2.1.2 数据治理价值
在新一代的网络信息技术和互联网的融合过程中，数字经济强势崛起，大大拓展了社会创新空间，新型智慧城市建设方兴未艾。这些与社会生产、生活息息相关的发展和改变都离不开数据的支撑，大数据与产业的结合大大提升了人们的生产、生活水平。但是传统的数据质量管理、数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理等管理活动只能解决与数据相关的局部问题，其相互之间没有统一的协调和安排，不仅管理活动之间存在割裂和不一致，而且无法从宏观层面对数据资源进行协同，导致数据利用效率较低[4]。因此，需要依靠有效的数据治理体系对数据进行科学、系统的治理，保护国家的数据主权，提升数据安全和数据质量管理水平，真正发挥数据的积极作用。数据治理成为时代发展的必然要求。
（1）数据治理保护国家数据主权
由主权国家构成国际体系，依然是当下对国际体系主要特征的共识。国家主权（如管辖权、独立权、自卫权、平等权等）是一个国家固有的在国内的最高权力和在国际上的独立自主权利，是国家区别于其他社会集团最重要的属性。随着网络空间
发展走向纵深，网络及数据安全问题泛化至政治、经济、军事、国际关系等领域，将上升到影响国家主权和安全的层面，成为大国博弈的趋势和焦点。以跨境数据为例，这一国际经济贸易和网络安全跨界的新领域既涉及数据安全、个人信息保护，又涵盖内政外交、国家治理、贸易规则等。因此，从国际体系层面和主权国家的视角看，治理核心数据资源的最主要的行为体是国家，有效的数据治理是国家主权在大数据时代最重要的延伸，是掌控国家安全的有力抓手之一。
从各国的具体实践来看，基于大数据价值发挥的机理和路径，在安全、有效管控的基础上，开放政府掌握的数据资源、推动数据融合运用乃至跨境流动和商业应用，已经成为各国、各方共同关注、积极探索的关键发展议题。无论是强调主导全球网络空间治理秩序、有效控制关键资源的美国，还是主张以更温和、均衡的方式维护和保障主权国家关键诉求的欧盟，其数据治理的核心考量均是试图寻求多元诉求之间的平衡，即推进数据开放和共享与保障国家安全之间的平衡，主张国家核心利益诉求与促进数字经济发展内生需求之间的平衡。一方面，既防止无视主权、片面追求无边界的数据开放和应用；另一方面，又避免绝对化地用主权壁垒切断数据流动。因此，各国及地区宏观层面的数据治理重点和难点在于，在实践中探索一种实现国家数据主权的有效方式、一套有鲜明特色的治理体系，以明确关键数据资源的权属和其可获得的合法收益，继而以制度化的方式推进，在确保国家核心利益诉求的前提下实现数据价值。
在各国研究自身数据治理体系的同时，数字经济国际合作也进入了探索阶段，国际组织从 2018年起开始增设数字经济相关领域的合作谈判，如世界经济论坛
（WEF）、经济合作与发展组织（OECD）、亚洲太平洋经济合作组织（APEC）、世界贸易组织（WTO）、二十国集团（G20）和金砖国家（BRICS）等都在大数据发展、个人信息保护、网络安全等领域发布报告或推进相关规则谈判，开启了新一轮的国际关系调整。国家数据主权的博弈不单是技术博弈，还是理念博弈、话语权博弈。
（1）数据治理提升国家治理能力
在政务数据领域，数据治理有助于提升政府服务和监管能力。各级行政机关、履行公共管理和服务职能的事业单位（以下简称“公共管理和服务机构”）通过多年的政务信息化建设，已积累了大量公共数据（即在依法履职过程中采集和产生的各类数据资源），并成为最具价值数据的保有者。应用公共数据推动公共管理和服务政务部门的大数据高效、健康地发展，创建良好的大数据生态环境，是提升政府治理能力的关键。2015年，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，明确了“加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力”的重要任务，并明确了时间节点：2017年，全国层面统一的跨部门数据资源共享架构基本形成；2018年，国家和各地政府建成政府主导的数据共享开放平台，打通政务部门、企事业单位间的数据壁垒，并在典型应用场景中逐步开展试点应用；2019年，各地政府实现基于分级分类的公共数据集的普遍开放。期间，国务院陆续印发了系列文件，内容涵盖推进政务信息共享、政务信息系统整合、互联网+政务服务、政务服务一网通办等，推进跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的政务信息系统整合、互联、协同和数据共享，支撑新型数字政府、智慧城市和城市大脑的深化建设和落地应用。目前，我国政务领域的数据开放共享已取得了阶段性成效，例如上海市推出的“一网通办”“一网统管”“一件事”等改革，是推进供给侧结构性改革、落实“放管服”改革、建设国际化大都市、精细化城市治理、优化营商环境的重要举措。
