从当前已经开展和正在推进的实践总结来看，公共数据授权运营需要从顶层出发，根据实际情况规划授权运营的发展目标、设计具体推进思路，并将细化的工作方案落实到各阶段的重点工作上，具体来看可分为5个环节。
【建立制度机制】
第一个环节是制度机制建设，围绕公共数据授权运营建立完善的规则框架，这是保障工作有序开展的基础。具体可以分成三个层次。首先，站在政府侧的规划、指导与监管视角，要从全局出发进行顶层规划，明确相关主管部门及各类参与角色的权责划分，厘清各方协作关系与工作边界，并梳理整个公共数据授权运营的工作流程。其次，有了政策依据后，需要通过行业级的标准规范，针对授权运营的事前、事中、事后各阶段中的规范性问题提供统一引导和参考，比如授权运营的场景分类、授权机构的筛选方法、数据产品开发运营环节中的安全合规性要求等。再其次，作为公共数据的运营主体，获得授权的各运营机构在企业层面也需要有落地层面的规范体系，一方面对公共数据运营的工作范畴、工作职责及相关管理机制进行明确，规范具体人员的具体行为；另一方面要落实对下游各类开发利用方角色的监督管理。
【设计实施路径】
第二个环节是基于全局规划，设计具体的开展路径，形成落地方案。有5个核心要点需要关注。一是授权运营的具体模式，要根据本地区本行业的公共数据资源基础与相关产业基础，以契合自身发展思路为目标来进行选择和设计。二是公共数据运营主体，要有明确的准入审核程序，筛选出符合条件的、有能力的运营主体，并基于合法合规的流程建立政府与运营主体之间的合作，确立协同关系。三是授权的方式、流程、期限，以及覆盖的数据范围、内容等务必要明确。四是要充分以需求为导向，数据治理、供需对接、数据应用等方面的工作要求与工作标准都要符合应用侧反馈的需求。五是相应的监督指导要到位，要有清晰、合理、完善的监督体系，相应监管举措要嵌入工作方案，覆盖全流程，守住安全合规底线。
【运营平台打造】
第三个环节是建设专业平台。数据资源的流转必然需要依托一些系统平台，公共数据授权运营平台既要安全接入数据资源，又要在数据产品开发、运营、获取使用等环节给各类参与主体提供妥善的管理和运营支撑，对平台的基础功能和服务规范性提出了要求。首先，平台的建设要因地制宜，结合地域和行业特点进行综合考量与规划。其次，相关平台的技术标准要统一，通过规范化和标准化有效促进跨区域、跨行业的数据资源协同联动，这也是国家级数据基础设施构建中的一个部分。平台能力范围方面，应覆盖公共数据开发利用全流程，按照“公共数据分类分级”的要求，加强公共数据全生命周期的安全保障。此外，数据产品和服务也需要通过明确开发服务的标准流程、服务逻辑、建立评价机制等方式，加以规范。
【培育多元生态】
第四个环节是支撑授权运营持续落地生根的生态建设。公共数据授权运营的核心目标是有效链接社会和企业数据，提供场景化数据产品流通服务，赋能具体行业。因此，培育多元共创的可持续发展环境十分重要。一方面，需要深度挖掘数据应用场景，逐步拓展场景覆盖的范围，细化场景的具体分类，从公共数据创新应用推向公共数据与社会数据的融合应用。另一方面，要打造公平参与的市场环境。支持各类市场主体公平参与公共数据授权运营的各个环节，将政府资金、专业技术、技术人才、配套服务等资源有效整合，确保生态的活跃。
【推进成效优化】
最后一个环节是对授权运营实施成效的评价与优化提升。目前，各地方、行业围绕授权运营已经完成了“出政策、搭平台、组建主体”等一系列初步投入工作，如何把握和确认投入的有效性成为关键，即如何评价我们的具体运营取得的效果？普遍思路是通过投入的数据资源规模、应用场景数量甚至数据产品和服务的变现金额等来呈现，但公共数据开发利用的价值体现仍并不直观，直接或间接的社会效益没有体现。因此，我们认为，要从持续优化的角度出发，建立针对性的公共数据授权运营成效评估的机制与标准。充分考虑组织建设、制度建设、平台建设、数据供给、数据应用、需求对接、生态培育、社会赋能等不同维度，形成一套科学的成效评估标准，依靠第三方专业机构来开展公共数据开发利用成效的评估评价，定期对工作成效进行全面呈现，实现“以评促优”。
来源：CAICT数据要素
启金智库 & 产融公会 联合 国脉集团 将于 2024年11月30日-12日1日（周六/日）在 北京 举办《数据资产(含公共数据)价值开发/入表/评估/融资、数据要素×产业互联网/低空经济/人工智能等创新模式和案例专题培训》，本期特邀4位实战派主讲嘉宾，分享实战经验和案例，还会针对参会嘉宾的实际问题融入互动研讨式闭门交流来助力诊断问题、提供思路、赋能资源，洞悉业务运作中的各类细节和机遇挑战，助您建立展业必备的知识体系、实战技能、稀缺经验和有效人脉，助力各方业务稳健长远发展，诚邀各地方政府和各类企业从业人士的参加！
【课程提纲】
（时间：11月30日周六 9:00-12:00 ）
·主讲嘉宾：郝老师，法学博士，经济学博士后，曾在监管机构、交易所、大型互联网公司长期任职。牵头和参与十余项数字经济领域标准的制定工作。对接服务多地数据资产化工作，有丰富的数据资产入表和数据产品服务开发实务经验。
