在大数据时代,数据的价值被越来越多的国家政府、组织机构和企业管理者所认知和使用。在党的十九大报告中,习近平总书记提出了“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”的要求,为大数据和人工智能的发展指明了方向。当前,我国人工智能进入新的发展阶段,国务院于2017年7月印发了《新一代人工智能发展规划》,也给数据的标准化和治理能力提出新的更高要求。

  一、当前数据治理的重要意义

  提高数据标准化和治理能力的关键,是要避免数据开发和利用过程中的负面效应。在数据的产生、流转和使用过程中,管理、使用不好大数据,会给国家主权安全、意识形态安全、执政安全带来损害,会对社会的正常秩序产生难以预料和控制的危险,会给国家、企业和个人造成难以挽回的损失,会给个人隐私、人格尊严等造成不必要的伤害。避免数据开发和使用的负面效应,最重要的要靠国家和政府,也就是说,数据治理最重要的是国家和政府行为。政府通过政策引导、法律规范和对违规企业、个体的惩处,就能保证数据生产流程、数据使用过程合法化、规范化和无害化,从总体上实现政府对数据的可控、可用。

  数据治理具有多方面的重要意义。第一,加强数据治理是改善人们生产和生活的需要。数据在个体解决日常生活中的衣食住行、在企业定点提供服务和不断提升服务水平的过程中发挥重要作用。政府对数据进行有效治理,才能够保证企业和机构取得更好的经济效益和社会效益,也将使人们的生产和生活更加便利、安全。第二,加强数据治理是建设世界科技强国的基础。大数据作为人工智能的基础,近年来已经成为全球经济与产业发展热点,并逐渐与产业相互融合,进入实际应用阶段。加强数据治理对于构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国具有基础性意义。第三,加强数据治理是经济转型升级的重要推动力。通过数据治理,开发好、利用好、管理好数据资产,推动大数据与现代产业体系结合,大数据与大众创业、万众创新结合,培育数据密集型产业,可以推动经济形态由传统要素驱动向“数据驱动”的新经济形态转型升级。数据资源丰富的互联网龙头企业及国有企业可以依靠自身数据优势,将自身打造成为“双创”战略的重要载体,使数据真正成为大众创业、万众创新的沃土。第四,加强数据治理是提升国家治理能力的核心。加强数据治理,有助于推动政府“精准治理”“阳光施政”“智慧决策”,使政府从“主观主义”“经验主义”的模糊治理方式,向“实事求是”“数据驱动”的精准治理方式转变。加强数据治理,才能实现政府权力清单、负面清单和责任清单的规范化、透明化管理,完善技术反腐体系,才能够有效引导社会舆论,防范突发性破坏性事件,有效维护社会稳定。第五,加强数据治理是提高国际竞争力的重要因素。在新一轮国际竞争和大国博弈中,我国很多领域具有超越的潜在优势。从全球范围内来看,数据标准化和治理工作大都处于起步阶段,无论是术语、架构,还是存储、处理、行业应用等,都尚未形成标准规范。在这种形势下,我国应顺应时代发展趋势,抓住契机,成为国际大数据标准化和治理的引领者。

  二、各方协作数据治理的几点意见

  工信部等部委高度重视大数据标准化工作,从2014年至今,在政策文件制定、技术产品研发及产业化、标准体系建设等方面做了很多工作,对推动大数据产业发展发挥了重要的作用。国家从大数据与国家治理创新相结合、大数据与现代产业体系相结合、大数据与大众创业万众创新相结合等高度加强了大数据战略部署和顶层设计,出台了《促进大数据发展行动纲要》等一系列文件,大数据基础标准、技术标准、产品和平台标准、安全标准、应用和服务标准五个类别的标准体系逐步完善,数据标准化及治理工作稳步推进。在看到成绩的同时,也要看到当前数据治理中还存在很多问题,如:数据标准化整体规划不足;数据行业性特征突出,数据分割现象严重;多源数据的汇集技术滞后;跨领域数据技术人才不足;数据安全面临风险;数据价值开发利用不够;数据中介机构不完善,等等。

  尽管数据治理最重要的是国家和政府行为,但也同样离不开社会各个方面的协作和支持。互联网企业、智库机构、专家学者个人怎样才能为数据治理贡献智慧和力量呢?在此,提几点建议:一要深化对数据治理概念的理解。深化对数据治理概念及其基本问题的认识,需要对数据治理的领域、数据治理的框架、数据治理的法律规范等问题开展深入研究,从多个方面勾勒大数据治理的全貌,深入理解大数据在社会治理、经济发展、文化建设、生态治理等领域的应用价值和应用方式。二要针对数据治理前沿问题开展研究。数据治理是一项系统工程。当前,我们要重点关注数据治理中的标准体系、法律体系和制度体系;重视研究数据标准体系、重视保护“数据主权”、重视加强信息保护、重视研究大数据立法与法律制度建设、重视研究数据治理体制机制创新等一系列前沿问题。三要特别加强数据标准化研究工作。加快大数据标准研制对于提高大数据相关技术的规范性和科学性,推动实现数据综合利用具有重要意义。当前,亟须研制数据分析、数据安全、数据质量管理等技术标准,以及数据处理平台、开放数据集、数据服务平台类新型产品和服务形态方面的标准等。四要加强沟通交流,形成大数据治理的合力。数据治理是一个复杂的系统工程,涉及到国家治理、经济、技术、法律等多个层面。开展数据治理需要借鉴企业管理、公共管理等多领域的成果,也需要整合更多的跨学科学术资源联合攻关。为加强经验交流,建议相关智库机构可以建设“数据标准化及治理优秀案例库”。五要关注数据治理国际动态。在当今互联网和全球化时代,数据治理是全球范围内的共同事务,我们需要关注数据治理国际动态,加强国际数据治理的沟通与交流,推动建立数据治理国际标准。同时,要以国外数据治理的实践和经验为鉴戒,既要树立全球视野,学习国外数据治理先进经验,也要防范重蹈国外有些国家因数据治理不善而出现的各种社会危机。

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