術、組織、政策、法律等環境構成的生態系統。數據生態的目標是構建多元、開放、可持續且可信的數據環境，以滿足生態內各主體利益的平衡和數據價值的最大化。7 數據倫理是指以符合倫理準則的方式獲取、存儲、管理、使用和銷毀數據，倫理準則通常包括尊重他人、行善、公正、責任、可

15、靠性、透明度等。8 透明度是指組織應向個人和其他主體提供有關其數據的數據管理、數據處理的制度和實踐信息。8 二、問題與挑戰（一）當前發展現狀（一）當前發展現狀 良好的、高質量的數據治理是數據產業創新升級的關鍵基礎，而要實現高質量數據治理離不開成熟的配套資源保障、清晰的治理規則和方法、豐富的治理過程活動和舉措等等。當前，支撐數據產業發展的數據治理仍然存在一定的局限性，究其原因主要在于，縱觀所有參與數據治理的政府、行業、企業、個人等相關主體中，在資源保障、方法論與實施舉措等層面都比較成熟的主要是企業。在數據治理資源保障方面，一是在數據治理資源保障方面，一是國內大部分企業在基礎業務系統運維、數據分析

16、挖掘、數據共享開發運營等過程中，逐步形成和建立了相應的數據治理組織，包括設立數據治理委員會9、管理團隊、執行團隊等，以確保數據治理的責任和權力劃分清晰。二是二是搭建數據資產管理平臺、數據治理平臺、數據安全平臺等技術平臺能力，實現數據全生命周期的標準化、質量和安全保障。其中，部分企業數據治理能力實踐在行業內樹立了標桿，例如，工商銀行，南方電網、國家電網、華為、聯通、移動等企業的數據治理發展水平在行業內處于前沿水平。在數據治理規則方法方面，在數據治理規則方法方面，相當一部分的企業在 數據管理能力成熟度評估模型（GB/T 36073-2018）（簡稱“DCMM”）10的基礎上，結合企業自身需要，形成

17、符合自身特色的數據治理規則和流程，明確數據治理的目標、原則、責任和流程，并將其納入企業的日常運營和管理中，通過清晰、精細化的治理規則，指引企業內部數據治理相關工作的有序開展。其中，部分企業對其特色的數據治理規則體系和方法以專業書籍、白皮書等形式進行總結推廣，進一步帶動了其他企業數據治理規則的制定和探索。例如，華為發布的華為數據之道、南方電網發布的南方電網數據資產管理體系白皮書等。在數據治理過程和實施舉措方面，在數據治理過程和實施舉措方面，企業圍繞常規的數據盤點與梳理、主數據識別、數據標準制定、數據質量提升、數據安全防護等實施路徑和舉措，對數據進行分類和標記，建立數據目錄和數據地圖；識別和確定企

18、業中最重要和核心的 9 數據治理委員會是企業為管理數據治理規劃、協調和升級處理企業數據問題而設置的管理組織。10 數據管理能力成熟度評估模型（GB/T 36073-2018）英文簡稱：（Data management Capability Maturity Model），是我國首個數據管理領域正式發布的國家標準。9 數據實體，避免在不同系統和部門中存在重復和不一致的數據；統一數據的命名規則、數據格式、數據單位等規范，明確數據內容的標準約束要求；對數據進行清洗、驗證和糾錯，以確保數據的準確性和可靠性；在數據流動的過程中采取了一系列的安全措施，以保護數據的機密性和完整性。企業層面在數據治理資源保障

19、、規則和方法制定以及實施舉措等方面取得的成果實踐，為推動數據的流通應用、統一數據語義、提升數據基礎質量、保障數據安全等數據治理需要起到了強力、穩健的支撐作用。（二）存在的局限性和挑戰（二）存在的局限性和挑戰 然而即便是數據治理能力最成熟的企業，其采用的一系列舉措，仍然更多沿用傳統數據治理的方法論，解決的是企業內部的數據質量、數據安全和數據供給的問題。而數據要素時代大背景下，數據治理的內涵已在逐步超出傳統范疇，需要在更大的領域范圍內支撐構建數據生態、優化數據環境、加速數據融合、賦能產業發展。在這個過程中會遇到的數字鴻溝、數據確權數字鴻溝、數據確權11、數據隱私和安全保護、數據處理行為監管、跨主體

20、數據協同引導、互信建立和透明度保障、跨主體數據質量維護、數據隱私和安全保護、數據處理行為監管、跨主體數據協同引導、互信建立和透明度保障、跨主體數據質量維護等問題，已經不是單一企業能夠解決的問題：一是數字鴻溝問題。一是數字鴻溝問題。數據壟斷12或不對稱、數字素養13差異化等情況下，極易造成不同群體間的數據福利不均衡，產生數字鴻溝，進一步加劇社會差距。單一企業僅能從一定范圍內實現接觸人群的數字素養提升，從自身做起規避數據壟斷和不對稱問題，但無法實現社會層面數字鴻溝問題的杜絕。二是數據權屬確定問題。二是數據權屬確定問題。數據權屬與權益的確定必須依賴法律法規的確認，單一企業僅能從現有的中央發布的“數據

21、二十條”等政策中明確的數據產權、收益分配準測，進行進一步的權屬管理規則研究細化，但企業研究遵循的權屬確定和授權規則僅能在小范圍內形成共識和機制確認，無法在更大范圍公共場合應用。11 數據確權是指確定數據的權利主體，以及確定權利主體所享有的權利內容的過程，即確定誰對數據享有權利，享有什么樣的權利。12 數據壟斷是指少數數據持有者或者組織擁有大量獨特、有價值的數據，并且限制其他人獲取該數據的情況。13 數字素養是指數字社會公民學習工作生活應具備的數字獲取、制作、使用、評價、交互、分享、創新、倫理道德等一系列素質的集合。10 三是數據隱私和安全合規問題。三是數據隱私和安全合規問題。隨著數據的廣泛互聯

22、和數據流通交易活動的大量開展，國家安全的維護、企業機密的保護、個人隱私的保護越來越難以維系，數據被濫用、被違規使用、被泄露等風險難以杜絕。數據隱私保護和安全合規，尤其合規方面，需要立法、律所等法律領域單位的參與，不再是單一企業內部的問題，而是要營造一個安全合規有保障的良好環境和機制。四是數據處理行為監管問題。四是數據處理行為監管問題。雖然目前國家出臺了數據安全法、個人信息保護法等多部法律，對數據處理行為進行了約束規范，但缺乏監管機制，難以保障大部分數據處理主體的法律遵循程度。由于數據的爆炸增長和跨境流動，如果不通過國家主導推動相關法律政策的制定細化和相關監管機制的設立，單一的企業或者行業難以有

23、效監管和管理數據使用、存儲和傳輸活動的規范性、正當性。五是跨主體數據協同引導問題。五是跨主體數據協同引導問題?？缬驍祿慕y籌治理必然需要更多企業從某種程度上達成共識，并通過配套的管理和技術手段，實現在跨主體高效協同下的治理合作，但由于國家、社會層面的制度問題，企業往往無力牽頭和引導跨主體協同的數據治理工作，或在實際工作中存在多方阻力，也無法發布有效力的約束制度和標準。六是互信建立和透明度保障問題。六是互信建立和透明度保障問題。在數據的使用和共享缺乏透明度，算法規則、數據流通鏈路等未直觀披露的情況下，企業間、個人自身無法掌握自己的數據將被用于何種目的，無法信任其他主體對自身數據的收集和使用行為。

24、在此情況下的信任機制的建立、數據透明度的保障，依靠單一的企業的自律和努力是無法做到的。七是跨主體數據質量維護問題。七是跨主體數據質量維護問題。涉及多主體之間數據共享開放和融合的情況下，數據在廣泛流通的過程中，其準確性和真實性不再是一家之言，需要滿足更廣泛數據需求方的質量要求，各參與者、消費者對其他主體數據的準確性、完整性和可靠性難以保證，協同制定大量主體需要共同遵守的數據標準也不是單一的企業能具備能量推動的事情。由此可見，當前數據產業的新階段下，傳統的依賴企業自主開展數據治理，部分行業以監管協作推動數據治理的模式已經遠遠不能適應新階段的發展要求，需要整個產業乃至國家層面高度協同，對部分領域現狀

