我国数据治理与数据利用标准化协同路径建设驱动因素有哪些？如何优化和创新现有标准化协同路径？国外有哪些实践经验与借鉴之处？未来有哪些建议方向？2021年12月30日，中国人民大学信息资源管理学院教授、中国人民大学智慧城市研究中心主任安小米做客问数湾区系列对话第15期，分享自己对于数字时代“数据治理与利用标准化协同路径”的思考。

中国人民大学信息资源管理学院教授安小米做客问数湾区系列对话

实现数字化到智能化重要转变

标准化是一个必不可少的路径

“问数湾区”是由中山大学国家治理研究院数字治理研究中心、数文明科技、南方都市报联合推出的系列活动，旨在通过讲座、圆桌讨论、论坛等形式推动湾区的实践者和研究者们进行交流，追踪湾区数字治理发展的新动态，探寻湾区数字治理创新与提升的路径和方向。

在演讲开始，安小米分享自己做这方面研究的原因。她说，在信息化发展路程中，信息化建设、数字政府建设逐渐从数字政府、数字国家、数字经济、数字社会走向基于数据驱动、数据赋能的创新时代。而标准化不仅对于数据治理、数据生产要素、生活要素、基础设施要素非常重要，而且是实现数字化到智能化重要转变必不可少的必经路径。

那么，我国数据治理与数据利用的标准化协同路径建设驱动因素有哪些？如何优化和创新现有标准化协同路径？在她看来，数据是数字国家的战略资产、数字政府的业务要素、数字经济的生产要素、数字社会的基础设施要素。对数据进行治理，将释放数据新动能，发挥数据作为市场要素的创新引擎作用，提升基于数据、数据驱动和数据赋能的国家数字治理能力现代化水平和数字产业集群的国际竞争力。

据介绍，《国家标准化发展纲要》提出未来15年我国标准化发展的目标和蓝图，到2035年，国际兼容的标准体系更健全；《“十四五”推动高质量发展的国家标准体系建设规划》要求国家标准和国际标准一致性程度显著提供，国际标准化转化率达85%以上。城市数据资源利用标准写入智慧城市标准建设内容，公共数据资源开放利用写入行政管理与服务标准建设内容、数据安全和个人信息保护写入网络安全标准建设内容。优化整合国际推荐性标准，强化跨部门跨领域、存在重大争议标准的协调推进成为方向。

最近中央网络安全和信息化委员会印发《“十四五”国家信息化规划》，把“建立高效利用的数据要素资源体系”列入重大任务和重点工程，特别提出“加强数据治理，强化国家数据治理协同，健全数据资源治理制度体系，推进数据标准规范体系建设”“建立完善数据管理国家标准体系和数据治理能力评估体系”等。

标准化协同、数据治理国家战略

应嵌入国家创新与全球竞争战略

那么，国外在数据治理、利用相关战略规则规范制定过程中，涉及标准化问题，特别是标准化协同路径，是怎么定位、怎么思考、怎么来工作的呢？安小米教授及其团队在国际标准化工作方面有一定经验积累，牵头并完成7个国际标准项目，参与并完成21个国际标准项目，目前正在牵头已立项国际标准项目5个，正在参与立项国际标准项目20余项。她分享了正在牵头制定的《突发公共卫生事件数据有效利用指南》国家标准和《信息技术 智慧城市数据利用 第3部分：测量、评估和报告》国际标准立项和起草的协同过程。

据介绍，国际标准中数据治理标准化协同路径选择主要从宏观层（规划视角）、中观层（构建视角）以及微观层（实施视角）三个层面推进。具体而言，规划层更多强调多元主体的权责协同、绩效评价协同、标准协同、共享规则协同以及数据价值链、生态战略体系构建的协同等；中观层更多强调开放数据的PDCA协同、数据管理过程协同以及数据商业化过程协同；微观层更多强调风险管控协同、跨系统数据互操作协同、数据连续性管控协同、数据权属管理协同、数据质量管理协同、数据资源服务利用协同以及隐私安全保障协同。

安小米以英国、美国等数据治理与利用标准化协同路径为案例进行深度分析。她说，美国制定国际标准方法通常是自下而上，允许行业在基于技术知识和市场需求制定标准方面发挥主导作用。中国、澳大利亚加拿大、英国和印度在标准制定方面采取更为国家主导方式，积极参与国际标准制定并将有效数据利用和负责任的数据共享与利用方法嵌入国际标准制定，提升全球竞争能力和国际合作能力。美国标准化协同国家战略将标准看成技术创新的重要方面，标准规定了产品、程序和人员的设计和安全要素。标准不仅能促进创新，提供经济利益，使标准提出者获得长远收益，同时，标准内含极大的政治利益，其所承载的价值将决定哪些技术特性能够成为国际规范，有助于确定使用谁的技术来获得高利润的许可。她认为澳大利亚、美国、加拿大、英国和印度均将标准化协同国家战略和数据治理国家战略嵌入国家创新与全球竞争战略，这些经验值得我国借鉴。

谈及未来研究建议，安小米认为数据治理与利用标准化协同路径需要综合集成，融合多维度、多领域、多层级、多利益相关方、多场景、多用例等多样化标准化路径；需要覆盖依法治理数据可用、源头治理数据有用、精准治理数据易用、安全治理数据善用；未来研究方向应该考虑人机合作的数据治理与利用标准化路径，探索机器可读、可处理、可监控、可审查、审计的智能化路径：数据治理与利用智能化管控路径的规划、规制、规则与规范，人机合作的数据治理与利用生态体系的建立健全。

转自：南方都市报

出品：南都大数据研究院

采写：南都记者 袁炯贤

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