数据治理之路——贵州实践 pdf下载

本书站在国际的视角、历史的视角和系统的视角，围绕数据治理体系框架，以贵州为例研究分析数据治理的实践。内容分为两篇。第一篇分析总结了国际上重点国家和地区的数据治理实践经验，梳理介绍了国内数据治理的发展历程和总体现状。第二篇详细介绍了贵州在数据治理方面的探索过程，并从数据资产化探索、数据管理的体制机制、数据共享开放、数据安全和隐私保护四个方面深入分析总结贵州经验。国家高度重视数字政府、数字经济、数字社会的发展，各地政府纷纷启动数字化改革和数据要素市场培育工作。贵州是国内大数据的先行者，深入分析总结贵州实践经验，对于国家发展数字经济、提升数据治理能力有十分重大的借鉴意义。

梅宏，祖籍重庆，长于贵州余庆。中国人民解放军军事科学院教授、副院长。中国科学院院士，欧洲科学院外籍院士，发展中国家科学院院士,国际电气与电子工程师学会（IEEE）会士，中国计算机学会会士、理事长，高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学）主任。主要从事软件工程和系统软件领域的研究。曾获国家技术发明奖一等奖和二等奖、国家自然科学二等奖、国家科学技术进步奖二等奖等。

第一篇．他山之石――国内外数据治理实践
第1章．数据治理的国际实践．/．3
1．1国际数据治理的基本模式．/．3
1．2数据资产化探索．/．5
1．2．1 美国――探索构建数据资产化管理体系 / 5
1．2．2 欧盟――从数据价值链到单一数据市场 / 8
1．2．3 新加坡――挖掘数据价值，促进数字经济
发展 / 11
1．3数据管理的体制机制．/．13
1．3．1 美国――构建价值驱动的数据管理生态体系 / 13
1．3．2 欧盟――打造多层次的一体化数据管理模式 / 18
1．3．3 新加坡――建立多部门协同的数据管理体系 / 21
1．4数据共享开放．/．25
1．4．1 美国――政策与技术相结合的共享开放保障
格局 / 25
1．4．2 欧盟――公私部门协同推进的共享开放模式 / 29
1．4．3 新加坡――支撑数据协同创新的共享开放
机制 / 37
1．5数据安全和隐私保护．/．39
1．5．1 美国――扩张型数据安全和隐私保护机制 / 39
1．5．2 欧盟――主动防御型数据安全和隐私保护
机制 / 41
1．5．3 新加坡――融合型数据安全和隐私保护机制 / 44
参考文献．/．46
第2章．数据治理的国内实践．/．47
2．1对数据资源的认识不断深入．/．47
2．1．1 第一阶段：加快数据资源建设和共享，提升管理
服务效能 / 48
2．1．2 第二阶段：深化数据资源共享开放，助力
“放管服”改革 / 51
2．1．3 第三阶段：培育数据要素市场，赋能经济社会
全面发展 / 56
2．2探索建立大数据管理体系．/．58
2．2．1 建立统筹协调机制，明确工作职能 / 58
2．2．2 强化组织领导机制，推动工作落实 / 59
2．2．3 加强标准化建设，推动数据管理能力提升 / 60
2．3强化政务数据共享开放．/．62
2．3．1 基础设施整合：电子政务+云计算数据中心 / 63
2．3．2 数据资源整合：系统整合及共享平台建设 / 66
2．3．3 业务流程整合：“互联网+政务服务”体系建设 / 71
2．4强化数据安全与个人信息保护．/．74
2．4．1 法律先行：数据安全保护法律框架基本形成 / 74
2．4．2 标准推进：大力推进数据安全保护标准建设 / 76
2．4．3 监管保障：开展各类专项行动强化监管举措 / 78
参考文献．/．81