25、勇于變革，為數據“量身定制”全新社會治理體系，才能推動數字經濟加速發展。11 （三）挑戰突破與解決思路（三）挑戰突破與解決思路 面對以上眾多挑戰和要求，需要突破傳統的以企業為主的數據治理模式，將數據治理延展到更大的范圍，推動政府、組織、企業和個人協同參與數據治理，以服務于大規模數據流通為目標，建立一個多類主體互相協作、保障數據互信可用、保護各主體自主權益的數據治理機制。該數據治理機制應當滿足以下幾個要求，以解決傳統單一企業數據治理方法和機制無法解決的困境問題：一是廣泛聚合專業數據治理保障資源。一是廣泛聚合專業數據治理保障資源。依托高度專業化的數據治理資源保障，以滿足宏觀和微觀層面的數據治理需求

26、。通過聚合產業生態內數據治理相關的專業技術能力、理論知識和實踐經驗，培養參與主體的數據素養，在深入的數據治理行業理解的基礎上，解決數據規?；魍ㄏ驴缧袠I數據治理的需求和挑戰，創新先進的智能化技術工具成果和理論方法，形成全新的數據治理模式成果，再利用這些成果來提供高質量的數據治理實踐。專業化資源保障是彌補數字鴻溝差距、塑造數據互信環境、提供高效參與渠道的重要手段。二是形成規?；\作的數據治理規則。二是形成規?；\作的數據治理規則。針對海量數據設計滿足各群體利益的、需要廣泛遵循的數據治理規則，推動規則在社會層面的規?；\作，形成數據治理制度和規范的廣泛共識和認知，消除數據要素市場參與主體在數據權屬

27、、數據合規、數據隱私保護、數據安全等層面的顧慮，提高數據互聯互通和供給運營的效率，確保過往在主體繁多、規則不明問題下而形成的各類復雜的數據相關問題可以快速得到解決。三是引導多主體協作實施治理活動。三是引導多主體協作實施治理活動。推動大量政府單位、行業組織、企業和個人的協同合作，促進多樣化的數據基礎技術平臺互通協作。這些協作的主體覆蓋數據治理政策的制定者、數據治理共識的倡議者、數據行為的監管者、數據治理活動的實踐者、數據治理服務的供應商等多種角色，通過邊界清晰、協作有序的組織機制，協調數據治理的實施流程，滿足不同層次主體的數據權益保護需求，解決傳統單一企業無法解決的跨主體數據協同引導、透明互信建

28、立、數據質量維護等問題。三、產業級數據治理的內涵 對于以上提到的滿足廣泛聚合專業數據治理保障資源、形成規?；\作的數 12 據治理規則、引導多主體協作實施治理活動的數據治理機制，我們將其定義為“產業級數據治理”。接下來的第三章中，我們將詳細闡述產業級數據治理的定義、特征和藍圖框架，描摹產業級數據治理的全貌和內在機理，給出更清晰的產業級數據治理解決方案說明。（一）產業級數據治理的定義（一）產業級數據治理的定義 1.什么是數據治理什么是數據治理 對于什么是數據治理，目前在行業內還沒有一致且通用的定義。國際數據管理協會（DAMA）的數據管理知識體系（DMBOK）將數據治理定義為“對數據資產管理行使權

29、力和管控和共享決策（規劃、監測與執行）的系列活動”；數據管理能力成熟度評估模型（GB/T 36073-2018）認為數據治理主要解決頂層設計問題；國內主流認知中，數據治理是“保證數據的可信可靠可用，滿足業務對數據質量和數據安全的期待的系列舉措，既包括了頂層設計，也包括了具體的數據標準管理、元數據管理、數據質量管理、主數據管理等落地執行事項”。我們認為，數據治理是一件體系化的復雜工程，既包含數據管理的頂層設計，又包含需要落地執行的具體工作事項，其核心目標就是為了保障數據的質量和安全，從而讓更多人、更方便、更便捷的獲取數據、使用數據。2.什么是產業級數據治理什么是產業級數據治理 產業級數據治理是在

30、大規模、跨行業的大數據發展趨勢下對數據治理理論方法的進一步發展和創新，將數據治理的范圍放大到產業層面，實現產業數據生態下的“環境治理”。我們認為，產業級數據治理是以數據要素在產業層面的順暢流通和價值釋放為最終導向，開展建設政策法規、建立協同組織、完善監督、管理與執行機制、創新技術支撐等體系化工作，從而實現跨行業數據高質可信、安全可控、連接融合、高效流通、價值倍增的一系列活動過程。產業級數據治理是以數據要素在產業層面的順暢流通和價值釋放為最終導向，開展建設政策法規、建立協同組織、完善監督、管理與執行機制、創新技術支撐等體系化工作，從而實現跨行業數據高質可信、安全可控、連接融合、高效流通、價值倍增

31、的一系列活動過程。3.企業級企業級-行業級行業級-產業級數據治理的內涵演進產業級數據治理的內涵演進 產業級數據治理與企業級數據治理、行業級數據治理從內涵上是層層遞進的。企業級數據治理是指在單一企業范圍內，由企業最高層直接主導或推動的、13 企業內部多部門協同開展的數據治理活動，解決的是打破企業內部數據壁壘14，確保數據可信可用的問題。行業級數據治理是指在同一行業內，多個企業為了實現數據互通和互利，由行業監管單位推動開展或由行業骨干企業或單位發起，基于統一的標準規范，統籌開展數據治理活動，保證行業內數據共享流通順暢的過程，解決的是行業內的信息共通問題。產業級數據治理則是站在產業級視角，對同一產業

32、領域內的跨行業的企業數據進行歸集和整合，打破行業壁壘，實現數據自由流通，促進產業級生產力提升，最終推動數據經濟的高速發展，從而讓整個人類社會受益，解決的是數據跨行業流通、融合和價值倍增的問題。（二）產業級數據治理的價值（二）產業級數據治理的價值 產業級數據治理來源于實踐需要，是數據要素理論突破后，在數據治理領域的“投影”，也是必然趨勢，是對數據治理理論體系進一步的創新和拓展，是中國特色大數據理論實踐體系的一部分，其價值體現在以下幾個方面：第一，產業級數據治理可以營造一個互信、開放的數據流通環境。第一，產業級數據治理可以營造一個互信、開放的數據流通環境。產業級數據治理的基礎是彼此認同、彼此信賴的

33、各行業數據主體，依托一套信用體系為紐帶聯結在一起。在滿足條件的情況下，現有的主體可以退出，更多的主體可以加入進來。數據業務層面也是開放式的，只要不違法違規，所有能帶來價值收益的業務和服務形式都可以開展。第二，產業級數據治理可以提供一個公平、透明的數據交易機制。第二，產業級數據治理可以提供一個公平、透明的數據交易機制。當前數據交易機制沒有通用的標準。產業級數據治理在傳統數據治理的基礎上，根據跨行業、跨主體的特點，建立了執行和監管兩層機制，從而確保所有數據主體根據約定好的規范、標準和規則開展活動，違規的主體受到懲罰，保障一個優良的數據交易流通氛圍和風氣。第三，產業級數據治理可以催生更豐富的數據治理

34、產業生態模式。第三，產業級數據治理可以催生更豐富的數據治理產業生態模式。產業級數據治理是對傳統數據治理范圍和能力的延展和變革升級，為實現產業級數據治理，14 數據壁壘指限制企業內部不同部門間數據共享和流動的阻礙，包括技術、觀念等阻礙因素，這些會客觀導致企業整體數據的難整合、難互通，利用效率低等問題。14 諸多新的組織和個體角色參與到了數據治理的工作中來。例如，律所和律師第一次參與到數據治理的核心工作內容中來，獨立的第三方代加工產商也成為整個治理體系中重要的產業“拼圖”，而這些都會從某種程度上改變現有的數據治理業務模式，形成形式更多樣、角色更豐富、價值點更多樣化的新型產業生態。第四，產業級數據治

35、理可以深化促進數據要素融合賦能產業產能。第四，產業級數據治理可以深化促進數據要素融合賦能產業產能。產業級數據治理的最終目標是保障產業內數據高質量供給，促進數據要素高效流通和價值釋放。通過一系列治理手段，各行業、企業數據可以實現深度融合，從而從多個層面為各行業、業務領域發揮數據要素價值疊加倍增效應，從產業鏈上下游逐步拓展到更廣產業面，從而支撐產業產能和社會生產力的全面提升。第五，產業級數據治理可以強力拉動全球數字經濟引擎高速運轉。第五，產業級數據治理可以強力拉動全球數字經濟引擎高速運轉。產業級數據治理是數據要素市場構建，乃至全社會數字化轉型的基礎。產業級數據治理所打造的堅實的社會級高質量數據基礎

