畢馬威&阿里研究院：數據大治理報告（附下載地址）

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作為數字經濟的核心生產要素，數據正成為經濟轉型和發展的新引擎，以及社會治理的有效工具。例如，在此次新冠肺炎疫情的防控工作中，包括大數據分析和人工智能在內的高科技手段被廣泛應用在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等環節，效果顯著，體現了大數據在公共衛生事件及社會治理中的重要性。因此，進一步鼓勵數據的有效利用是新經濟發展不可或缺的必要條件；但與此同時，由于大量數據中包含有個人隱私及商業機密等敏感信息，一旦泄露將對個人或企業帶來難以估量的傷害和損失，保護數據安全，降低數據風險也迫在眉睫。如何在兩者之間找到平衡，構建合理、有效的數據治理體系是一個重要的問題。

數字經濟是新的經濟形態，對原有生產方式和社會分工方式進行了重新定義，因此目前各國對于數據治理和數據安全領域的立法都還處于摸索狀態。例如，歐盟通過了目前最嚴格的個人信息安全立法《通用數據保護條例》（General Data Protection Regulation，簡稱GDPR），實施兩年以來盡管在個人信息保護及提升民眾對個人數據保護權的認識方面頗有建樹，但有研究顯示它同時也提高了企業的合規成本，對于創新型初創公司的發展可能形成阻礙。美國、韓國、日本等國家也都出臺了相關法規體系，致力于構建出多元化、多層次的數據治理規范體系。中國目前也正在抓緊制定個人信息保護法和數據安全法。

本報告首次提出了 “數據大治理生態體系”的概念，它擴充了傳統意義上的數據治理的內涵，從企業層面上升到社會層面，從頂層設計上明確各相關主體的權利和義務，既注重保護個人隱私和數據安全，又注重更好地挖掘數據價值、促進數字經濟發展，從而實現全社會效益的最大化和可持續發展。該體系具有多物種、多角色、流動性等幾大特征：

? 多物種是指這一體系中的參與者眾多，既有企業、個人、政府等主體，也包含行業協會、產業聯盟、消費者保護協會、媒體、智庫、國際組織等機構在內的眾多利益相關體。

? 多角色是指這一體系中的參與體可能同時擔任著不同的角色，既是數據的生產者也是數據的使用者，各司其職同時又相互關聯和支撐。

? 流動性是由數據的虛擬性和流動性等特點決定的。數據主權、數字經濟已經成為各國高度關注的全球性問題。一個國家或地區的數據治理立法和實施會對其他地區產生“規范溢出”的影響，數據傾向于流向適應數據產業發展需求的地區。

在該生態體系中，企業、個人和政府是其中最主要的三大參與主體：

企業：企業是數字經濟的核心推動者。企業的數據治理指的是企業對所擁有的數據資產的治理，這些數據資產也是企業資產的重要組成部分。因此，企業對數據資產的治理也可以被看作是公司治理的一部分。與公司治理相似，數據治理也需要在企業戰略層面從上至下進行推動，通過建立組織架構，明確董事會、監事會、高級管理層及內設部門等職責要求，制定和實施系統化的制度、流程和方法，確保數據統一管理、高效運行，并在經營管理中充分發揮價值。

企業端數據治理整體框架通常包括四大關鍵環節：

? 數據戰略：企業對數據治理的整體策略和方向；

? 數據資產盤點：明確企業數據的范圍和分布；

? 數據規范：打破數據壁壘，實現數據互通和共享；

? 企業數據治理對三道防線：實現數據質量閉環管控。

公眾：公眾是數字經濟的主要參與者。隨著全球互聯網滲透率的提高，商業世界中用戶所產生的包含個人信息的數據也實現了幾何級數的增長。同時，物聯網環境下“無目的”的數據收集（如攝像頭）也將遠遠超過 “有目的”的數據收集。在一定意義上，數據自動化記錄正在成為人類社會各類設施設備的基本屬性之一，高度數據化正在成為個體生活環境的基本特征。在這一必然趨勢下，對個人信息的判斷及其保護機制，以及對時代發展與技術創新的影響，也有必要重新思考和認知。一方面，企業通過挖掘用戶數據實現有效的用戶畫像，不斷優化客戶的購物和服務體驗；但另一方面，個人信息在不斷的被獲取、存儲、交易、利用，與之相關的數據泄露事件也可能發生，用戶數據的產生和使用正在成為一種社會挑戰。在健全個人信息保護相關法律的同時，加強對公眾的信息保護教育和提高其自我保護意識、完善消費者數據維權渠道也十分重要。

政府：政府是數字經濟的參與者、推動者，同時也是監管者。政府在數據大治理中可以發揮三個關鍵作用：第一，搭建共享平臺，實現政府部門內部政務服務數據的互聯互通和共享，提高政務服務效率和質量；第二，通過信息公開，合理、可控地將相關政府數據開放給社會公眾，更好地挖掘數據的潛在價值，推動科技創新和數字經濟發展；第三，完善重構政府數據治理制度體系，實現數據隱私保護和社會效益最大化之間的平衡。同時，數字經濟時代的立法也應實現從監管到治理的轉變。傳統的互聯網監管政策更多的是政府單方面的管理，而數據大治理強調多元化參與，不僅包括政府數據治理，也包括企業自律和消費者個人信息保護意識提高等等，政府、企業、公眾三方協同配合，共同挖掘數據的價值。我們建議制定數據治理政策時可以參考如下四個原則：鼓勵創新、開放包容、多方參與、協同治理。

最后，本文也探討了衡量數據治理體系的一個指標體系框架。這個框架可以包含三大類指標：數據產業發展指標、個人信息保護指標、數據安全指標。我們將目前較為重要的考察指標分類列出，作為建立指標體系的初步探索，也希望能夠為日后構建成熟指標體系提供一個初步的基礎。（關注公眾號“三個皮匠”，獲取最新行業報告資訊）