数据要素市场化的理论内涵、现实挑战和实践路径

数据要素是数字经济时代的全新生产要素,数据要素市场化在数字经济推进经济高质量发展中具有显著的战略意义.目前,全球对于数据要素的认识仍然处在积极探索中,正确把握数据要素市场化的新内涵、新特征、新要求、新挑战至关重要.在对数据要素市场化的理论内涵和重大意义进行系统阐述的基础上,通过数据要素市场化指数测度发现我国当前数据要素市场化起步晚、起步缓,面临数据产权确权难、数据价值评估难、数据交易流通难、数据保护监管难等挑战,从而从加快数据汇聚、推动数据流通、深化数据应用、强化数据安全等方面提出具有实践价值的解决路径.     

“数据信托”探析:基于数据治理与数据资产化的双重视角

在千行百业数字化转型加快推进,数字经济时代全面到来的大背景下,数据要素的重要价值得到普遍重视,与此同时,个人隐私保护与数据安全问题也日益严峻。数据信托作为兼顾数据价值实现与数据权益保护的全新探索,受到国内外广泛关注,形成了数据治理与数据资产化两种不同视角下的发展思路,并加速从理论走向实践。结合我国法律制度环境与数字经济发展战略导向,提出未来我国数字信托发展的设想与建议。     

基于知识联邦的数据要素流通创新体系

随着大数据和人工智能的蓬勃发展,如何保护数据安全已然成为亟需解决的问题。在此背景下,隐私计算技术提供了一种新型的数据要素流通模式。结合大数据、人工智能、密码学,提出一种基于知识联邦的数据要素流通创新体系以解决当前数据要素流通面临的初级业务问题,以及不同等级数据的安全性和隐私性问题,充分发挥数据的业务价值,并实现量化,通过数据价值评估推进数据要素市场流通的良性循环。     

"数据信托"探析:基于数据治理与数据资产化的双重视角

在千行百业数字化转型加快推进,数字经济时代全面到来的大背景下,数据要素的重要价值得到普遍重视,与此同时,个人隐私保护与数据安全问题也日益严峻.数据信托作为兼顾数据价值实现与数据权益保护的全新探索,受到国内外广泛关注,形成了数据治理与数据资产化两种不同视角下的发展思路,并加速从理论走向实践.结合我国法律制度环境与数字经济...     

我国数据要素市场培育进展与趋势

数据要素市场建设是一项长期、系统的复杂工程。在相关政策和机制的加速完善过程中,数据要素市场培育相关的产业实践不断深入,取得了一定的积极进展,但仍面临着数据供需不充分、流通规则不完善、配套支撑不健全等瓶颈和阻碍。随着数据基础制度的加快落地,我国数据要素市场有望从强化公共数据供给应用、加快构建数据交易流通规则体系、完善数据要素市场生态等方面继续突破。     

联邦学习贡献评估在数据要素流通领域的探索与前瞻

在数字化时代,数据要素正在成为推动经济增长的核心。本文介绍了数据要素流通的核心概念及其在经济体系中的关键作用,同时探索了市场化流通过程中遇到的主要挑战。在此背景下,联邦学习作为数据科学的前沿技术,显著增强了数据隐私保护水平,同时支撑了数据要素的价值实现。由此,本文详细阐释了现有联邦学习贡献评估方法和在智慧医疗、智慧工业领域的实践。通过这些尝试,本文认为,随着技术的不断革新和数据量的增长,联邦学习和联邦贡献评估已逐步成为数字经济发展的关键技术,对促进数据要素流通具有不可忽视的中心作用。     

基于流程挖掘视角下的数据要素利用研究

流程挖掘作为跨数据挖掘与过程建模的关键技术,有助于发挥数据要素价值,但当前业内对流程挖掘技术、数据要素利用程度不足。基于要素特征及DIKW模型等分析,发现数据要素应用于流程挖掘具有直接性、动态性和外部性等特征,可通过业务牵引、要素整合、技术融合机制发挥要素价值。因而企业需要进一步强化流程挖掘技术应用积累、注重数字化治理体系建设、探索建立数据安全与共享的共存机制等措施促进数据要素价值最大化。     