36、，為數字經濟的發展提供了優質“原料”，貫穿和打通數字經濟“脈絡”，保障數字經濟的“引擎”高效運轉，從而推動整個人類社會加速邁進全新時代。（三）產業級數據治理的特征（三）產業級數據治理的特征 我們說，企業數據治理是企業治理的一部分，行業數據治理是行業治理的一部分，那么產業級數據治理就是產業治理乃至于社會治理的一部分。相對于傳統數據治理，產業級數據治理具有其明顯的特征。從本質上看，產業級數據治理的核心特征在于，其關注的重點已經不再是數據本身，而是對數據流通融合所處的“生態環境”以及“數據-主體-活動”關系的理順和重塑。具體特征體現在以下幾個方面。第一，數據來源更加多元化。一是第一，數據來源更加多元

37、化。一是數據來源的行業、企業多元化，不同的行業、企業往往都有自己的標準或治理要求，產業級數據治理需要兼容并蓄，以“最大公約數”滿足跨行業數據互通融合的問題；二是二是數據自身格式、類型多元化，半結構化數據、非結構化數據等需要更豐富的治理手段和技術，確保能夠相互關聯融合并被用戶使用；三是三是數據質量參差不齊，不同行業、企業數據治理的水平和階段不同，能提供的數據質量也存在較大差異，而產業級數據治理要接受并平衡這種差異，才能確保產業級數據應用的有效性。第二，組織機制更加松散靈活。一是第二，組織機制更加松散靈活。一是在產業級數據治理體系范圍內，各主體 15 之間本質上是協同合作的關系，既沒有上下級之分，

38、也沒有行政強制性，每一個主體都能合理提出訴求，更多需要通過共同的目標和相互之間的互利共贏來維持組織機制的健全和日常運作；二是二是組織內部的運作機制也需要相對靈活，在各主體“權責利”15平衡的前提下，除必須滿足統一的公約、標準、規范以及監管要求以外，生產方式、市場化對接等工作合理放開，收益分配靈活，從而有效促進數據價值有效釋放。第三，安全合規成為核心關注點。一是第三，安全合規成為核心關注點。一是各主體內部需要更加重視數據安全合規問題，只有將自身需求和安全合規結合，才能將正確的數據以正確的方式提供出來，放心參與數據要素市場；二是二是產業級數據治理的基本環境是公共的，面臨的數據安全合規的風險更大、潛

39、在威脅更多、防范難度也更高，而數據安全合規無小事，從整個產業數據生態角度看，必須將安全合規作為治理的焦點，提供一個安全可靠的環境，才能吸引更多主體參與，創造更大價值。第四，互信機制成為核心基礎。一是第四，互信機制成為核心基礎。一是產業級數據治理重要目標之一就是要建立起產業數據流通的互信機制，只有各主體之間存在信任關系，并且有一個公正的第三方能夠“主持正義”，數據流通才具備了基礎，數據融合才具備了可能性；二是二是除了一些共識性規范外，各主體應該從意識層面注重對其他合作主體的權益保護，不做損害其他主體權益的事情，并在自身產業級數據治理能力建設的過程中，主動提供其他主體行使權利的環境、渠道和條件，在

40、不損害其他主體利益的前提下，最大程度實現價值共創和收益共贏。第五，先進技術成為必備管理手段。第五，先進技術成為必備管理手段。在傳統數據治理中，技術是輔助管理實現目標的支撐，在沒有技術的情況下，依賴人的管理方式也能達到目標。但產業級數據治理不同，由于其數據分散、主體眾多等特點，隱私計算、區塊鏈等技術已經不僅僅是一種先進技術，而是本身已經成為了一種無法通過人工來代替的管理手段，少了這些技術就無法實現對產業級數據的有效治理和管理?？梢?，技術與管理的深度融合是產業級數據治理的重要特征。第六，公共價值是核心驅動力。第六，公共價值是核心驅動力。產業級數據治理并不是為單一主體服務的，而是為了數據對于社會公共

41、價值的最大化。一是一是產業級數據治理更關注的是數據 15 權責利是指“權力、責任、利益”這三大組織管理實施的關鍵要素，權責利是相互關聯的，產業級數據治理中的組織機制需要保證主體間“權責利”的平衡，以建立公平、和諧、可持續的治理秩序。16 的公共共享性，即在安全合規前提下高效流通，不斷融合而產生新的價值，這個價值是單一主體或行業無法提供的；二是二是產業級數據治理為整個社會數字化轉型建立了基礎，并通過提升產業產能的方式表現出來，體現的整個行業的生產力水平，也是整個社會數字化水平的不斷提高。（四）產業級數據治理的框架（四）產業級數據治理的框架 基于以上觀點，信安數據提出產業級數據治理體系框架如下：1

42、.行業級、企業級數據治理與產業級數據治理的關系行業級、企業級數據治理與產業級數據治理的關系 行業級、企業級數據治理與產業級數據治理之間并不是完全割裂的關系，都屬于廣義的數據治理范疇，只是各自的關注點、目標、實施范圍以及解決的問題不同，三者之間并非相互包含的關系，而是相互促進、相互依存的關系。一方面，行業級與企業級數據治理是產業級數據治理的基礎。一方面，行業級與企業級數據治理是產業級數據治理的基礎。企業級和行業級數據治理主要解決企業、行業內部數據治理問題，目的是全面提升數據質量、保障數據安全、加速數據流通。產業級數據治理并不關注企業、行業內部數據治理，但在對數據流通環境進行治理的過程中，每一個企

43、業自身數據治理成果的好壞，卻是產業級數據治理能夠有效推進的關鍵基礎。試想一下，如果一個產業級生態中各個主體自身數據都沒有治理好，質量極差，產業級數據治理的過程將極其痛苦，層出不窮的數據問題將破壞主體間的信任，阻滯數據流通融合，最終毀 17 掉整個數據生態。所以需要借助企業級和行業級數據治理提升企業、行業內部數據質量，保障數據安全，進而為產業級數據治理打好基礎。另一方面，產業級數據治理是行業級和企業級數據治理在數據要素時代的必然演進要求。另一方面，產業級數據治理是行業級和企業級數據治理在數據要素時代的必然演進要求。產業級數據治理并不是憑空出現的，而是在數據成為生產要素并正在形成數據要素市場的大環

44、境下，當企業級和行業級數據治理所覆蓋的職能范圍已經無法滿足實際發展的要求時應運而生的。產業級數據治理確立了更高層級、更大范圍的數據治理規則和規范，提供了有別于現有形式的數據治理組織形式與創新技術，也將使突破數據現有權屬、合規、安全等困境成為可能。所以說，產業級數據治理來源于實踐需要，是數據要素理論取得突破后，在數據治理領域的“投影”，是對數據治理理論體系進一步的創新和拓展，是一種必然的演進趨勢，也是中國特色大數據理論實踐體系的有機組成部分。2.產業數據鏈與產業級數據治理的關系產業數據鏈與產業級數據治理的關系 產業數據鏈是政府、企業、組織、個人持有的數據從流通進入產業數據生態到被消費使用與評價的

45、整個過程，是發生在不同企業、不同行業間的一項項組織有序的數據生產流通活動，類似于工廠里面的“生產流水線”。與產業級數據治理中的具體內容活動不同的是，產業數據鏈中的具體活動屬于生產性、價值創造活動，產業級數據治理的活動則屬于管理管控、秩序維護活動。從關系上來講，產業級數據治理與產業數據鏈是治理與被治理，保障與被保障的關系。首先，產業數據鏈是產業級數據治理的核心治理對象。首先，產業數據鏈是產業級數據治理的核心治理對象。一方面，產業級數據治理通過建立一系列的管控要求，并將這些要求附加到產業數據鏈的相應環節，從而實現對產業數據生產過程的管理和控制，起到維護產業數據鏈內相關主體的合法權益，引導產業內相關