第二篇．贵州实践――先行先试谱新篇
第3章．贵州数据治理概貌．/．85
3．1贵州大数据发展历程．/．85
3．1．1 从无到有――大数据战略引领贵州新发展 / 86
3．1．2 云上贵州――探索信息化建设新模式 / 91
3．1．3 “聚通用”攻坚――国家大数据综合试验区落地
生根 / 95
3．1．4 各司其职――自上而下工作机制逐渐理顺 / 101
3．1．5 后发赶超――贵州数字经济发展成为全国
示范 / 105
3．2从数据治理体系框架看贵州实践．/．110
3．2．1 贵州数据治理的四项内容 / 112
3．2．2 贵州数据治理的四大支撑 / 113
参考文献．/．114
第4章．贵州数据资产化探索．/．116
4．1贵州数据资产运营实践．/．116
4．1．1 夯实数据要素化管理 / 117
4．1．2 加快推进数据资产化 / 120
4．1．3 推动实现数据资本化 / 122
4．2贵州数据资产运营框架与模型．/．123
4．2．1 贵州数据资产运营的三大特征 / 123
4．2．2 数据资产运营框架 / 125
4．2．3 数据自治与可信流通模型 / 134
4．3贵州数据资产化探索的成效及启示．/．136
4．3．1 成效及不足 / 136
4．3．2 经验及启示 / 138
参考文献．/．140
第5章．贵州数据管理的体制机制．/．141
5．1贵州数据管理的探索实践．/．141
5．1．1 强化统筹管理，建立一体化数据管理格局 / 142
5．1．2 完善顶层设计，出台一系列政策标准规范 / 144
5．1．3 探索管理机制，形成三层次数据管理架构 / 146
5．2贵州数据管理的四大机制．/．155
5．2．1 数据管理研究的理论基础 / 156
5．2．2 多元化共治 / 161
5．2．3 规则化法治 / 163
5．2．4 平台化精治 / 165
5．2．5 场景化善治 / 167
5．3贵州数据管理的成效及启示．/．169
5．3．1 有效处理四大关系 / 170
5．3．2 成效及不足 / 171
5．3．3 经验及启示 / 172
参考文献．/．174
第6章．贵州数据共享开放．/．175
6．1贵州数据共享开放的探索实践．/．175
6．1．1 资源整合，做好政务数据资源汇聚 / 175
6．1．2 技术支撑，建设数据共享开放体系 / 182
6．1．3 创新牵引，推进公共数据开发利用 / 185
6．2贵州数据共享开放的调度机制．/．197
6．2．1 确权分责，探索权责清晰的数据管理模式 / 197
6．2．2 专职专岗，创建数据精细化管理模式 / 197
6．2．3 可控可溯，建立数据全生命周期的监管模式 / 202
6．3贵州数据共享开放成效及启示．/．205
6．3．1 成效及不足 / 205
6．3．2 经验及启示 / 206
参考文献．/．207
第7章．贵州数据安全保障．/．208
7．1贵州数据安全的探索实践．/．208
7．1．1 强化数据安全顶层设计 / 208
7．1．2 促进数据安全能力提升 / 210
7．1．3 打造数据安全最佳实践 / 216
7．2贵州大数据安全保障体系．/．219
7．2．1 数据安全保障的理论基础 / 220
7．2．2 贵州大数据安全保障框架 / 225
7．2．3 贵州大数据安全防护机制 / 230
7．3贵州大数据安全成效和启示．/．233
7．3．1 成效及不足 / 233
7．3．2 经验及启示 / 236
参考文献．/．236
后记．/．238

