六部门联合发文:2026年我国将基本建成国家数据标准体系

文摘   2024-10-11 13:00   辽宁  
 点击上方卡片关注我,回复“实践”,即可获得 AI Agent、RAG、多模态大模型相关的案例资料。
整理|燕珊
近日,国家发展改革委、国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、财政部、国家标准委等部门联合印发了《国家数据标准体系建设指南》(以下简称《指南》)。该文件明确提出,到 2026 年底,我国将基本建成国家数据标准体系,为数字经济的发展注入新动力。
随着数字经济的快速发展,数据已经成为重要的生产要素。但在实际应用中,数据孤岛、标准不统一等问题依然存在。《指南》的发布,正是为了解决这些痛点,建立统一的数据标准体系,让数据真正“流起来、用得好”。
明确目标,2026 年基本建成数据标准体系
根据《指南》,到 2026 年底, 我国将基本建成包括数据流通利用基础设施、数据管理、数据服务、训练数据集等在内的国家数据标准体系。计划制修订 30 项以上的数据领域基础通用国家标准,形成一批标准应用示范案例,建设标准验证和应用服务平台。同时,培育一批具备数据管理能力评估、数据评价等能力的第三方标准化服务机构。
七大部分构建完整标准体系
《指南》提出了数据标准体系的总体框架,包括基础通用、数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通、融合应用和安全保。简单来说,就是从数据的基础概念、存储传输、资源管理、处理技术,到交易流通、行业应用和安全保障,全方位覆盖了数据的整个生命周期:
  1. 基础通用标准:包括术语、参考架构、管理、服务、产业等,统一数据相关概念,规范数据相关方的逻辑关系和相互作用。
  2. 数据基础设施标准:涵盖存算设施、网络设施、流通利用设施等,强化数据存储、传输、计算等基础设施的标准建设。
  3. 数据资源标准:聚焦基础资源、开发利用、数据主体、数据治理、训练数据集等,提升数据资源的质量和管理水平。
  4. 数据技术标准:涵盖数据汇聚、处理、流通、应用、运营、销毁等技术,为数据全生命周期提供技术支持。
  5. 数据流通标准:规范数据产品、确权、资源定价、流通交易等环节,促进数据有序流通和价值实现。
  6. 融合应用标准:聚焦《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026 年)》重点行业领域,为行业领域数据管理应用、数字化水平评价、数据服务能力评估、转型成效评价等融合应用提供标准支撑。
  7. 安全保障标准:包括数据基础设施安全、数据要素市场安全、数据流通安全等,确保数据安全合规。
聚焦实际应用,助力各行业数字化转型
《指南》特别强调了融合应用标准,包括但不限于工业制造、农业农村、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游(文物)、卫生健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等 12 个重点行业领域。通过制定行业数据标准,可以促进数据在各领域的深度应用,帮助企业提高效率、降低成本,推动数字化转型。
在数据安全方面,《指南》提出了数据基础设施安全、数据要素市场安全和数据流通安全等标准。这些标准将为数据的采集、传输、存储和使用提供安全保障,防范数据泄露和安全风险,确保数字经济健康发展。
此外,为推动《指南》的落实,文件提出了多项组织保障措施:
  • 强化组织协调:建立全国数据标准化技术组织,统筹推进标准制定和实施。
  • 深化试点示范:选择重点地区和行业开展试点,积累经验,形成可复制的示范案例。
  • 加强人才培养:开展数据标准化人才培训,培养专业队伍,提升标准实施能力。
写在最后
《国家数据标准体系建设指南》的出台,是我国推动数字经济高质量发展的重要举措。对于企业而言,数据标准化的推进将带来新的发展机遇。比如,统一的数据标准有助于降低企业的数据管理和对接成本,提升数据应用的效率和效果。随着该指南的实施,我国的数据标准化工作有望进入新的阶段。
附《国家数据标准体系建设指南》:https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202410/P020241008789641651212.pdf
内容推荐
大会 PPT 获取通道已开启,关注数字化经纬公众号,后台回复“PPT”,即可获取 PPT 下载地址(由于讲师所在企业限制,部分 PPT 仍在审查或不对外公布,详情见大会官网日程)>>>
企业福利
极客时间企业版推出「金融科技人才培养解决方案」, 构建金融科技人才数字化能力的全景培养体系,提供一个结构化的成长路径,满足金融科技行业对于不同层级人才的需求,明确了数字化领军人才、数字化管理人才、业技融合人才、数字化应用人才、专项技术人才各层级的培养重点及形式。扫描二维码了解方案详情。
福利通道
  • 关注InfoQ数字化经纬公众号,回复案例领取《行知数字中国数字化转型案例集锦》。
  • 关注InfoQ数字化经纬公众号,回复进群加入数字化读者群交流。
今日好文推荐
生成式AI浪潮中,IT部门如何扭转高管信心下滑的局面?
凝结15个环节、40个场景,工信部最新印发《智能制造典型场景参考指引》
关于用友、金蝶、浪潮、SAP等主流ERP软件哪个好?
吉利汽车的大模型上车之路:3年AI布局从车圈里“杀出来”
只会坐在象牙塔?为数字化转型重新定义企业架构师的角色

InfoQ数字化经纬
InfoQ极客传媒旗下官方账号。面向数字化管理者、从业者、洞察者,提供数字化企业案例、政策解读、研究报告,做数字时代的「记录者」。
 最新文章