数据要素创新发展路径思考

数据要素是数字经济发展的核心引擎。为进一步释放数据价值，我国作为数据大国，提出了加快建设数据要素市场的政策。伴随国家、省、市数据要素相关文件的出台，在数据要素创新发展探索中，数据在哪里、怎么管、怎么建等问题也逐步显现。文章分析了国内数据要素创新探索较为领先的浙江、广东、上海三个案例，提出了数据要素市场创新发展需要围绕构建数据要素体系、强化数据管理制度和持续推进数据利用运营三个方向展开。在国家加快推进数据要素市场化的政策驱动下，我国数据要素相关管理制度会不断优化，技术会持续进步，数据要素创新将在发展和安全之间找到一条均衡精准的路径，为我国数字经济发展提供保障。     

可信数据空间助力数据要素高效流通

数据要素目前已经上升到国家战略高度,而如何通过数字技术创新,在保障原始数据“可用不可见”前提下,安全可信的开展数据流通,是当下推动数据要素流通普及、普惠的重要议题。可信数据空间的建立能够有效地助力数据要素在安全、高效的环境下发挥最大价值,重点针对可信数据空间中的关键技术及重点应用方向进行探讨分析,为进一步深入开展可信数据空间研究提供参考。     

数据要素价值化发展的问题与思考

数据作为数字经济发展的关键生产要素,具有基础性和战略性地位.党中央、国务院高度重视数据要素的发展,数据要素价值化对实现经济高质量发展、推动治理能力现代化、满足人民美好生活需要发挥重要的作用.数据要素价值化沿着数据资源化、数据资产化、数据资本化三个阶段加速推进,现已初见成效.通过分析现阶段数据要素价值化面临的问题,提出了...     

基于最邻近算法的数据中台内生性数据安全交互系统

数据中台是一种可实现数据采集、清洗、存储的架构,使其优化内部数据的管理效果,提升数据价值的释放。但由于数据中台架构较为复杂,导致数据安全交互时效性下降。为解决此问题,基于最邻近算法设计一种新的数据中台内生性数据安全交互系统。设置入口节点和出口节点协调模式,抑制混乱传输现象,通过业务服务和数据存储双中台架构搭建硬件结构。利用最邻近算法排序处理数据,设定准确度阈值,分析密钥参数,实现安全交互。实验结果表明,该方法的精准度在99%以上,交互时间显著缩短,对于数据中台有积极的推动作用。     

数据要素市场建设的关键突破口:公共数据授权运营

公共数据体量大、价值高,是国家数据要素体系的重要组成部分,且因其产生过程、管理方式、内容特点等方面有别于企业和个人数据,相较而言权属结构更为清晰。因此,公共数据的开放和开发利用,是数据要素市场建设的关键突破口。当前,各地方、各行业积极探索公共数据授权运营,取得了一定进展,但在源头供给、数据运营和收益分配等方面仍存在一些瓶颈问题亟待解决,亟需按照数据要素基础制度建设的总思路,加快公共数据授权运营制度创新,更好发挥政府作用,推进数据要素市场的繁荣与可持续发展。     

安全可信数据空间的工程化路径研究

随着全球范围内数据安全立法热潮的兴起,以及数据对推动数字经济发展的作用日益凸显,保安全的同时促发展成为全球数据治理的主基调,欧盟、美国、日本等国家或地区纷纷以加强安全治理能力、推动数据价值开发为目标,开展数据空间探索。现有的探索多数基于原始数据共享流通的方式设计实施,在安全风险、互信基础、规则标准等方面存在诸多问题。为此,文章在系统梳理国内外数据空间建设现状的基础上,提炼出数据空间建设的三大核心要素,提出以数据元件和数据金库为基础,构建制度体系、机制体系和技术体系互为支撑的安全可信数据空间的实现路径,并介绍在公共安全领域的具体实践。     