46、數據生產活動有序開展，防止與產業數據流通有關的安全、合規、質量問題發生等作用。另一方面，作為被治理對象，產業數據鏈也是驅動產業級數據治理演進迭代的重要驅動力，產業數據鏈中的各主體針對產業級數據治理實施過程中存在的缺陷不足進行分析總結，向產業級數據治理提出改善意見，促進產業級數據治理方針的持續優化與改進。其次，產業級數據治理是產業數據鏈高效運轉的關鍵保障。其次，產業級數據治理是產業數據鏈高效運轉的關鍵保障。產業級數據治理通過向產業數據鏈輸送多維度的資源支撐和建立各主體需要共同遵守的秩序規 18 則，實現對產業數據鏈效能的持續提高。一方面，產業級數據治理從政策、組織、技術、流程、環境等多個方面，實

47、現對產業數據鏈內相關資源要素的統籌配置，優化和暢通產業數據鏈的各環節流程和組織方式，為產業數據鏈提供支撐保障。另一方面，產業級數據治理推動產業數據鏈上下游達成數據生產流通協作的規則共識，破除產業數據鏈中相關主體的合作與交易顧慮，提升產業數據鏈的整體效率和價值產出，從而保障產業數據鏈高效運轉。最后，必須注意的是，行業級和企業級數據治理與產業數據鏈之間并沒有直接關系，而是為產業數據鏈提供“原料”。最后，必須注意的是，行業級和企業級數據治理與產業數據鏈之間并沒有直接關系，而是為產業數據鏈提供“原料”。打個比方，如果產業數據鏈是“生產流水線”的話，產業級數據治理就是所在廠房的一系列“配套管理設備和人力

48、資源”，而行業級和企業級數據治理只是在廠房外源源不斷地為生產線提供滿足質量要求的“原材料”。3.產業級數據治理七大板塊的內涵定義產業級數據治理七大板塊的內涵定義 產業級數據治理整體框架為“124”體系，即“一套政策，兩大保障，四大機制”。一套政策一套政策是指產業級數據治理的政策和法規；兩大保障兩大保障是指組織和技術兩個層面的保障，包括組織規范和技術支撐；四大機制四大機制是指連通機制、互信機制、執行機制、監督機制四個層面的運作機制。板塊一：政策法規 板塊一：政策法規 定義：政策法規是指國家和政府為推動產業數據規?；魍ǘ贫ǖ南嚓P法律法規與政策要求。目標：打造有利的產業級數據治理法律和政策環境，

49、以加快產業內數據的流通和利用，保障數據的安全和個人的隱私保護。板塊二：組織形式 板塊二：組織形式 定義：組織形式是指產業生態內不同數據主體組織之間，實現聯合、合作、溝通與協同的多種形式形態。目標：通過不同形態的組織方式，聚攏產業數據鏈上下游的相關主體并進行規范管理，提高不同參與主體間協作和互通的工作效率。板塊三：技術支撐 板塊三：技術支撐 定義：技術支撐是指創新的大數據相關技術，通過創新技術的應用，實現對 19 產業數據的高效治理。目標：通過創新技術能力，從技術的維度滿足數據的存儲交互、隱私保護、信息整合等治理需求，提高產業級數據治理的效率和便捷性。板塊四：連通機制 板塊四：連通機制 定義：連

50、通機制是指實現產業內多主體間數據的互相連接，促進數據語義融通和共享利用的相關機制方法。目標：從底層數據的層面打通不同行業企業數據關聯融合的“通道”，為產業級數據治理的其他管理職能提供實現基礎。板塊五：互信機制 板塊五：互信機制 定義：數據互信機制是指為了實現產業內各數據主體之間互信、互認，塑造平等互利合作環境而建立的一系列機制和體系。目標：通過建立互信機制，形成不同角色之間互相信任、通力合作的基礎，讓各方可以放心地共享和使用數據，增強參與主體的參與信心，擴大數據生態的范圍和規模。板塊六：執行機制 板塊六：執行機制 定義：執行機制是指圍繞產業數據鏈全過程的管理需求和管理目標，從操作層面執行針對產

51、業數據鏈相關活動和產出物的具體管理動作的機制。目標：從實質上施行數據流通過程中的治理手段，實現產業數據鏈各環節的環環把控和質量、安全保障，提升數據流通過程中需求方的整體體驗。板塊七：監督機制 板塊七：監督機制 定義：監督機制是指為了確保數據的正常流通和應用，防止數據濫用和違規行為而建立的監管及跟蹤機制。目標：通過監督機制保障數據流通整體環境和活動的合規性，防范和減少數據風險，保護數據要素市場競爭中相關方特別是弱勢方的合法權益，促進產業數據經濟的健康運行和社會經濟的穩定發展。四、產業級數據治理框架詳述（一）政策法規（一）政策法規 通過法律法規的制定和實施、發展方針的指導、產業政策的支持和公共倡議

52、 20 的推進，可以為建立健全數據治理體系提供依據，促進產業級數據的安全、合規和可信使用，實現數據價值最大化，推動數字經濟的發展和社會的進步。1.法律法規法律法規 法律法規是指產業級數據治理所需遵循的各層級的法律和規章。它們為產業級數據治理提供了明確的法律框架，規定了數據的收集、存儲、處理、傳輸和使用的規范和要求。法律法規可以保護數據的隱私和安全，維護公平競爭和數據主體的權益，確保數據治理的合法性和可行性。例如，比較典型的有歐盟的數據法規體系。歐盟注重理念，精于立法，先后頒布了多部法律法規，以保障良好的數據生態環境。通用數據保護條例（簡稱“GDPR”）保護歐盟公民個人數據隱私權；數據市場法案（

53、Digital Market Act）明確大型互聯網平臺企業關于數據、算法、反壟斷的義務清單；數據法案（Data Act）規定數據提供者、使用者和第三方之間的數據訪問和利用的權利義務關系；數據治理法案（簡稱“EDGA”）建立更安全可靠和透明的數據治理框架。歐盟通過一系列不斷迭代的法規體系和政策文件，不斷優化各領域產業數據的治理和合作方式，規范和促進數據產業的發展。2.發展方針發展方針 發展方針是指國家或地區對數據產業和數據治理發展的總體指導思想和目標。通過制定發展方針，可以明確數據產業的發展方向、發展重點，提供有利的政策措施，推動數據治理向高質量、高效益方向發展，促進數據經濟的健康發展和社會進

54、步。例如，比較典型的是中國的數據要素改革發展方針。中國在 2020 年 4 月下發了 關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見，在勞動力、土地、資本、技術四個生產要素的基礎上，首次將數據作為第五生產要素，將其納入國家發展戰略的核心。2022 年 12 月又下發了中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見（簡稱“二十條”），進一步從數據產權、流通交易、收益分配、安全治理四方面提供了發展指導方向和方針指引。以上文件的發布極大促進了數據要素市場生態的加速形成，并不斷完善國內的數據要素 21 治理相關法律、制度、組織、標準、規范，在政府引導下加強數據的跨部門、跨領域、跨地區的

55、流通合作。3.產業政策產業政策 產業政策是指針對數據產業的發展所制定的經濟、技術和組織上的具體政策。產業政策可以涵蓋數據產業的規劃、建設、培育和升級等方面，鼓勵創新和投資，提供政策支持和激勵，推動數據產業的發展和競爭力的提升。例如，在數據要素改革的總體發展方針下，國內各省市數據管理政府機構先后出臺了一系列數據產業相關的政策，包括上海市立足數字經濟新賽道推動數據要素產業創新發展行動方案（2023-2025 年）、浙江省推進產業數據價值化改革試點方案 等，立足大數據產業發展層面，引導推動數據產業的創新和發展，增強數據治理的一體化和整體效能。4.公共倡議公共倡議 公共倡議是社會各界對數據治理的理念倡

56、導和共同呼吁。公共倡議可以由政府、企業、非營利組織和公眾等共同發起，旨在強調數據治理的重要性、促進數據合規和公平使用，促進數據的開放共享和社會共榮。公共倡議可以引導和推動數據治理的良好實踐，形成社會共識和共同行動。例如，為與各國合力推動全球數字經濟健康有序發展，加快新型數字基礎設施建設，促進數字技術與實體經濟深度融合，中國提出全球數據安全倡議，呼吁共同探討制定反映各方意愿、尊重各方利益的數字治理國際規則，積極營造開放、公平、公正、非歧視的數字發展環境。2023 年 5 月 18 日至 19 日，中國同中亞五國在西安舉行“中國中亞峰會”，各方支持在全球數據安全倡議框架內構建和平、開放、安全、合作