数据治理是数字经济时 代重要的基础性课题。 继农业社会、工业社会 之后，人类社会正在快速进 入信息社会。信息社会的最 主要特征就是数字技术高度 发展所带来的整个社会的数 字化，数据成为继土地、劳 动力、资本、知识、管理、 技术之后的新型生产要素。 然而，与其他生产要素相比 ，数据具有很多不一样的特 点。一是数据权属的难确定 性。数据是人们在各类社会 经济活动中产生并采集的， 数据的权属应如何确定？应 属于采集者、贡献者、管理 者还是应多方共享？二是数 据定价的复杂性。数据的复 制成本几乎是零，与物理属 性的生产要素不同，数据的 价值可能因人因场景不同而 发生变化，应如何定价？三 是数据的非稀缺性。数据通 常越积累越多，而且积累的 速度很快，呈几何级数增长 ，可以说是取之不尽，似乎 不具有稀缺性，那么它何以 成为资产？此外，涉及人及 其行为的数据在使用时可能 泄露个人隐私，在大数据时 代应如何保护个人隐私？大 数据治理体系远未形成，特 别是数据的开发利用效率和 隐私保护、数据安全之间尚 存在明显的矛盾，这成为制 约大数据发展的重要短板。 这些问题都亟待我们研究和 解决。 数据治理以数据为对象 ，在强化数据安全的前提下 ，我们应建立健全规则体系 ，理顺各方参与者在数据流 通各个环节的权责关系，形 成多方参与者良性互动、共 建共治共享的数据流通模式 ，从而最大限度地释放数据 价值，促进数字经济发展， 并推动国家治理能力和治理 体系现代化。 在数据治理系列丛书的 《数据治理之论》一书中， 项目组进行了探索，取得了 以下成果： 第一，提出了“数据危机 ”的概念。这一提法源于与“ 软件危机”的类比。所谓“危 机”是指供需双方严重不匹 配时所出现的一些严重现象 ，对经济社会发展产生了严 重阻碍。软件危机的出现就 是因为软件的生产率和质量 远远满足不了当时经济社会 发展的需要。人们认真分析 软件危机产生的原因，积极 研究并寻求应对软件危机的 策略，逐步构建了一门称为 “软件工程”的新学科。抱着 这样一种期望，该书希望通 过分析数据危机产生的根源 ，探索解决问题的途径和构 建相应学科的可能性。尽管 该书的分析还非常初步，远 不够深刻，但是，我们深信 这样的分析有助于建立数据 治理的知识体系和理论体系 ，有利于新学科的兴起和发 展。 第二，对数据治理的研 究内容进行了界定。一是以 释放数据价值为目标，通过 系统化、规范化、标准化的 流程或措施，促进对数据的 深度挖掘和有效利用，从而 将数据中隐藏的巨大价值释 放出来。二是以数据资产地 位的确立为基础，形成数据 资产管理、数据价值评估等 规则体系，推动数据资源资 产化。三是以数据管理的体 制机制为核心，重点在于建 立健全规则体系，形成多方 参与者良性互动、共建共治 共享的数据流通模式。四是 以数据共享开放为重点，保 障数据的有序流通，进而不 断释放数据价值。五是以数 据安全和隐私保护为底线， 确保数据开发利用、价值释 放相关各类行为合法合规。 第三，提出了一个数据 治理的体系框架。从治理主 体、治理内容以及治理手段 三个维度刻画数据治理的体 系框架。治理主体包括国家 、行业、组织三个层次；治 理内容包括数据资产地位、 管理体制机制、促进共享开 放、保障安全隐私四个方面 ；治理手段包括制度法规、 标准规范、应用实践、支撑 技术四项工具。 第四，从多学科视角对 研究数据治理进行了探索。 数据治理无疑是一个多学科 交叉的研究问题。这是因为 ：一方面，由于数字化转型 对整个经济社会都有深刻的 影响，因此研究经济社会问 题的各个传统学科也都在研 究数字化带来的新问题；另 一方面，这也是一个新的学 科在形成初期常用的办法。 该书选择从法学、经济学、 管理学、政府信息资源管理 以及数据科学的视角，用各 自学科的假设和研究方法来 研究数据治理问题，并形成 一些新观点。这对于我们弄 清楚数据治理这一新兴学科 的基本问题有重要的启发意 义。当然，不同学科对数据 治理的认知还远未达成一致 ，仍处于盲人摸象阶段，需 要更深入的研究和讨论。 尽管这样的研究和讨论 是很有意义的，但要弄清楚 数据治理的丰富内涵并将之 用于指导实践，还需要从新 的角度去探索。这个新的探 索角度就是从实践中总结经 验。本书试图用数据治理框 架去分析比较国内外数据治 理的做法，特别是用贵州实 践作为一个研究对象进行深 入的分析。 我国改革开放的重要经 验之一就是要实践，实践是 检验真理的唯一标准。允许 部分地区就某个改革事项进 行大胆探索，若成功了，就 在总结经验的基础上进行全 国推广；若失败了，其影响 也是局部的、有限的，不会 对改革开放的全局带来严重 的影响。 …… 第4章介绍了贵州在数据 资产化方面进行的探索。数 据已成为新型生产要素，界 定数据的资产地位，促进和 规范数据资产的流通，对盘 活数据资