国家数据局的设立,引起了社会各界的关注和热议。这个新机构的成立意味着什么?商道童言(Innovationcase)整理了主要的信息。

从媒体披露的信息看,新成立的国家数据局未来将成为我国数字化建设的具体执行机构,主要职能包括:1. 负责协调推进数据基础制度建设2. 统筹数据资源整合共享和开发利用3. 统筹推进数字中国、数字经济、数字社会的规划和建设。从职能上看,“数字化建设”包括“硬件”的数字基建和“软件”的数据资源体系两大部分。

数字经济应用实践专家骆仁童认为,国家数据局的成立,可以更好地统筹推进基础数据体系建设,统筹数据资源的整合共享和开发利用。以此为大数据产业提供更丰富的数据资源和更高效的数据获取渠道,为大数据应用和数据元市场提供更广阔的空间。

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促进数字经济整体发展

数据驱动数字经济发展。 到2022年底,我国现有数据交易公司将超过9.2万家。国家数据局的成立,将有助于解决数据要素在生产和流通过程中的确权、分配、安全等一系列问题。

最重要的原因,我国80%的数据都在政府与相关国企手里,“躺”在这些部门的服务器里。要了解城市人口详细的结构数据,了解商业设施的具体分布的历史数据等,这些最全、最准确、最及时的数据,都在政府部门手里,如果政府不做这件事,光靠企业根本不可能完成。

近年来,全国各省市充分认识到数据的重要性,相关中长期规划和重大发展战略已基本形成。在执行层面,相关部门迫切需要统筹推进,组建国家数据局。但这些大量的政务信息化的工作,产生了大量数据,非常分散、非常割裂。

国家数据局的成立,将在国家层面统筹协调,形成合力,推动全国统一的数据要素市场建设,也将推动大数据、算力服务、人工智能等领域高质量发展。

数字经济应用实践专家骆仁童表示,国家数据局的成立,必将更有利于解决数字经济发展中的数据确权、交易等一系列重要问题。最终将更有利于数据的利用,从而更有利于数字化发展。以数据要素为核心生产要素的数字经济,对高质量发展中国式现代化具有重要意义。

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发挥数据要素市场的作用

未来,地方和中央的机制需要理顺,在“国家数据局”出现之前,全国多个省市都设立了大数据管理部门。目前贵州、福建、浙江、广东、河南、内蒙古、上海等等地设有大数据管理部门。

地方大数据管理部门之间繁多杂乱,如名称很多,如大数据管理局、大数据发展局、大数据发展局等。还有如机构设置不同, 有的是直属地方政府,有的是地方经济和信息化部门的直属单位。

同时,数据也会有一个可交易的市场,让有数据的企业能获利,让需要数据的企业能方便地买到合法合规的数据,所以很多人把数据交易比喻成信息化时代的土地流转。

未来交易效率和更多可交易数据取决于几件事:

数据确权: 就是明确数据的所有权和使用权,类似于土地市场,只有确权后的土地才能流通,才有价值。

数据采集、数据清洗: 去除敏感的个人隐私信息,将其转化为结构化的大数据,才能进行交易。

数据标准化和数据标注: 让一些图像、视频数据成为标准化、可用的数据。

数据入表 :就是把有价值的数据作为无形资产放入资产负债表,这会带来企业资产负债表的扩张浪潮。目前,财政部已印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》,进入细则阶段。

数据定价、数据交易、数据流通: 这些都是比较容易理解的,都是数据交易市场的一部分。

以上是宏大的设想,但正如前面所说,数据是一个供给创造需求的领域,数据的可复制性也造成了“需求越大,成本越低”的特性。只有高效、海量的数据交易,才能让企业和居民产生更多的数据需求。

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平衡发展与安全

新的职能规划中,中央网信办和国家发改委与数据应用相关的部分职能将划归国家数据局。

商道童言(Innovationcase)观察到,国家数据管理局的定位是促进经济发展、服务全社会数字化转型,而不是强调安全和个人信息保护。数据最大的价值在于应用,应用的前提是安全。

我国数据要素的流通,大多通过场外交易市场进行交易。 过往的数据保护,总是强调保护数据源头的利益。很少有国家能从持有者的角度赋予他们权利,让持有者既不能垄断数据,也不能实现使用。

数据安全和数据利用是数据发展不可或缺的两个环节。 在过去的基础上重新平衡了数据的安全和利用,但这并不意味着数据领域的安全领域会放松 .

众多专家和业内人士的共识是,国家数据局的成立,可以更好地解决国家层面数据元资源开发利用面临的紧迫问题。例如,目前我国在基础数据体系方面,需要在数据确权、流转、交易、权益分配、安全合规等方面进行一系列制度建设, 为培育数据元市场提供保障。

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数据要素市场的制度保障

作为重要的生产要素,当前的市场体系并不完善,数据产权、交易流转等基础制度亟待制定和完善。 现在的大部分城市数据局只是本地政府信息办管理下的便民服务机构,国家数据局的成立,最现实的意义,就是各地现有的数据管理局可能有了主管部门,必然加快数据要素市场的建设速度。

以医疗行业为例,从医疗的角度来看,我国医疗领域的数据量非常大。中国人口众多,每家医院都有大量的患者和疾病数据。但由于数据流通不畅,各家医院只能各自为战,无法建立统一的数据体系。

这不仅增加了患者就医的难度,也极大地阻碍了医疗制度和医疗技术的发展进步。即使从技术发展的角度来看,医疗AI的研发需要调动各方数据来完善AI的数据模型,但如果不打通数据元市场,医疗行业的数据比较分散, 还必须考虑对患者隐私的保护,这使得相关研发企业难以获得数据,阻碍了技术研发。

同样,在很多行业,一些企业和研究机构都思考过数据联盟的问题,但在实践中,这种联盟极难推广。例如,训练大型模型需要大量数据,这给数据清洗、筛选和标准带来了巨大的工作量。他们也希望与数据量大的企业合作,让数据量更大,质量更好,但现实情况是,企业往往不愿意共享这些数据。郭朝晖表示,由于这些数据联盟没有行政执法权,很难真正推动数据流通。

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