数据治理是现代科技与社会治理深度融合的现实实践，是治理科技的重大创新。社会治安综合治理大数据涵盖以“人、地、事、物、网、组织”为主题的实体数据及其标签数据、行为数据、事件数据、时空轨迹数据等，通过对社会治安综合治理大数据的汇聚、分类分级和智能研判，将政治、法治、德治、自治、智治（“五治”）与新技术、新手段结合起来，可极大地提高社会治理的可预见性、精准性和高效性，形成智能化治理新格局。
（2）数据治理促进社会经济发展
我国高度重视发展数字经济，推动数字经济逐渐上升为国家战略。从互联网实现人与人的连接，到物联网、工业互联网、传感器等促进物与物的连接，再到 5G推动万物互联，大数据已经成为推动数字经济发展的关键要素和重要引擎，拥有数据的规模、质量、活性、关联及对数据进行处理、挖掘、分析和运用的能力[5]成为国家的核心竞争力。优化数据管理、提升数据质量、实现数据价值成为大数据时代最迫切的问题。
然而，目前组织层面的数据治理水平总体处于起步阶段，普遍存在“重采集轻管理、重规模轻质量、重利用轻安全”的现象，大数据管理的业务流程往往因为缺少完善的大数据治理计划、一致的大数据治理规范、统一的大数据治理过程以及跨部门的协同合作而变得重复和紊乱，进而导致安全风险的提升和数据质量的下降。数字经济发展对组织在大数据的数据质量、安全合规、隐私保护等治理方面提出了
更高的要求，组织决策层必须制定一个基于价值的大数据治理计划，确保董事会和管理层可以方便、安全、快速、可靠地利用大数据进行决策支持和业务运营。
数据治理对于确保大数据的优化、共享和安全至关重要，有效的数据治理可保障数据及其应用过程中的运营合规、风险可控和价值实现，这正是数据治理实施的目标和动力所在。数据治理实施的直接目标和最终目标如图 2-1所示。
图 2-1数据治理实施的直接目标和最终目标
• 运营合规。合规监管和安全控制是大数据治理的核心领域，关系到隐私保护、存取管理、安全控制以及规范、标准或内部规定的遵守和执行。大数据治理必须坚持合规原则：一是，必须在业务的法律框架内进行；二是，数据治理政策和规则的制定应与政府和行业相关标准一致；三是，在主要业务和跨业务职能间应使用一致的数据标准，为合规监管创造一个统一的处理和分析环境。基于此，构建包含策略、过程、组织结构、职责分工等组件的大数据治理框架，提升组织的大数据管理和决策水平，帮助组织在大数据治理业务规范内更有效地管理大数据。
• 风险可控。如今的组织对于数据而言通常是富有侵略性的，为了开展业务，组织通常会在一些关键领域收集、分析和使用各种与用户、产品、业务环境等方面相关的信息。但是许多组织由于缺乏正确的大数据治理策略，不能正确地使用数据，导致违反法律规范或丢失隐私数据。数据治理工作需要整个组织的合作，通过有效的治理，可以显著降低因不遵守法规、规范和标准导致的安全风险。
• 价值实现。数据治理框架有助于产生高质量的数据，增强数据可信度，降低成本；有助于协调不同业务部门的目标和利益，并跨越产品和业务部门提供更广泛、深入和可信的数据，从而产生与业务目标相一致，更有洞察力、前瞻性和更高效的决策；有助于持续不断地开发出创新的大数据服务，从“业务数据化”到“数据业务化”，数据治理通过优化和提升大数据的架构、质量、标准、安全等技术指标，促进大数据服务创新和价值创造。
随着大数据时代的到来，在大数据环境与传统IT环境相互融合的大趋势下，数据治理的体系、方法和标准都将发生深刻的变化，大数据治理已经成为数据治理未来发展的新趋势、新方向和新阶段。如果说“数据治理”提供数据管理和应用框架、策略和方法，目的是保证数据的准确性、一致性和可访问性，那么“大数据治理”在此基础上，更强调发挥数据的应用价值，通过优化和提升数据的结构、质量和安全，推动数据的服务创新和价值创造。
