建大数据治理体系 造良好产业发展环境

随着大数据价值和潜能为全社会所认知、所关注，大批的企业、开源基金以及风险投资纷纷进入大数据领域。从时间上来看，全球大数据产业的生态在2012年基本形成雏形，2013年达到大数据宣传的顶峰，2014年基本上趋于理性，2015年、2016年逐步走入健康发展期。

产业生态发展和变迁

回顾大数据产业生态的发展和变迁，2012年，大数据领域最具影响力的技术和产品主要是围绕数据的清洗、汇聚、存储、处理等基础技术和基础设施开展。

2014年，数据驱动的人工智能取得突破性进展，并形成了一批针对特定应用场景的大数据管理和处理解决方案，数据分析类产品成为大数据产业中最活跃的部分。

2016年，虽然大数据技术尚未完全成熟，但已经建立起基本完整的体系，并且日趋与传统行业紧密结合，面向行业的大数据应用迅速发展，成为新焦点。

2017年，随着行业应用不断的深入，数据作为基础性战略资源的地位也日益凸显。数据确权、数据质量、数据安全、隐私保护、流通管控、共享开放等问题日益受到高度关注，并引发各界深度思考，大数据治理这个问题受到了广泛的关注，成为产业生态系统的一个新的热点。

产业发展问题和不足

纵观大数据治理研究和实践现状，经过各界学者的不断努力，已经有不少成功的研究和实践探索工作。比如，在国家政府层面，围绕促进数据共享开放、保障数据安全和保护公民隐私等方面陆陆续续出台了相关的政策和法规;在企业组织层面，也出现了很多针对企业组织改善数据管理能力成熟度的模型;在技术发展层面，面向数据质量保证的方法与技术，促进数据互操作的技术和规范标准也得到广泛关注，尤其是对数据质量、方法和工具的关注度在市场中持续走高。然而，就大数据产业发展现状而言，依然存在很多问题和不足。

第一，大数据治理概念的使用相对比较狭义。大多以企业组织为对象，仅仅是从一个组织的角度来考虑大数据治理相关问题。比如，从大数据类型、行业领域、治理科目等纬度来定义企业的大数据治理框架，指导企业制定相应的大数据治理计划，或者从原则、范围、实施与评估等纬度规范企业的大数据治理工作。然而，多元数据的聚集和跨组织、跨领域数据深度融合挖掘才是展现大数据价值的前提，各界普遍存在着对突破数据的组织边界进行流动的需求。可以看到，随着数据开通流通技术以及相关渠道的逐步建立和完善，数据跨组织流动和应用已经在发生 ，而且呈现日益普遍的趋势。这就需要大数据治理突破组织边界，从行业内到跨行业、从区域内到跨区域、从全国乃至到全球多个层次进行考虑。

第二，大数据治理内涵的理解还没有形成共识。不同的研究者，不同的组织机构，从组织业务和管理流程设计 、信息治理规则、数据管理应用等不同视角都在尝试给出治理的不同定义。有人认为大数据治理就是IT治理的延伸，是它的一部分;有人认为大数据治理需要独立于IT治理，是数据管理的延伸。有的着重于大数据相关制度优化、隐私保护和数据变现政策。也有把大数据治理定位为企业对其数据可用性、可获性、完整性和安全性的措施以及全面的管理，等等 。可以看到，各界对大数据治理形成共识还需要一定时日。

第三，大数据治理相关的研究实践是多条线索并行，关联性、完整性和一致性不足。比如，数据作为一种资产的地位还没有通过法律法规予以确立，这就对它的确权、流通带来很大影响。大数据的管理已经有不少可用的技术与产品，但是缺少多层级管理的体制和高效管理机制，怎样有效结合相关技术和标准规范，建立大数据共享开放环境仍然在探索之中。企业安全保障制度、行业自律监管机制和国家通过法律确定的强制手段方面还需要完善，围绕数据来进行宏观的顶层设计也需要提上日程。

建立大数据治理体系

要构建一个大数据的治理体系，并且这个大数据治理体系必须跳出单个组织的边界，从营造国家大数据产业发展环境的视角来进行全面和系统化的考虑。一是数据资产地位的确立，二是数据的管理体制，三是促进数据共享和开放，四是保障数据的安全和隐私。这四方面内容涉及到每一个组织层面，也涉及到每一个行业、每一个领域，要上升到国家层面。这是一个多层级的事情，具体的手段可以通过制度的建立、法律法规的制定，标准规范的制定，还有大量的应用实践。实际上，现在的应用实践远远不够，很多经验还来不及总结和凝练，需要先行先试，要非常重视相应技术支撑体系的建设。

在国家层面，需要明确数据的资产地位，在法律法规的层面确立它的资产地位，从管理体制机制方面兼顾现状和未来的发展，建立适合国情的良好的数据管控体制和相应的管理机制。要促进共享开放，需要制定促进数据共享开放的政策法规和标准规范，实现政府部门间的数据共享，规范市场主体间的数据流通和交易，建设政府主导的数据开放平台，促进政务数据和行业数据的融合应用。同时，要出台数据安全和隐私保护的法律法规，保障国家、组织和个人的数据安全。

在行业层面，需要在国家相关法律框架的约束之下，考虑本行业中企业的共同利益和长效的发展，构建相应的行业大数据的治理规则，建立规范行业数据管理的组织机构，制定行业内的数据管控制度，制定行业内数据共享和开放的规则和相应的技术规范、数据规范，构建行业内的数据共享交换平台，为本行业的企业提供数据服务，促进行业类数据的融合应用，制定行业内数据安全保障制度，确保行业类每一个成员单位的数据安全、权益以及相应的商业秘密。

在组织层面，每一个组织都需要考虑通过组织内部的规章，把数据确定为它的核心资产，这样才能有利于有效的管理和应用。要建立适应数据资源完善、价值体现、质量保障等相关的组织架构和过程规范，提升企业对数据的全生命周期管理能力，也需要促进企业内部的数据共享。特别是大企业到一定程度后，企业内部的数据孤岛越来越多，加强对外的数据流通和交换是一个商业行为，要充分的盘活大家掌握的数据的价值。在安全隐私保护上，企业需要结合在政府层面、行业层面以及自身的管理和相应技术措施，既要保护企业自身的数据安全，也要保护客户的数据安全和客户隐私信息。

以上三个层次如何发挥作用?在国家或者政府层次需要制定大数据相关法律来指导和监管行业和组织层面的大数据治理。行业层次通过行业自治模式，作为国家和企业的沟通桥梁，在自愿原则下形成行业联盟，在国家法规政策指导下，制定行规行约，以及各类标准，监管企业行为，同时也积极地向政府传达行业的共同需求。每一个单位和每一个企业要在国家和行业框架下确立自己的目标，优化对大数据资源的管理，最大化大数据获得的利益，并为行业和国家大数据发展不断贡献自己的成功案例，这三个环节是相互依存，互相促进的，这是一个治理体系不可或缺的三个层次。

大数据治理体系建设是国家实施大数据战略的重要保障，是发挥大数据作用，做大做强大数据产业的重要因素，也是关键基础。大数据治理体系建设已经成为发展的重点，然而当前还处于发展雏形阶段，体系性不足，分层次、多纬度推进大数据治理体系建设仍然任重道远，需要各界的共同努力。

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