图灵汇官网

近年来，关于大数据治理的研究和实践在全球范围内不断涌现。各国政府纷纷推出相关政策和法规，旨在促进数据共享、保障数据安全和保护个人隐私。企业机构也在不断提升数据管理能力，致力于数据质量的保证和数据互操作性的技术规范。

我国应如何在推动大数据治理体系建设的同时，更好地保护个人隐私，营造有利于大数据产业发展的良好环境？

党的十九大报告指出，要推动互联网、大数据、人工智能与实体经济的深度融合。在此背景下，回顾大数据的发展历程，了解其现状和发展趋势，对于明确我国大数据发展的重点方向至关重要。

随着大数据概念从计算领域迅速扩展到科学和商业领域，其巨大价值逐渐被全社会认知。众多企业、开源基金会和风险投资纷纷涌入这一领域，形成了大数据产业生态。

国内外大数据产业生态的发展经历了几个关键阶段：

• 2012-2013年：主要集中在数据汇聚、存储和处理等基础技术和基础设施的开发。
• 2014-2015年：数据分析方法、技术和产品的创新成为这一时期的重点，数据驱动的人工智能取得了显著进展。
• 2016年：大数据与传统产业的结合日益紧密，大数据生态系统日趋成熟。
• 2017年至今：大数据在各行业领域的应用不断深入，数据作为基础性战略资源的地位日益凸显，数据确权、数据质量、数据安全和隐私保护等问题越来越受到重视。

当前，大数据治理已成为大数据产业生态系统中的重要议题。然而，大数据治理面临一些主要问题：

• 概念狭义化：许多研究和实践局限于单一组织内部，忽视了多源数据聚集和跨组织、跨领域的数据深度融合的重要性。
• 内涵理解不一致：不同人从不同角度对大数据治理的定义存在差异，缺乏共识。
• 研究实践缺乏系统性：国家层面的政策法规和法律制定较少被纳入大数据治理的视角，数据作为一种资产的地位未能通过法律法规确立。

为了构建数字经济、建设数字中国和网络强国，大数据治理必须从国家、行业和组织三个层次出发，涵盖资产地位确立、管理体制机制、共享开放、安全与隐私保护等内容。

• 国家层次：需要在法律法规层面明确数据的资产地位，建设适合国情的数据管控协调体制，制定促进数据共享开放的政策法规和标准规范，保障国家、组织和个人的数据安全。
• 行业层次：行业大数据治理应在国家相关法律法规框架下，充分考虑本行业中企业的共同利益与长效发展，构建相应的行业大数据治理规则，确保行业内每个成员单位的数据安全和商业秘密。
• 组织层次：需要将数据视为核心资产，建立适应数据资源完善、价值实现、质量保证等方面的组织结构和过程规范，保障企业自身的数据安全及客户的数据安全和隐私信息。

这三个层次相互关联和支撑，共同推动大数据治理体系建设。国家层次制定大数据治理的“上位法”，指导和监管行业及组织的大数据治理；行业层次通过行业自治的模式，在自愿原则下形成行业协会或联盟等，作为政府和企业之间的桥梁；组织则在国家和行业大数据治理的框架下，针对自身特点，确定大数据治理目标，优化对大数据资源的管理，最大化从大数据中获得收益。