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數據治理的處理要注意什么問題
  • 發表時間:2020-04-26 點擊數:22
  • 來源:未知

        隨著我國大數據戰略的不斷推進,各類生產生活行為都以數據的形式全景留痕,構建了一個與現實空間平行的“數據空間”,數據治理呼之欲出。要切實發揮數據治理的效用,推進社會治理的科學化、政府決策的精準化、公共服務的高效化、社會風險的預見化,需要處理好幾個關系。

 

  數據公開與信息保護的關系

 

  大數據在推動經濟社會發展的同時還面臨著隱私保護和數據倫理問題。公民是社會的核心,公民信息是“數據空間”中最核心的部分,保護公民的隱私權是社會文明的基礎,主動泄露、濫用個人信息的行為需要法律法規的明確規制。日前,我國國家標準《信息安全技術個人信息安全規范》再次發布了征求意見稿,對個人信息的收集、保存、使用、流轉等全流程提出具體要求,最大限度保障個人合法權益和社會公共利益,《個人信息保護法》《數據安全法》也已列入十三屆全國人大常委會立法規劃,從制度設計的層面高度重視個人隱私信息的保護。數據公開與信息保護要找一個平衡點,既不能因為“可能”存在信息泄露風險就粗暴阻斷數據公開,也不能因為需要數據而“毫無保留”的公開,應構建健康的大數據治理生態。在本次疫情防控工作中,網上出現多起以尋找確診病例密切接觸者為由的個人隱私披露事件,中央網信辦緊急叫停,要求按“最小范圍原則”進行信息采集,并明確不得公開的信息字段,實現了個人信息利用和公共安全之間的平衡,對數據公開與信息保護起到了示范作用。

 

  數據共享與數據權屬的關系

 

  大數據對多源數據的綜合分析可獲得對事物的全方位認知,單個系統或組織存儲的是片面、局部的信息,需要開放共享和數據跨域流動建立完整數據集,但是在當前大數據開放共享實踐中阻力很大、掣肘很多,一個重要原因是數據權屬沒有界定清楚,數據所有權、管理權和使用權還沒有明確的責權邊界。在“誰生產誰負責”的機制下,擁有數據越少的機構越愿意開放數據,而數據越多的機構則越審慎的開放數據,許多省、市意識到這個問題,在機構改革的過程中組建了大數據局,統一管理全省或全市范圍內的政務數據,這為政務大數據開放共享創造了有利條件。黨的十九屆四中全會確立了數據可作為生產要素參與分配的機制,為企業間數據共享打開“閘門”,數據資產可以產生收益、發揮價值,數據價值會引導企業打通數據壁壘、實現數據流動,上海數據交易中心作為國家大數據交易標準化的試點單位,從交易實踐中探索數據治理的技術規范、制度規范,制定了《個人數據保護原則》《流通數據處理準則》《流通數據禁止清單》等一系列準則文件,研發了用于無特定標識的個體標記數據技術,使得交易數據無法識別個體且不能復原個人信息,其做法和經驗為完善法律法規提供參考。

 

  數據生產與數據質量的關系

 

  數據的生產者按照“能采盡采”的原則不斷擴展采集范圍,數據量呈現指數級增長,衡量數據的單位從PB到EB再到ZB,超大規模數據中心在持續建設以滿足數據存儲需求。但在數據迅猛生產的同時,垃圾數據、無用數據、無效數據、偽造數據、重復數據等數據的質量問題接踵而來,低質數據的存在不僅浪費存儲資源,還造成對數據清洗所需人力物力的大量浪費,關鍵的是嚴重影響數據分析的結果進而影響科學決策,迫切需要改善數據質量、提升數據有效性。在政務大數據領域,國務院《關于加快推進全國一體化在線政務服務平臺建設的指導意見》要求按照“誰主管,誰提供,誰負責”的原則提高數據質量,多地迅速展開了數據質量的提升行動,通過數據質量的審查審核、數據質量評估體系的構建以及數據協同中的數據關聯,來倒逼數據質量的提升。在其他領域,還沒有明確的體制機制,有企業探索通過交叉檢驗、生物識別以及機器學習等智能技術解決數據低質問題,有些第三方征信機構其內部擁有上百種生活場景,外部積極與公安、公共事業等打通數據接口,通過內外部的交叉檢驗進行數據治理。重視數據質量需要制定測量標準,規劃管理的統一流程,構建數據質量的管理體系,從制度層面保障數據的精準和有效。

 

  數據權力與數據公平的關系

 

  數據主體在擁有數據權力進行數據應用的同時還可能帶來數據不公平。其一,數據權力沖擊公平的市場競爭機制。企業在所從事的行業里收集客戶數據,對數據分析進而優化所提供的服務,收集的數據越多其提供的服務就越精準,越能夠滿足客戶需求,這種由數據所引發的正向反饋機制,使得其他企業無法公平參與市場競爭。其二,數據權力導致公眾獲取信息的局限。“算法”是數據應用的重要形式,用戶在獲取信息或服務時,算法會根據已收集的數據推測用戶的偏好,進行個性化推薦,讓用戶體會到“保姆式”服務的同時,也割斷了用戶與全域信息的交流,剝奪了用戶獲取全方位服務的權利,大數據殺熟、基于算法的新聞生產、基于算法的購物推薦都是生動案例。其三,數據權力影響社會信用的評價機制。用戶的互聯網行為越頻繁、使用場景越豐富、在線支付頻次越高,其信用大數據就越豐富,在信用貸款、無押金消費方面越暢通,但是在農村或偏遠山區等互聯網低度發展地區,由于技術支撐、認知能力方面的差異,天然存在著互聯網使用上的屏障,沒有生動的大數據的支撐,企業或機構不足以分析其信用能力,也就無法在信用消費方面提供便利,隱含著數據權力導致的不公平。

 

  要深刻認識數據資源對企業數字化轉型的重要意義,切實把企業數據規劃好、管理好、保護好、應用好,深挖數據價值、釋放數據潛能,推動企業實現高質量發展。

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