57、、有序的網絡空間，共同落實好“中國中亞五國”數據安全合作倡議。（二）組織形式（二）組織形式 產業級數據治理需要不同行業和組織之間的合作和協同，組織間在共同的發展目標驅使下，通過形式多樣的跨界合作模式，實現數據互聯互通和資源優化配 22 置，達成利益共享與發展共贏。具體的組織形式包括合營、共同體、聯盟、協會和交易市場等。1.合營合營 合營是指兩個或多個組織共同投資或擁有一個數據要素型企業16，各方可以共同經營或指定特定方經營，目的是實現數據資源、利益和責任的共享和互補，以及經營風險的分擔，以創造更高的價值收益。合營是所有組織形式中，聯合的獨立組織間利益綁定和聯系最緊密的組織形式。在建立了合營企業

58、的前提下，組織間可以圍繞合營企業的經營范圍，形成以合營企業為核心連接對象，注資企業為利益共享體的跨界協作。例如，國內比較活躍的數字廣東公司、數字廣西集團有限公司、云上貴州大數據（集團）有限公司、上海數據集團公司等，都是由多個單位或企業投資持股，以數據為核心業務的具有功能保障屬性的市場競爭類企業，在實際的企業運營過程中，促進了投資單位間數據互聯互通、業務經驗共享、標準規范共創、資源優化配置的典型案例。2.共同體共同體 共同體是某個領域內的多個組織在一定范圍內形成的，以數據為核心業務對象和載體的，具有共同利益和共同責任的組織形式。共同體以達成特定領域或產業鏈條的數據可信互聯為目標，在公約、協議或共

59、識的框架之下，通過開展多層次數據合作來解決共同面臨的產業發展問題，實現產業內共同的發展目標。例如，比較典型的有歐盟能源數據共同體。歐盟通過建設共同數據空間，提供數據使用和交換的配套工具和基礎設施?；诠餐瑪祿臻g，能源領域的相關企業和組織在數據和能源發展相關的倡議下，以產業發展需求為導向，以客戶為中心，以提供安全、可靠的綠色能源供應為目標，包含配電系統運營商、能源服 16 數據要素型企業是指將直接參與數據資源要素化的企業。數據要素型企業按照數據供求關系可分為需求型數據要素型企業、供給型數據要素型企業、混合型數據要素型企業三類，按照數據業務特點可分為技術型數據要素型企業、服務型數據要素型企業、應

60、用型數據要素型企業。23 務公司、輸電系統運營商、行業協會、市場運營商和研究機構在內的多種類主體基于數據空間形成利益共同體，即歐洲能源數據共同體，從而增強能源數據可用性和可靠性，促進數據跨行業共享。3.聯盟聯盟 聯盟是多個組織或企業以實現共同的目標或利益而建立的合作伙伴關系。數據聯盟通過協商合作、資源互助和信息共享來達到共同目標，聯盟成員之間通常保持相對的獨立性，主要在特定的數據領域或議題上合作密切，互相支持。例如，美國的“醫藥數據共享聯盟”(Accumulus Synergy)，由輝瑞、強生、羅氏、賽諾菲、武田、禮來、Amgen、Astellas、Bristol Myers Squibb、G

61、S K 等10 家知名生物制藥企業組成，成員企業向聯盟提供資金支持和初始應用開發，共同開發數據共享平臺，推動全球醫藥產業和衛生部門之間的數據實時生產、交換與協作，使醫藥監管過程高效化、透明化，促進醫藥數據的大規模匯聚融合，支持藥物模型的精準、快速訓練，降低研發成本，為患者帶來安全有效的藥物。4.協會協會 協會是相同行業、專業或利益一致的個體或組織自愿形成的組織形式。成立協會可以為協會成員提供數據相關的行業交流、知識共享和資源互助的平臺，達成其倡導和促進自身數據領域業務發展的目的，并通過共同的行動、交流和合作來推動共同利益的實現。例如，比較典型的有日本官民數據活動共通平臺協會（Japan Pub

62、lic-Private Data Utilization Platform Association）。協會的重點工作是指導構建官民數據共通平臺，通過制定平臺運營規范，研究促進平臺運營的政策措施，提供開發、測試環境和宣傳活動，吸納在日本開展業務的微軟、亞馬遜和谷歌等超大型互聯網外企入會等，促進公共部門和私營部門之間的數據共享和合作、促進社會機構和個人使用官民數據共通平臺進行數據利用與創新、促進外企與國內企業數據的互聯互通。24 5.交易市場交易市場 相較于其他組織形式，交易市場是結構最為松散、成員間利益綁定最弱的一種組織合作形式。數據相關主體通過商業化的數據交易行為聯接在一起，在遵守數據交易市場

63、的規則、流程、規范的前提下，實現數據的輸送、資源的配置和利益的交換。例如，中國的北京、上海、深圳等地的數據交易所，以及其他基于數據交易所實現場內交易的相關數據主體，在具體的市場交易過程中，形成的就是屬于交易市場類型的合作形式關系。另外，以美國為例，其數據交易市場，既存在由微軟 Azure、Datamarket、Factual、Infochimps 等數據中間平臺撮合實現數據買賣的數據合作主體，也存在安客誠(Acxiom)、Corelogic、Datalogix、eBureau、ID Analytics 等以數據經紀商身份，收集和共享數據，實現數據買賣交易的不同合作對象，同樣都屬于交易市場的類型

64、。（三）連通機制（三）連通機制 連通機制解決的是數據互連互通的渠道和方式的問題。在產業級數據流通匯聚的過程中，來自不同主體、不同行業的數據的格式、內容、標準、結構等都存在不同程度的差異，會對數據的融合分析帶來阻礙。因此，產業級數據治理需要通過一系列的手段和方法，解決差異問題，實現不同數據源的連接和貫通，以促進數據的流動和整合。1.轉換協議轉換協議 轉換協議解決的是產業數據鏈內不同主體之間數據的“握手”問題。數據轉換協議是用一種各方認可并共同遵守協議方式，為不同主體在數據合作意向范圍內開展共享數據交換建立統一渠道，實現不同主體間數據的快速集成和高效交互。例如，基于數字對象架構的數聯網，以及數據空

65、間技術體系內的 IDS 連接器等，都屬于協議化的數據轉化連接方式。通過數聯網協議可以進行不同主體數據平臺之間的配置式組網互聯，支持平臺間數據傳輸和信息交換，實現互操作性和互聯互通，提高互聯互通能力和效率。通過 IDS 連接器，不同主體間可以建立標 25 準化通信協議下的數據連接接口，通過獲得唯一身份標識、連接器部署配置、證書安全設置等，建立起與其他組件間安全可靠的互操作通信，實現數據空間內分布式數據之間的安全交換。2.統一語義統一語義 統一語義解決的產業范圍內各主體在數據內容層面的語義統一問題。統一語義通過建立多方共同認可的數據語義描述，確保不同數據源中的數據能夠獲得一致的解釋和理解?；诮y一

66、語義，可以建立符合參與產業級數據流通的不同主體視角的，自洽兼容、準確清晰、邏輯完備、理解一致的語義環境，消除數據語義不一致導致的誤解和錯誤，實現數據的準確匹配、流轉、融合和應用。實現產業間數據語義統一的方法有很多，既包括從傳統數據語義標準化領域衍生的跨主體、跨領域的統一元數據、統一數據范式、統一業務術語、統一模型與接口定義、統一指標與標簽定義等等，也包括創新的面向產業級數據流通形勢的新型統一語義手段，如數據編織、多模態統一模型、知識圖譜構建等。例如，美國白宮圍繞開放數據制定了統一開放數據的元數據標準POD v1.1，保障各方（數據提供者、發布者、中介和使用者等）對數據內容、含義和格式等的共同理

67、解。這套規范不僅在美國地方政府得到了廣泛應用，也推廣到英國、澳大利亞和愛爾蘭等國家。3.全局標準全局標準 全局標準解決的是產業數據鏈內的數據能夠全局管理、標準統一的問題。圍繞全局標準，需要制定應用于產業級數據鏈全局的統一、一致的數據標準規范并落標貫徹。全局標準可以涵蓋跨行業、跨企業的數據的命名規則、編碼規則、格式轉換規范、數據質量標準、數據分類標準、數據安全標準等方面，通過建設和遵循這些廣泛的數據標準，可以減少跨組織數據治理與維護的成本，促進數據共享、互操作和安全。例如，中國的銀行業金融機構監管發布 EAST5.0（銀行業金融機構監管數據標準化規范），制定了其關注的監管報送數據的質量標準和規范

