完善数据治理的制度设计
发布时间:2020.10.31来源:知乎浏览量:81次标签:数据治理
(一)数据采集、存储、共享机制。面对“无场景不数据”“无平台不数据”“无数据不算法”“无数据不智能”的现实,数据采集、存储、共享机制至关重要。具体而言,一是把好数据采集的入口关,确立用户授权原则,同时数据采集必须坚持“边界最小、适度采集”原则。二是建立全生命周期的数据存储制度。对原始数据进行脱敏处理,建立数据特征标识、特征提取的分类存储体系,建立敏感数据安全隔离、分散存储、容灾备份、安全审计、访问控制等制度,严防数据泄露。
(二)数据价值创造机制。数据怎样才能创造价值?如果将数据用于改进社会和经济过程,如果将数据用于产品和服务创新,如果将数据用于改进组织方式、改进决策、改进市场,那么价值就会凸显。其中,数据驱动的创新改变了诸如农业、运输业和金融业等许多部门,创新了商业模式,推动了生产率增长。更抽象地说,数据和数据分析是知识资本(Knowledge-based Capital)的关键支柱;知识资本支持着知识经济的生产,包括知识产权(如专利、版权、设计和商标等)和经济能力(如企业专用的人力资本、机构网络和组织诀窍)等;从数据中创造价值可以通过增强数据接入和共享而得以重组,进而促进数据重用。
(三)数据市场竞争机制和平台反垄断机制。早在2018年4月29日,习近平总书记就在网络安全和信息化工作座谈会上语重心长地告诫互联网业界:“办网站的不能一味追求点击率,开网店的要防范假冒伪劣,做社交平台的不能成为谣言扩散器,做搜索的不能仅以给钱的多少作为排位的标准。” 国际社会的治理实践存在两种倾向,一种倾向是采取相对自由放任的做法,实施最低限度的监督,但互联网平台滥用市场支配地位的问题已经致使“监管归回”。
(四)数据安全和保全机制。一是树立整体、动态、开放、相对、共同的数据安全观,数据安全是国家总体安全观的重要内容。二是提升数据安全综合防护和多源数据的获取能力。数据安全的威胁源是多元、多变和多态的,是人、设备、软件和安全意识之间的多元互动,加强关键数据基础设施的安全保护以及数据感知和挖掘能力建设。三是加强数据安全技术创新,善于运用大数据分析手段和算法模型,增强数据安全的预警、模拟、仿真和防护能力。数据安全技术创新的方向,不仅要包括“硬技术”,而且要包括模拟、仿真、预测、预警等各种算法模型的“软技术”。
(五)数据跨境流动机制。数据流动性对于信息社会的意义与资本流动性对于工业社会一样。如何在确保数据流动性的同时将风险置于可控的范围内,是当前世界各国面临的共同抉择。鉴于此,一是积极参与国际数据治理规则的缔约和谈判,最大限度争取战略主动;二是密切跟踪主权国家、国际组织、大型互联网平台以及技术社群所提出的数据跨境流动解决方案,系统评估各类方案对数据主权规则、商品和服务贸易、数据贸易、国家政治经济安全和国际竞争力的影响。
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