说一说：构建数字时代数据治理模式

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数字时代，数据要素对经济建设、社会生活和治理产生着整体性、革命性、根本性的影响。大数据通过日益丰富的数字化要素供给，不仅成为增强治理能力现代化的重要方式，而且也回应了数字时代对效率、社会质量和公民需求的关键诉求。正是基于数据要素的重要战略价值和践意义，数字时代数据治理成为描述和刻画现代治理能力的重要标准，也是推进核心竞争力的必然要求。通过对比可以看出数据集市更具有一定的优势，同时也拥有很大的性价比。https://www.beyondsoft.com/

提升数据治理效能 数字时代数据治理主要应用于城市治理、公共服务、产业发展等领域，能够提升资源利用的效率，助推治理向纵深方向发展，全面促进的数字化转型升级。 首，有助于现智慧分析，提升问题发现能力。尽管我国自2022年就开始推行和施大数据发展战略，但是传统的数据处理技术，不管是联机分析处理技术还是数据挖掘技术，都难以应付数字时代带来的数据爆发式增长现象。与之相对，数字时代部门围绕城市治理的各种业务，以天地空一体化为载体，通过构建全覆盖、多维度的感知系统，很好地现了城市范围内的全域治理。在感知系统进行智慧分析的基础上，部门通过数据模型的演绎和归纳，定期诊断分析，从而提升了在城市治理和经济运行中发现问题的能力。 第二，有助于重塑治理场景，现精准决策。数字时代部门通过数字技术将城市治理场景的物理特征在互联终端呈现，从而现了精准决策目标。数字技术在对城市治理场景进行重塑过程中主要体现了两大势。一是有效规避了算法黑箱问题。众所周知，现代数字技术所开展的算法存在黑箱效应，这会侵害公民权益，进而引发用户信任危机。而数字时代通过互联终端输出结果的同时，也将隐含在内部算法中的信息向社会公众展示，从而有效规避了黑箱效应。二是数据化的治理过程有助于提升精准决策。部门应用数字技术收集符合需求的信息，从而简化了决策的复杂流程和运行机制，显著提高了精准决策的能力。可以说，基于城市治理场景的重塑打造了城市智能决策系统，推动了精准决策的转型发展。 第，有助于城市精细化管理，保障社会公众权益。数据治理的核心是以人为中心，以公共事务治理为抓手，应用现代数字技术手段，从而现城市精细化管理，比较终保障社会公众的合法权益。城市精细化管理的理念凸显了城市治理过程中具体的人员、事件、活动等社会要素，有助于重塑的治理职能，提高城市基层治理能力现代化水平。其中，大数据的密集型计算应用，一方面能够确保部门立足整个城市的宏观发展，现对规模庞大的结构型数据进行挖掘分析，从中揭示隐性的城市治理要素和意图；另一方面有助于现对非结构化数据的挖掘整理，将各类社会公众所关心的公共事务和社会问题转化为清晰的图像、语音和视频。在此过程中，部门深刻贯彻“权为民所用，情为民所系，利为民所谋”的理念，保障公民的合法权益。 突破数据治理认知局限 伴随着现代数字技术演进和应用创新加速发展，部门日益认识到数据治理在整个社会发展和安全中的重要意义。尽管如此，数字时代数据治理也存在一定的认知局限。 首，对数据资源及其价值的认识有待提高。当前，全社会尚未形成对数据资源的客观认识，尤其是对数据资源在社会生产、经济发展、治理等方面的价值认知不足，由此直接影响了数据资源的挖掘应用和价值现。一方面，现阶段部门虽然大力倡导大数据发展战略，但是许多数据资源的使用仍然沿袭传统分析流程和方法。另一方面，一些部门还未能从整体社会发展的角度思考数据资源的价值发挥，法真正释放数据的资源价值。此外，对于数据的价值评判标准也存在认知不清晰、共识不一致的问题，对数据资源及其价值的认识存在一定的滞后效应。 第二，急需数据技术创新和支撑性人才。数据治理能否取得良好的效果，离不开数据创新技术的支持和数字化人才的支撑。其中，数据技术创新能够为数据治理提供工具手段，而数字化技术方面的人才可以为提升数据治理提供人才保障。从现有情况看，主流的数字技术主要聚集于数字经济领域，相对于社会民生方面还存在一定的滞后性。尽管数字化技术已经在医疗、教育、交通、住房等领域开始获得关注和发展，但由于综合掌握现代技术、数据统计与管理等学科知识背景的人才极其匮乏，还未能为数据治理的长远效益提供人才支撑。 第，数据知识建设和交易市场需进一步完善。在数字时代，社会各界都对大数据战略的施投以相当大的关注，部门也深刻认识到需要通过各种先进的数据挖掘方法来揭示和解释隐藏在数据背后的知识信息，从而更好地为开展社会治理提供决策参考。但在现有条件下，论是还是大众在应用数据过程中更多重视数据的传播和存储，在一定程度上忽视了对于数据的加工整理和知识挖掘。因此，数据知识建设需要制定规范标准，深入挖掘高质量信息以及提高数据知识建设能力。只有在良性互动的数据交易环境下，数据治理的潜力才能得到进一步释放。 第四，数据管理体系和数据确权有待健全。伴随着数字时代的来临，数据治理迫切需要建立与之相适应的数据管理体系，从而更好地促进数据运行机制完善和治理绩效发挥。然而，现阶段数据所有权、使用权、隐私权等方面的相关政策制度和法律法规仍有待健全。数据治理的安全机制、数据互联共享的规范标准和安全技术防护等管理体系的建立，将会直接提升数据治理的绩效水平。其中，数据治理的前提就是需要明确数据的权属关系，并在此基础上更好地规范数据权利主体和资源分配机制。但是，数据确权的难度在于数据权并不像传统的物权一样，能够清晰界定和确权。这缘于数据权在整个数据使用周期内涉及多个支配主体。 化数据治理模式 数字时代数据治理是以新一代数字技术为基础，注重发挥数据资源要素的核心价值，在经济建设、社会管理、公共服务、安全保障等方面追求高质量发展的新模式。数据治理突出强调大数据技术的应用与管理，通过对数据的可视化采集与存储，进而现对数据的深度挖掘和知识共享。在此过程中，部门能够改变以往传统治理过程的局限，通过重新发现原来容易被忽视的区域，从而充分释放数据治理的巨大价值。 当前，数据治理尽管存在诸多困境，但问题的关键却不在于简单地拒绝数据治理，而是要构建适合数字时代的数据治理模式。在具体的构建路径上，数据治理不是将职能与数据要素两者简单相加，而是将数据治理理念嵌入治理工作中，在提升数据治理效率的同时，逐渐塑造以为主导、公民为中心、社会力量广泛参与的多元主体治理格局。因此，未来需要促进数据标准化治理、提升管理水平、完善和增加数据协同化治理、推动跨界流通共享、健全数据体系化治理、现应用价值创新，从而更好地释放数据治理的强大价值。 来源：社会科学-社会科学报