【资料图】
随着数据要素对数字经济、数字社会、数字政府的影响日益深远，数据治理体系也逐渐成为国家治理体系的重要组成部分。当前，数据治理体现在国家、行业、区域、企业、个人等不同层面，涉及采集、存储、加工、分析等不同管理阶段，传统治理手段难以应对愈发复杂多元的数据治理需求。进一步完善数据要素治理制度，有利于建立健全规范有序的数据要素治理体系，为推进国家治理体系和治理能力现代化提供有力支撑。
健全数据治理体系是推进国家安全体系和能力现代化的必然要求。在数字化转型的大背景下，云计算、物联网等技术应用将数据汇聚在互联网上，数据泄露、篡改、滥用、丢失等安全风险与日俱增。强化数据安全保障体系建设，把安全贯穿到数据供给、流通、使用的全过程，有助于维护国家安全和社会稳定。
健全数据治理体系是建设高标准数据要素市场体系的关键任务。政府、企业、社会等各方主体掌握的数据有差异性，对数据的治理能力和治理职责也各有不同。因此，应坚持多元数据融合，建立多主体协同治理的工作机制，从“各自为战”向“各司其职”转变。健全的数据要素治理体系有利于数据要素市场化配置，有利于建立公平、有序、规范、健康的数据要素市场，更好发挥数据要素在推动数字经济高质量发展中的积极作用。
建立数据要素治理制度的核心。一是建立安全可控、弹性包容的数据要素治理制度，重在“安全治理”。二是构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，重在“协同治理”。
持续加强数据分类分级管理。进一步细化数据分类分级基础性工作，推进重要数据识别认定、目录制定和分级防护工作，为数据确权授权、交易流通、合规监管夯实工作基础。构建数据要素的分类分级授权使用体系，根据不同类型数据的属性和安全防护要求，明确数据资源提供方、使用方、监管方等各方主体的数据安全法律责任。强化数据分行业监管和跨行业协同监管，按成熟度分步选择典型高频重点领域，依据行业特点制定数据治理细则并分别推动数据应用。
完善配套标准规范和法律法规。推进数据治理标准本土化建设，制定数据采集、存储、加工、分析、服务、流通、交易、衍生产品等治理全链条的标准，提高数据要素的互操作性、准确性、规范性，促进数据要素全链条高效衔接。完善数据治理能力评估体系，推动各部门各行业完善元数据管理、数据脱敏、数据质量、价值评估等标准体系。构建统一标准的标识服务体系、登记存证体系、认证管理体系、授权管理体系、分级分类体系、算法管理体系。细化对数据治理法律法规的司法适用，加强互联网法院等新型司法治理主体的执法能力，界定数据相关合规公证、安全审查、算法审查、侵权认定的实现规则，加强对数据要素安全流动的保障。
强化数据安全技术体系建设应用。以“区块链+可信驱动技术”强化数据治理，通过可追溯分布式的数据系统技术弥补数据质量短板，运用非对称加密技术和算法提升安全管控，运用点对点技术和智能合约技术促进开放共享。聚焦数据流通安全保障技术，加快推进隐私计算的应用普及，加强多方安全计算、联邦学习、同态加密等重点技术攻关，加速应用场景落地。优化数据中心、超算中心、物联网等基础设施的空间和产业布局，为数据要素的生成、流通和交易提供“算力+数据+算法”的载体支撑。落实数据安全法律法规，增强网络安全风险识别和应急处置，强化对数据要素的监测认证、安全评估和风险预警，前瞻研判数字技术应用衍生风险。
加强数据治理国际交流合作。深入参与国际高标准数据治理规则制定，加强政策规范和技术标准建设，抢抓机会窗口提升我国国际话语权。系统比较分析国际数据治理规则，做好与不同经济体之间的规则联通和适配，减少因治理规则冲突为跨国企业带来的合规挑战。依托自贸试验区等重点区域开展数据安全可信流通试点，围绕网联车、智能制造、金融、商贸等领域，强化数据安全风险研判和防范。
（房毓菲 作者供职于国家信息中心信息化和产业发展部）
关键词：
