文 | 北京交通大学教授 张向宏
国家数据标准体系建设是保障数字经济健康发展的基础
构建国家数据标准体系，不仅是我国标准化领域的一件大事，更是我国数据要素市场化配置改革迈出的重要一步，对做优做强做大数字经济，培育壮大新质生产力，具有重要意义和作用。
一是通过数据标准促进数字经济可持续发展。建立和完善国家数据标准体系，有助于建立健全数据标准化工作机制，不断提升数据标准化基础能力，保障数据资源“供得出、流得动、用得好、保安全”，从而引领推动我国数字经济健康发展，增强我国在全球数据领域的国际影响力。
二是通过数据标准引领数字经济体系化发展。国家数据标准体系将从基础通用、数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通、融合应用、安全保障等7个方面体系化构建，有利于统筹推动国家数据基础设施建设和运营，加快关键核心数据技术突破，推进数据资源开发利用、流通交易和安全治理，引导数据产业健康发展，全面、完整、系统地推动数字经济发展。
三是通过数据标准推动数字经济高质量发展。国家数据标准体系有利于数据治理能力和水平的提高。高质量的数据是数字经济高质量发展的前提和基础，数据标准化能够显著提升数据质量，减少数据错误和冗余，提高数据的准确性和可靠性，为数据经济发展提供高质量数据集，保障数字经济高质量发展。
国家数据标准体系建设是加快数据要素化进程的助推器
自上世纪90年代互联网在全球快速普及以来，我国在数字化、网络化、智能化方面开展了大量工作，各领域各地方先后实施了“三金工程”、“二网一站四库十二金工程”等，优化了业务流程，降低了生产成本，为人民群众日常生产生活提供了便利，极大推动了国民经济和社会健康平衡快速发展。与此同时，伴随着数字化、网络化、智能化进程的不断推进，各领域各地方也积累了海量的数据资源，为进一步推进数据要素化进程奠定了数据基础。但由于数据标准不统一，跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的数据共享交换和互操作难以实现，各领域各地方普遍存在“供出难、流动难、用好难”等问题，数据资源的关键要素作用还远未发挥出来。
系统推动数据标准化体系建设和成果落地应用
数据标准研究制定的完备性和系统性，以及数据标准的应用范围和应用效果，是衡量国家数据标准体系建设成效的内外两个标准，应充分发挥政府、企业、科研机构等各方面积极性，统筹好数据标准制定、标准落地应用和政策支撑保障等各方面工作。
一是要尽快建成国家数据标准体系。一方面要加强数据标准的顶层设计。一是要制定明确的数据标准化发展战略规划，明确数据标准化工作的总体目标、重点任务和实施路径，为各级政府部门、企业和科研机构提供清晰的指导方向，二是要建立健全数据标准化的法律法规体系，明确数据标准的法律地位和实施要求，通过法律手段保障数据标准化工作的顺利开展和数据标准的有效执行；另一方面要加快数据标准制定与发布。应尽快研究制定基础通用、数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通、融合应用、安全保障等方面国家标准，建立形成国家数据标准体系，推动形成数据标准制定、审查、发布和管理的常态化工作机制。数据基础设施标准位于国家数据标准体系最底层，对数据资源、数据技术、数据流通、融合应用等其他标准，发挥着基础性、支撑性的底座作用，应优先制定和实施相关标准。要持续完善网络基础设施标准，不断优化算力基础设施标准，重点推进数据流通利用基础设施标准的研究制定和落地实施；另外要尽快形成数据标准化工作机制。充分发挥国家数据主管部门、标准化技术组织、各高校、研究机构以及各种数据企业的不同作用，形成数据标准制修订工作流程和规范，有计划、按步骤地实施国家数据标准的制修订工作。
二是要高度重视数据标准的落地应用。在加快数据标准研究制定的同时，要更加注重标准的应用效果，彻底改变“重标准研究轻标准实施”的现象，加大数据标准的试验试点力度，在试验试点中不断总结经验，并向全国推广。一方面要尽快开展重要数据标准应用示范。选择国家数据基础设施、公共数据资源开发利用、行业高质量数据集、企业数据资源开发利用、公共数据授权运营、数据产业发展等方面，加快研究制定相关数据标准并推动应用示范，尽快形成一批典型应用案例，向全国推广；另一方面要加强数据标准化能力建设。支持和鼓励数据基础设施建设先行先试城市、国家数据标注先行先试城市、数据要素综合示范试验区、数据空间试点城市等有基础、有条件的地方，建设数据标准验证和应用服务平台，培育形成一批专业的数据管理能力评估、数据评价和数据服务能力评估、公共数据授权运营绩效评估、数据要素化绩效评估等专业第三方标准化服务机构。加快数据标准化管理系统、元数据管理工具等数据标准化技术平台的建设，为数据标准化工作提供必要的技术支撑。要鼓励和支持科研机构和企业开展数据标准化技术创新研究，推动新技术、新方法在数据标准化工作中的应用，不断提升数据标准化工作的效率和质量。
三是落实数据标准体系相关组织保障。要开展数据标准培训、实施与评估。通过举办培训班、研讨会、论坛等多种形式，加强对数据标准化工作的宣传和培训，提高政府部门、企业和科研机构对数据标准化的认识和重视程度，推动数据标准化成果的应用落地。选择具有典型代表性和可复制性的重点行业和地区，实施数据标准化试验试点项目，将试验试点经验总结提炼后向其他领域和地区推广，推动数据标准化成果的应用落地。建立健全数据标准化工作的评估座谈会机制，定期对数据标准化成果的应用落地情况进行评估，确保数据标准化工作的持续改进和不断提升。要加强数据标准化人才队伍建设。加强数据标准化教育培训力度，形成一支专业化、职业化、国际化的标准化人才队伍。要加强国际合作与交流。在我国数据相关标准研制过程中，积极吸纳全球的先进经验和做法，以更加开放和包容的心态，最大程度地与国际数据标准和惯例接轨。积极参与国际数据标准化相关组织的工作，推动中国数据标准与国际标准的接轨和互认，提升中国在国际数据标准化领域的影响力，提高对国际标准工作的贡献质量。要与国际上的先进国家和地区开展数据标准化工作的交流合作，借鉴其成功经验和做法，并推动中国数据标准化成果在国际上的推广应用，提升中国数据标准化的国际竞争力。
来源：国家数据局
编辑：陈涵
审核：高玉山
审阅：温琪琳
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