68、要求，涉及規則共計 3283 條，督促銀行業金融機構及理財公司搭建數據檢核平臺，在數據報送 26 前參照檢核規則對當期報送數據質量進行評估，提高監管數據的準確性和合規性。4.分布地圖分布地圖 分布地圖解決的是產業數據鏈內的數據能夠分布可視、直接觸達的問題。分布地圖是面向產業內數據消費者的產業數據聚合視圖，為數據消費者提供產業級數據目錄、數據可視化展示、數據信息查詢、數據檢索等地圖式服務。分布地圖是連接機制中重要的一環，相比轉換協議、統一語義、全局標準等偏中后臺的促進數據連通的活動，分布地圖是前臺的，直接面向用戶的，為產業數據鏈的運作提供重要載體，確?？珙I域聚合數據的可觀、可查、可觸達。例如，英

69、國的政府數據開放平臺，既可以提供綜合的開放數據的數據目錄，又能提供數據的快速檢索與篩選功能，除按主題詞進行快速匹配外，還可按發布部門（及部門類型）、主題、文件格式、數據集類型、內容標簽等維度進行篩選，檢索結果可按熱門程度、發布時間、最近修改時間等標準顯示。此外，還支持布爾邏輯檢索、字段限制檢索及字段與短語檢索。5.共享模型共享模型 共享模型解決的是產業數據鏈內各主體的數據內容能夠集成融合的問題。在實現產業級數據互連互通的過程中，支持數據進行共享和交換的產業級共享數據模型是基礎底座。產業級共享數據模型可以包含產業級數據本體、產業級主數據、產業級整合模型、跨領域聯合模型、大規模語言模型等多種實現方

70、式。例如，浙江省經信廳為推動企業的智能化改造和集群協同化發展，深入推進產業數據價值化改革，探索構建浙江省產品主數據生態系統，牽頭打造浙江省工業產品主數據管理平臺，推動企業產品主數據系統-行業數據倉（行業產品主題庫）-產業數據倉（工業產品主數據管理平臺）三級協同工作機制的形成。促進各行業產業鏈上下游企業產品主數據的歸集接入、數據融合和數據開發等，打通行業企業數據壁壘。（四）互信機制（四）互信機制 不同身份、不同認知、不同能力的多個數據持有主體難以在復雜數據市場形 27 勢下建立互信，是制約產業數據鏈內的相關活動的重要因素之一?；バ艡C制通過公約共識、信用證明、公證服務、仲裁調解、授權賦能和行權保障

71、，可以促進公平、公正、規范、可靠的互信產業環境的形成，消除各主體間的信任顧慮，為實現數據跨行業加速流通融合建立基礎。1.公約共識公約共識 公約共識是指在不同的組織形式下，不同數據主體通過簽署或發布公約、協議、共識書、行為準則等，確立數據使用、共享和管理的原則和準則，基于共同的原則和規范達成圍繞產業級數據治理的共識和合作，促進各組織的自律和互相監督。例如，由人民數據管理有限公司、中國電信集團、湖北數據集團（湖北省數據交易所籌）、數字安徽有限責任公司、浙江大數據交易中心等 10 家單位共同發起數據要素聯盟的同時，發布了全國首部數據要素聯盟公約，明確了聯盟的管理原則、會員制度、組織管理要求、行為約束

72、規定，促進聯盟成員單位的深度合作。2.信用證明信用證明 信用證明是指通過評估和驗證參與方的信用記錄和商業行為，對其進行信用評級和證明，是產業級數據治理中確認數據提供方或使用方的信用狀況和可靠性的一種方式，以便其他參與方更加信任和依賴信用證明主體的數據和服務。例如，深圳數據交易所在深圳市發展和改革委、深圳市市場監督管理局（信用辦）的支持下，啟動全國首個數據交易信用體系建設，面向律師、律師事務所及數據商三大主體構建信用評級體系。通過制定信用評價及管理制度、科學設置信用評價指標體系，構建數據交易信用評級服務系統，鼓勵行業自律組織開展信用共建共治，打造和建立誠信、互信、可信的數據交易生態。3.公證服務

73、公證服務 公證服務是指公證機構為各數據持有主體提供的與數據相關的專業、權威的認證服務。公證服務可以包括對數據主體組織、數據相關處理行為、數據治理及 28 交易文件、數據服務及產品等對象的認證背書服務，通常從合規性、質量、安全性、真實性、可信度等方面考察對所認證對象的認可程度，通過頒發證書、證明、公證書、標簽等確立公證服務機構的認可態度。例如，歐盟推出的歐盟通用數據保護條例（GDPR）認證體系Europrivacy（歐洲隱私）。Europrivacy 作為第一個符合 GDPR 規定的官方認證機制，用于評估、記錄、認證和評價企業對 GDPR 等數據保護法規的合規情況，經評估后符合這一標準的認證對象

74、，證書中可以獲得歐洲數據保護印章，增加企業的價值和對其服務的信任。4.仲裁調解仲裁調解 仲裁調解是在產業級數據治理中解決糾紛和爭議的一種方式。通過建立獨立的仲裁機構或調解機構，對數據相關的爭議進行仲裁和調解，以解決分歧、維護公正，并促進各方的合作和和解。圍繞數據的仲裁和調解，國內已有許多探索和實踐。例如，溫州成立數據資源仲裁院，致力于平等保護數據提供方、使用方和數據交易各方的合法權益，完善多元化數據資源民商事糾紛解決機制；深圳國際仲裁院與深圳交易集團、深圳數據交易所簽訂合作協議，探索共建數據交易領域“調解+仲裁”的多元化爭議解決機制。5.授權賦能授權賦能 授權賦能是指個人、企業、組織、政府將自

75、身的數據授權給其他主體，用以賦能其他主體的業務發展和服務提升。數據授權賦能的過程需要有完備的數據授權管理流程和許可機制，在發揮授權主體將數據共享出去“利他”的主動性的同時，確保數據授權過程的合法性，建立授權雙方的互相信任，推動數據的合規共享與利用。例如，在美國，個人可以通過數據合作社，一種由個人組成的社群，基于DSpark、Data Republic、Ocean Protocol、Dawex 和 Enigma 等數據合作社運營機構建立的數據平臺，分享個人的數據資源，按照個人意愿將自己的數據存儲在共享的平臺上，并與其他成員共享和訪問數據，以實現更廣泛的社會、科研或商 29 業目的。再如，在歐盟，

76、由歐盟認證、申請機構自愿登記的、獨立且非營利性的數據利他主義組織，推行“數據利他主義”，面向不同行業積極推進數據共享，從而為企業、組織和個人提供個性化定制的數據利他服務。6.行權保障行權保障 授權賦能與行權保障兩個活動之間是存在一定關聯的。在不同數據主體自主、自愿授權數據，以賦能其他組織機構的同時，也需要建立不同主體行使自身數據權利的保障機制，保證對數據主體合法權利的充分尊重，即行權保障。行權保障包括權利管理保障、權利控制保障、行權結果查看保障、權利反饋保障等多個方面。例如，廣東省的個人數字空間、法人數字空間，為個人和企業提供了數據的攜帶、授權、存證、溯源的邊界安全服務，讓其掌握和管理自身授權

77、給政府公共服務部門的數據，為個人和企業提供了更多選擇和控制權，促進了公平、透明和負責任的數據管理。（五）執行機制（五）執行機制 執行機制主要關注的是產業數據鏈操作層面的具體執行機制，包括了環節性質的需求對接、登記確權等活動，也包括準入準出、服務評價、過程保障等日常性活動。在產業數據鏈范圍內存在平臺、數據交易所等主導運營方的情況下，執行機制中的具體活動由主導運營方承擔；在不存在運營角色時，執行機制中的具體活動由產業數據鏈中的相關主體分攤操作，并引入必要的第三方機構和組織進行支持。1.登記確權登記確權 登記確權是指產業數據鏈中的確權環節中具體開展數據相關權屬登記和確認的過程活動。通過對數據的登記和