智能网联汽车数据要素流通综述

智能网联汽车已成为全球汽车产业发展的焦点,伴随汽车网联化程度的持续提升,基于数据的产品研发、服务延伸逐渐牵引汽车产品服务模式变革,智能网联汽车数据资产迅速攀升。在国家大力发展数据要素市场的背景下,智能网联汽车领域的数据具有巨大的挖掘价值,有望通过数据要素流通,提升汽车产品研发生产质量和效率,助推智能网联汽车产业高质量发展。从智能网联汽车数据流通潜在价值场景出发,分析数据要素制度在智能网联汽车领域的适用情况,识别我国智能网联汽车数据流通中存在的问题并提出相应发展建议。     

数据基础制度下隐私计算的实践与思考

隐私计算是在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下,对数据进行分析计算并向数据需求方提供结果的信息技术。对隐私计算发展背景和现状进行了阐述,及其发展过程中存在的掣肘进行了剖析;结合数据基础制度体系建设的相关意见梳理了推动隐私计算业务发展、贡献激励和服务生态的行业探索实践,并在此基础上形成了关于数据确权、收益分配和生态建设方面的几点建议,以期对推动隐私计算在数据要素市场建设中发挥作用提供参考思路。     

通信行业数据要素价值评估研究与实践

面向数据要素的数据资产管理和应用已成为提高生产运营效率的关键,使得数据资产价值愈发彰显,识别数据资产价值并充分利用是实现数据要素流通,促进数据价值转化的关键。基于运营商数据特点和价值体系,提出了适用于运营商的数据要素价值评估体系,从适用性分析、影响因素分析、价值评估流程、估值定价方法和运营策略五个方面阐述了数据要素评估过程。     

大数据环境下云数据的访问控制技术研究

传统的数据访问控制技术相对完善,基本可以达到保护数据资源不被非法访问的目的,可是随着计算机和网络技术的发展,云计算时代到来,数据的计算模式和存储模式都发生了翻天覆地的变化。有效地将数据访问控制技术应用到大数据环境下的云数据安全维护是如今云计算发展的重要项目。面对这个挑战,着重从访问控制模型、ABE密码机制和多用户访问控制等方面对大数据环境下云数据的访问控制进行研究。     

数据要素标准体系建设研究

数据作为一种新型生产要素,正在迅速融入生产、生活和社会管理的各个环节,对社会生产方式变革和人类生活方式变化意义重大且影响深远。而标准是经济活动和社会发展的技术支撑,是国家基础性制度的重要组成部分。数据要素体系标准化使数据要素建设有规可依、有章可循,将有效促进数据要素市场体系建设,充分发挥数据要素作用。     

金融数据安全管理体系建设实践探讨

为研究金融数据安全管理体系在财务公司的建设方法及落地流程,根据GB/T 37988—2019《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》,数据安全管理团队从管理、技术、流程、人员4个维度评估财务公司的金融数据安全现状,分析并建立了数据安全顶层设计,制订并完善了数据安全管理办法、开展了数据分类分级工作、建设了数据全生命周期数据安全管理体系及管理流程。完成了金融数据安全管理体系在非银机构建设方法的研究和实践。     

数据治理

数据是数字经济时代最核心的生产要素,拥有海量数据也是我国发展数字经济的最大优势。要把数据真正变成要素,发挥对数字经济的基础性作用,需要做很多基础性工作,数据治理就是其中的关键一环。在数据治理活动中,相关各方要对数据的各个方面进行合理安排,并采取措施,提升数据质量、保障数据安全和数据应用合规,确保数据最终能产生正向社会价值,并让各方能够均衡享受数据带来的价值。