数据治理：数字化发展的基础和条件

以大数据、云计算、区块链、移动通信、人工智能、物联网等为代表的信息技术创新发展，推动人类社会加快进入数字化时代。党的十九届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二○三五年远景目标的建议》（以下简称《建议》），明确提出要“加快数字化发展”，为发展数字经济、建设数字中国提供了基本遵循。

数据要素的独特作用

显映现实世界。现代信息技术的飞速发展，让人们制造数据、获得数据、应用数据的能力空前提升，借助传感器等各种电子设备，可以把客观事物及其发生发展轨迹、人们的行为活动、社会事件等等都转化成数据记录和保留下来。通过集成运用多学科技术成果，为现实世界建立数字映射、数字镜像和数字孪生体的过程，就称之为量化或者数字化。数字化产生的数据，起到了描述客观、延续历史的作用。

实现万物互联。随着产业数字化深入推进和物联网的迅猛发展，世界进入万物互联时代。在信息技术的支撑下，把相互不联系的事物连接起来称之为数据运算，并且把运算结果再映射到现实世界，就驱动人、事、物发生改变。网上购物时，消费者、商家和商品的数据发生关联；商家通过关联数据进行大数据分析，再用分析结果作为驱动条件，筛选出特定商品信息呈现给客户，在5G、云计算等技术支撑下，大数据能够把世间万物与时间、空间连接在一起，形成一个与客观世界相对应的数字孪生世界。

拓展意识空间。通过数据记录下现实世界所发生的事情，这些数据被传输、连接、整合在一起，在更大范围、更多维度上呈现出与现实世界相对应的完整影像。只要联上网络，可以足不出户而知天下，相隔万里的人们能够直接对话。借助数字技术，人们的意识空间大大拓展和加深，大大增强了人们认识世界、改造世界的能力。

促进价值实现。数据除了具有生产要素的一般特征，还具有个别特征。数据要素不能直接转移固有价值，却对其他资源要素作用的发挥具有放大、叠加、倍增的功效。基于量化、连接、融合的特质，数据可以串联起生产、分配、流通、消费全过程。通过汇集关联不同来源、不同内容、不同维度的数据，可以突破时空限制，实现资源更为有效的配置和动态管控，比如做到定制化生产与零库存，提高劳动生产率；支持跨领域创新和新生态的建立，促进服务质量改善。各级政府深入推进大数据应用，“让数据多跑路，群众少跑腿”，改善营商环境，提高政务服务和社会治理效能。数据要素对经济发展、国家治理和人民生活等的影响还在持续增强，其所能发挥的作用和释放的价值潜能巨大。

预测变化趋势。人们能够通过大数据分析和人工智能算法，从海量数据中发现不同实体间的相关性和规律性，从而预测现实世界事物的关联与发展趋势，加深对现实世界运行规律的认识，并通过数据运算来预测潜在的风险，对系统进行有效的安全监管；通过调整模型参数来预演压力情况、评估各种措施和行动将会产生的影响与效果，能够指导人们未雨绸缪，主动应对甚至引导变化。自动驾驶使用大数据分析和人工智能算法，融合处理各种传感器信息，驱动驾驶任务执行，就是“数据驱动”最为典型和直观的写照。这种预测趋势、辅助决策、指导行动的作用，体现了大数据在数字化发展中所具有的基础性、先导性功能定位。

为数字化发展夯实基础

做好数据资源全局性规划和数据流通顶层设计。数据要素之于生产，是在流通和应用环境中体现价值。数据是国家基础性战略资源，要从数字化发展和国家治理全局，看待数据治理的目标和重点。要在已建立的政府数据资源目录基础上，从源头上对数据资源进行细化的分级、分类和统筹规划，建立数据资源分布地图。区分公共数据和私域数据，按照政务数据、商业数据和个人数据的不同特点，分别对其定义、产生、管理和应用建立规章制度，确立并发布权威数据源，制定数据标准和交换接口标准，贯彻一源多用原则，规范和优化数据流动秩序，降低数据交换成本，提高可信数据供给，改善数据质量，减少过程数据和垃圾数据的堆积，为数据中心的合理布局和规模提供依据，降低大数据基础设施建设的盲目性。

协调统筹建设三个层次的数据治理体系。明确各层级覆盖数据收集、存储、关联整合、价值挖掘、传输应用全过程的数据治理重点内容，包括目标、原则、组织机构、制度、流程、数据资源管理责任、数据标准规范、技术支持要求、数据安全保护等，引导各级组织具体的数据治理实践不仅考虑经济利益，还要考虑维护国家安全、保护个人隐私、促进流程优化、改善服务质量等目标的实现，并据此明确数据治理各环节的责任主体和主要职责，建立相应的工作流程。

因地制宜地建立工作机制和技术支持保障。逐步完善数据治理体系，提高数据要素价值创造力。着力解决数据时效性差，一致性难以维护，责权利不清等基础性问题，提高数据资源使用效率。大力推进“鲜活”数据的关联、多源数据的充分融合和深度挖掘、实时数据的广泛应用等创新性工作，增强大数据的价值创造力，为加快数字化发展、提高智能化水平奠定基础，创造条件。