78、確權，可以明確不同主體間數據持有權、使用權等權屬關系歸屬，防止數據濫用和侵權現象，保證數據被合法和正當使用。目前在數據登記確權領域，國內已經有眾多的實踐。例如，廣東省政數局頒 30 布了公共數據資產憑證，河南省數據要素確權與可信流通平臺（河南根中心）發布了數據要素登記證書，北京國際大數據交易所數據資產登記中心發布了數據資產憑證及數字交易合約，貴陽大數據交易所建立了數據要素 OID 登記子節點授權機制等等，這些實踐都為產業數據鏈中具體的數據運營和交易等彰顯價值的環節提供了底層保障。2.需求對接需求對接 需求對接是指根據數據使用方的需求與數據提供方進行溝通和協商，完成需求匹配，達成雙方合作的過程。

79、通過需求對接，可以明確數據的具體需求和使用場景，確保數據的精準提供，滿足實際需求。例如，華中大數據交易所的華中大數據交易平臺規則中，在設計數據交易流程時，將數據交易流程分成了數據出售和數據需求兩個類型，數據出售流程中設計了需求提交、數據審核、服務應答、服務提交等對接活動，數據需求流程中設計了數據提交、數據審核等對接活動，這些活動作為必要的需求對接活動，實現了供需雙方在需求描述、需求提交、需求溝通、需求確認等層面達成一致的共識。3.準入準出準入準出 準入準出是對數據產業鏈中參與流通交易的數據產品進入或退出產業數據鏈進行審核和管理的過程。準入主要是審核確認數據產品是否滿足相關的合規、安全、信息描述

80、規范，是否達到進入交易市場的基本條件；準出主要是審查數據產品是否滿足質量、業務場景、技術規范等數據交易相關的要求，是否達到從數據交易市場售出到數據消費對象使用環境的條件。例如，深圳數據交易所圍繞數據交易前、中、后全流程構建了“1+4+7”的規則制度體系，建立了內外結合、專家委員會為主的審核機制，建立負面清單、謹慎清單及交易標的準入規則，提供在數據交易所的交易平臺上架流通數據產品的全流程指引。31 4.過程保障過程保障 過程保障是指圍繞產業級數據鏈內完成對接的兩個或多個主體，以需求實現為目的，執行相應的質量、安全保障手段，規避和防范由質量和安全管控不當導致的風險和問題。例如，深圳交易所為更好實現

81、各市場參與主體在場內數據交易過程中的安全保障，從安全評估和技術創新兩方面落實措施到位。在安全評估層面，通過引入數據安全評估的第三方服務機構，為數據交易雙方提供數據安全能力和數據安全技術評估服務，把控雙方交易的安全風險；在技術創新層面，以自主可控可信數據空間（Trusted Data Matrix，簡稱 TDM）架構為基礎，融合區塊鏈、物聯網和零信任等先進技術，形成可信空間技術解決方案，有效解決了數據協同策略難統一、數據使用難監控、發生事件難溯源等諸多數據安全管控具體問題，實現了消費電子產品、新能源鋰電池等生產全過程質量數據的可信共享。5.服務評價服務評價 服務評價是對產業數據鏈中提供數據服務的

82、機構和組織的具體服務質量和效果進行評估和反饋的過程。通過開展服務評價，評估服務的滿意度和改進空間，以提供更好的服務和滿足用戶需求，并且甄別出存在服務質量問題的機構和組織。例如，英國的政務數據開放平臺為用戶提供反饋表單，通過含有 8 個問題的短問卷調查用戶尋找該網站的便捷度、訪問原因、數據搜索效果、數據使用目的、數據處理工具等信息，以更全面地了解用戶的使用效果和開放數據服務評價。（六）監督機制（六）監督機制 監督機制是產業級數據治理的重要且必不可少的組成部分。被賦予監督職責的機構需要強有力的公信力和執行力，一般會由各級政府單位或行業監管機構來承擔。監督機制下，監督機構既會主動開展監督審計，發現產

83、業數據鏈中各組織的違規行為，監督整改，也會作為投訴舉報的受理機構，調查由群眾和組織反饋的違規行為，進行通報和整改督辦。32 1.行為審計行為審計 行為審計是指監督機構通過對產業數據鏈的各個環節活動進行事后審查，確認所有參與者的行為符合規范要求，并能夠追溯行為的合規性和合法性。行為審計可以從數據采集、數據處理、數據傳輸等各個環節入手，分析行為是否存在違規操作。例如，國家互聯網信息辦公室發布的個人信息保護合規審計管理辦法（征求意見稿），對個人信息保護合規審計機制進行了細化，明確了監管部門發現個人信息處理活動存在較大風險或者發生個人信息安全事件時，可以要求個人信息處理者進行合規審計的強制行為審計規定

84、。強制審計必須由個人信息處理者委托專業機構進行審計，且個人信息處理者應當在收到監管部門通知后盡快按照要求選定專業機構。在強制審計的情形下，專業機構應當在 90 個工作日內完成合規審計。情況復雜的，報監管部門批準后可適當延長。2.舉報受理舉報受理 舉報受理是指監督機構可以通過建立數據違規問題舉報受理渠道，接收相關人員對產業數據鏈中違規行為的舉報。監督機構在接收到舉報后，需要進行初步審核，對舉報內容進行調查核實。舉報依據可以是國家和地區內數據相關的法律法規制度和相關政策要求。例如，在歐盟一般數據保護條例（GDPR）生效后，歐洲各國相關投訴案件大幅增加。英國信息專員辦公室（ICO），三周內收到了 1

85、106 項數據保護投訴；法國國家信息自由委員會（法國數據保護局，簡稱“CNIL”）收到的投訴數量與前一年同期相比增加了 50。3.調查驗證調查驗證 調查驗證是指監管機構對數據違規行為的舉報內容進行深入調查和驗證，確認是否存在違規行為。調查驗證階段需要收集證據、了解相關情況，可能需要調取數據、詢問當事人或第三方等。例如，英國稅務海關總署（Her Majestys Revenue and Customs，簡稱“HMRC”）33 被英國隱私與公民自由組織（Big Brother Watch）投訴。該組織認為，稅務海關總署在未經同意的情況下收集超過 500 萬個生物識別語音 ID 的行為違反了GDPR

86、 的規定。HMRC 表示自己“鼓勵那些打電話利用語音 ID 服務的客戶，而不是讓客戶明確表示同意，但他們可以選擇退出并繼續按照常規方式使用 HMRC的服務”。英國國家數據保護局受理了投訴并開展調查發現，客戶在呼叫英國稅務海關總署的幫助熱線時，并不存在可以選擇常規方式進行身份認證的選項，并且在被允許訪問 HMRC 服務之前，呼叫者需要重復“我的語音是我的密碼”（”My voice is my password）這一短語。該錄音被輸入到當局的生物識別語音 ID 數據庫中，這顯然違反了 GDPR 規則，也驗證了英國隱私與公民自由組織投訴的真實性。4.違規查處違規查處 違規查處是指在確認發生數據違規行

87、為后，監督機構采取必要的追責、罰金、教育、清退等處罰措施。對于數據泄露、數據篡改、未經授權的數據收集和訪問等違規行為，進行查處的過程需要依據相關的法律法規和數據治理政策，確保程序的公正和透明。例如，以下是歐盟國家監管機構依據 GDPR 對違規企業進行懲處的案例。2019 年，法國監管機構對 Google 未經用戶同意的情況下擅自收集用戶個人數據的違規行為處以 5000 萬歐元罰款。2019 年，英國信息委員會對英國航空公司British Airways 因公司網站和移動應用程序存在安全漏洞，導致超過 50 萬名用戶的個人數據被盜取的違規問題處以 2030 萬英鎊的罰款。嚴格而公正透明的違規查處

88、結果可以促進企業加強對個人用戶數據隱私和敏感數據的保護，同時提升企業數據處理行為的合規性。5.監管通報監管通報 監管通報是指監督機構將重大違規行為和處理結果進行通報，向相關部門和公眾公開，起到警示和震懾作用，營造公眾參與監督的良好氛圍。監管通報可以增加產業級數據治理的透明度和公正性，進一步提高監管效果，促使企業或組織 34 加強自身數據治理體系建設，提高數據保護水平。例如，數據安全法自 2021 年 9 月 1 日實施以來，工業和信息化部信息通信管理局已通報 880 余款侵害用戶權益行為的移動互聯網應用程序（App）及第三方軟件開發工具包（SDK）。其中涉及“違規收集個人信息”占比最高，為 3