一、数据资源流通与数据资产入表等政策梳理及逻辑关系
二、企业数据资源入表及价值化的宏微观影响及案例分析
（一）数据资源入表及价值化的宏观整体逻辑及影响
（二）从一个案例计算来说明数据资源入表及财务指标影响
三、数据资源入表及管理实操详解及案例分析
（一）数据资源入表的会计处理实操要点及难点
（二）数据资产入表的条件、标准要点及实操案例
（三）数据资产识别、确认实操及案例
（四）数据资产入表实操如何循序渐进工作要点
（五）数据资产入表智能管理工具运用
（六）数据质量评价实操要点
（七）数据资产的权属确权登记实操问题
（八）数据资产入表的利弊问题及决策考量
（九）数据资产入表行业和企业类型分析
四、数据资产价值评估实操要点及案例解析
（一）数据资产价值评估需求及政策解析
（二）数据资产评估的几种常用和创新方法
（三）数据资产评估的不同用途及不同方法选择
（四）收益法评估与成本法入表之间的竞合与关联详解
五、数据资产权属、使用加工、收益分配的关系及实操要点
六、数据要素场景开发与数据资产化的互相促进实例详解
（一）数据资源入表及数据资产化的双向循环
（二）数据要素×场景化产品及服务开发策略
（三）公共数据使用的路径策略和细节考量
（四）典型案例分析和现场开发小测试
七、答疑与交流
第二讲：数据资产（含公共数据）开发运营、入表、资本化的政策解析、监管合规风控要点及典型案例
（时间：11月30日周六 13:30-16:30 ）
一、数据要素的发展现状与政策导向
（一）数据要素市场2024年总结
（二）国家数据要素政策导向解读
二、公共数据的开发利用与运营合规
（一）公共数据资源开发利用与合规风险
（二）公共数据资源登记与运营制度分析
三、数据资产的设计与登记合规评估
（一）数据资产设计与产权保护
（二）数据交易所建设现状分析
（三）数据资产登记合规评估重点
四、数据资产入表的流程与合规审查
（一）数据资产入表操作流程与主要影响
（三）数据资产入表合规审查与信息披露
五、数据资产资本化路径与风险防范
（一）数据资产贷款、信托、出资、证券化路径介绍
（二）数据资产资本化的法律合规风险与防范措施
六、数据资产项目实操案例解读
（一）重点行业数据资产案例
（二）数据资产交易与收购案例
七、答疑与交流
参会人士破冰 互动交流研讨
（时间：11月30日周六 16:30-18:00 ）
彼此相识、针对交流、提供思路、赋能资源
环节一：参会嘉宾自我介绍和问题方案交流
环节二：相互讨论和发掘潜在合作机会
（可展示PPT，请提前发会务组）
第三讲：数据资产化×产业互联网和低空经济的模式、公共数据价值倍增及地方政府/数据局/园区/企业如何行动？
（时间：12月1日周日 9:00-12:00 ）
· 主讲嘉宾：杨冰之，国脉集团董事长，著名产业互联网、数据资产、智慧城市和低空经济等研究和实践专家，曾任北京大学网络经济研究中心研究部主任、中国电子商务协会高级专家、《电子政务》和《电子商务世界》杂志编委，国家信息化“十一五”规划起草组成员、中国信息社会50人论坛成员等。发表有关数字经济、电子商务、电子政务、大数据、数据资产等文章300多篇。
一、十五五规划、地方经济增长热点与数据产业体系
（一）十五五地方发展规划前瞻
（二）地方经济增量三驾马车分析
（三）全面数字经济重要性
（四）数据产业体系及其前景
二、数据资产化×产业互联网的核心要点及创新落地实践
（一）产业互联网核心要点与运营思维
（二）传统产业数字化转型的重点
（三）地方政府/园区开展数据资产化×产业互联网要点和典型案例
（四）产业互联网赋能政府产业招商要点
（五）如何打造产业互联网平台总部经济
（六）产业级互联网平台解决方案
（七）企业和金融机构如何参与产业互联网
（八）其他
三、数据资产化×低空经济的核心要点及区域创新落地实践
（一）低空经济的发展逻辑
（二）低空经济赋能数据资产价值创造
（三）数据资产助力低空经济效益倍增
（四）典型创新案例分析
四、数据要素与资产化政策核心要点
（一）数据要素的相关政策
（二）公共数据开发利用政策及实践要点
（三）数据资产化项目操作
五、答疑与交流
第四讲：数据要素×人工智能对产业的赋能以及公共数据开发模式和案例分析
（时间：12月1日周日 13:30-16:30 ）
· 主讲嘉宾：王磊，数无尽藏联合创始人，知一金控合伙人，数据资产专家、产业投资人。曾任埃森哲、西门子、联想集团、安永咨询等世界五百强企业全球高管。致力于产业价值投资，已成功投资数十家优秀企业，投资并购金额超过10亿·深耕数据资产与智算领域，完成众多成功案例，累计数据资产增信贷款上亿元。
一、数字经济下的产业发展趋势
二、人工智能的发展与智能体应用
三、公共数据运营政策、模式及案例
四、数据要素落地场景及案例
五、答疑与交流
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