89、2.5%；其次是“App 強制、頻繁、過度索取權限”，占比為 24.8%。6.整改督辦整改督辦 整改督辦是指監督機構對存在違規行為的組織或個人改正問題、優化機制的進度進行監督和跟蹤的過程，確保問題得到解決和糾正。整改督辦包括制定整改計劃、跟蹤整改進度、評估整改效果等環節，以確保問題不再發生，并對整改不力的情況采取相應的處理措施。例如，前面提到的英國稅務海關總署（HMRC）違規收集用戶錄音的案例，英國信息專員辦公室（ICO）在確認海關總署的錄音的行為構成“重大違反數據和隱私規則的行為”后，給出了相應的整改督辦要求，英國稅務及海關總署（HMRC）被勒令刪除了 500 萬納稅人的錄音。（七）技術支撐

90、（七）技術支撐 在數據主體眾多、數據鏈路復雜、傳統技術無法實現高度互信和隱私保護的情況下，需要運用先進、創新的技術，通過構建和應用產業級語義技術、數據編織架構、智能化技術方案、隱私計算保護、區塊鏈安全存儲等方式，將技術與治理活動內容深度融合，形成基于底層技術能力的支撐保障，實現對產業級數據的有效管理和長效治理。1.語義技術語義技術 語義技術是通過對數據及其內容進行語義解析，從中提取核心語義信息，并進一步進行語義計算、語義處理、語義推理，實現所有信息組合和連接的技術。語義技術可以實現產業級數據鏈內各主體與主體之間的數據語義互通，構建通用性、行業性的數據語義網絡，解決產業數據分散、語義不統一等問題

91、，支持產業 35 內各主體更好地開展業務領域數據的搜索、共享與分析。例如，美國國家醫學圖書館研發的一體化醫學語言系統 UMLS，利用語義技術構建了醫學領域的語義網絡。UMLS 涵蓋了臨床、基礎、藥學、生物學、醫學管理等醫學及相關學科，收錄了約 200 萬個醫學概念，500 多萬個醫學詞匯。UMLS 超級敘詞表是一個非常龐大的術語庫，集成了生物醫學和健康方面的本體、敘詞表、分類表、疾病編碼集、專家系統、詞匯表中的術語及相關信息，如 MeSH、SNOMED、CT 等，其語義網絡為超級敘詞表中的概念提供統一的組織和分類，并揭示概念之間的語義關系。UMLS 語義網絡的構建和應用便利了全世界各地的醫務人

92、員的醫學資源語義拓展查詢和生物醫學信息獲取工作。2.數據編織數據編織 數據編織是一種數據架構類型，它通過打造數據的虛擬網絡，將來自不同數據源的數據運用統一的方法進行虛擬整合和連接，把正確的數據，在正確的時間，傳送給正確的人。數據編織可以實現產業數據鏈內的數據在管理集中、物理分散、邏輯統一的情況下，進行跨領域、跨數據主體的數據發現、語義理解和數據交互，保證所有數據源以靈活且業務可理解的方式交付給產業內數據需求方。例如，美國陸軍采用數據編織技術構建 Rainmaker（造雨者）數據架構，開發通用標準，在數量眾多的不兼容的作戰指揮系統中實現大量數據轉換，解決了“煙囪式”的系統之間缺乏互操作能力，各梯

93、隊和職能之間存在信息共享障礙的問題，實現了聯合網絡鏈接。Rainmaker 數據結構不僅將美陸軍、其他軍種和美國盟友之間的數據聯系起來，也將過去和未來系統之間的數據聯系起來，并支持美陸軍和其他機構建立廣泛人工智能服務，實現從智能武器到訓練 AI 的所有數據在作戰網絡上的共享。3.人工智能人工智能 人工智能是一種利用算法和數學模型讓計算機實現與人類智能類似反應的技術，具體的技術能力范疇涵蓋語音識別、視覺感知、自然語言處理和機器學習等特定方面。運用人工智能技術，特別是生成式 AI 的能力，可以實現產業級數 36 據鏈內的語義一致、過程追溯等跨域數據問題的智能化解決，并促進產業級數據治理中各機制內相

94、關業務場景的智能化實現。例如，Informatica 推出生成式 AI 驅動的數據管理平臺 ClaireGPT，讓用戶通過簡單的自然語言提示來消費、處理、管理和分析數據，智能化實現數據發現、數據流程創建和編輯、元數據探索、數據質量和關系探索以及數據質量規則生成。Salesforce 推出 AI 輔助數據分析工具 TableauGPT 和 TableauPulse，通過由生成式 AI 驅動的新方法，為用戶提供自動數據分析和個性化分析體驗。4.隱私計算隱私計算 隱私計算是一種保護數據隱私的計算方法，它在數據處理或共享過程中，通過使用密碼學和隱私保護技術，保證數據的隱私性和安全性，同時提供可計算功能

95、。產業數據鏈內的各方可以通過隱私計算平臺，進行敏感數據的協同計算，并且在進行計算時不暴露原始數據，以滿足隱私法規和監管要求，為產業級數據治理提供了隱私保護的可行方案。例如，國家健康醫療大數據研究院、微眾銀行、華鏈醫療科技有限公司三方協作，引入微眾銀行場景式隱私保護解決方案 WeDPR，應用隱私計算技術實現在保護數據隱私安全的前提下，開展醫療數據分析研究，解決了醫療領域的疾病數據合法合規共享的難題。解決方案利用聯合統計、聯合建模、聯合預測、匿蹤查詢、隱私求交等隱私計算能力，構建了一套與外部醫院、保險公司、體檢中心等醫療機構進行多中心科研的隱私協作機制。各方的原始數據均無需出庫，通過WeDPR 進

96、行多方大數據隱私計算，實現應對多場景規?；尼t療數據再利用。5.區塊鏈區塊鏈 區塊鏈是一種去中心化的分布式賬本技術，通過將數據存儲在多個節點上，并使用密碼學技術確保數據的安全性和不可篡改性。區塊鏈具有去中心化、透明和可追溯的特點，可以在產業級數據治理中提供安全可信的數據存儲和交換機制，構建去中心化的數據共享網絡，提高數據的可信度和共享效率。例如，上海數據交易所建設了數據交易鏈，充分利用區塊鏈中數據唯一性、不可篡改、去中心化等技術特點，構建了數據產品掛牌目錄上鏈功能，實現掛牌 37 數據產品全量上鏈，做到數據產品“一地掛牌全鏈流通”。相關數據交易參與方只要加入交易鏈聯盟節點，便可查看上海數據交易

97、所的全量掛牌數據產品。五、總結與展望 我們正處在一場席卷全球的數字化變革浪潮之中，數據正在深刻影響和深度參與到國家治理、經濟運行以及社會生活的方方面面。隨著數據成為第五大生產要素，數據要素市場的構建和培育正在“快馬加鞭”。對于所有認識到數據價值，并希望通過數據帶來價值收益的各類主體來說，積極參與數據要素市場建設、加快數據要素跨行業流通、不斷創新業務形態和商業模式的同時，更需要突破傳統數據治理的局限性，以更宏觀的視角加入產業級數據治理的“社會體系”，夯實高質量產業級數據基礎，優化數據要素流通環境，保障基本權益不受損害，從而為更好實現數據價值變現建立堅實基礎。產業級數據治理并不是“一蹴而就”的。作

98、為一套產業數據生態下的“環境治理方案”，要形成相對成熟的機制體制還需要相當長時間的探索、實踐和總結，也會面臨很多問題需要應對和解決。例如，需要強有力的牽頭單位“挺身而出”，組織模式有待不斷嘗試和磨合，產業級標準體系不夠完善，全新的授權和信用體系仍需權威機構參與，數據登記、服務評價等機制有待完善，監督審計尺度和粒度仍待摸索等等。這些問題和挑戰需要政府、法律以及各行各業的實踐者共同努力，以非凡的智慧攻堅克難，才能逐步實現完備的產業級數據治理理論和實踐體系框架，保障和促進數據要素市場的高速發展和高度繁榮。信安數據聚焦數據管理及數據要素流通領域，致力于成為國內最好的產業級數據治理及要素運營服務商，以“新理念、新技術、新模式”打造極致專業化的產品和服務，幫助客戶管理數據資產釋放數據要素價值?！帮L正勁足自當揚帆破浪，任重道遠更需快馬加鞭?！毙虐矓祿鳛橘惖乐械奶剿髡?，始終秉承“專業、合作、創新”基本理念，期望與全國客戶和合作伙伴一道，持續探索產業級數據治理這一全新課題，攜手共進、互利共贏、共謀發展，為全社會數字化轉型和數字經濟發展貢獻“信安智慧”。