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充分发挥数据资源在数字经济中的引擎作用

2020年5月19日 17:32  CCTIME飞象网  

第十二届全国政协副主席、国家电子政务专家委员会主任 王钦敏

当前,数字经济蓬勃兴起,新一代信息技术与实体经济,尤其是制造业的融合程度日益加深,已成为推动产业质量变革、效率变革、动力变革的重要驱动力量。2017年,习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时强调,要深入实施工业互联网创新发展战略,系统推进工业互联网基础设施和数据资源管理体系建设,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。充分发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,对于培育经济发展新动能具有重要的战略意义。

一、调结构补短板,完善“新一代信息基础设施建设”顶层设计和系统工程建设

当前,“加强新一代信息基础设施建设”已被列入2019年政府工作报告。传统的“基础设施”是指物质化的工程设施建设,而信息化基础设施还有保障国家或地区经济社会活动正常运行的公共服务系统功能,研讨如何建设新型数字基础设施,有必要深入研讨它的建设内涵和创新驱动作用。当前的新型数字基础设施建设,是在新一代产业革命的大背景下,以数据作为要素资源,以数据的全生命周期运行、应用、安全和管理基础软硬件系统为不可或缺要素,对经济社会发展发挥的数字化赋能作用的基础设施。因此,需要对“新一代信息基础设施建设”的内涵和系统构架开展问题导向、目标导向的深入研究,更加重视数据资源作为关键要素的作用,针对数据资源应用的软件硬件、标准和规划等出台相关指导意见。

二、探索构建权责清晰的公共数据资源开发利用技术体系

当前数字中国、数字经济、数字政府、数字社会等发展梗阻在缺乏数据资源的有效供给,公共数据资源开发利用技术体系的构建应提上议事日程。政府作为公共服务的主要提供者,掌握了海量的基础数据,这些政务数据具有行业性、专业化、全覆盖、公信力强的显著优势,并具有时空数据全记录、易追溯、可比对纠错的特征,有着极大的挖掘利用和赋能的潜力。政务数据的有效供给和合理开发对我国政治、经济、社会、文化、生态等发展,对新时代国家治理体系和治理能力现代化都将发挥权威性引领作用。

因此,有必要健全公共信息资源开发利用合规程序和安全管理机制,建立先行先试和容错机制,稳健推进政务公共信息应用开发。着力探索公共信息资源开发利用的统筹协调、组织管理、授权许可、收益分配、数据治理、应用创新和安全保障机制建设,形成配套制度规范。高度重视发挥政务数据资源对数字经济、智慧社会、数字生态、数字文化等方面的应用开发,以及政府宏观调控、决策支持、政务监管、营商环境、市场治理、民生服务、公共卫生和应急指挥等方面的作用。

三、着力培育以数据资源为关键要素的数字经济产业体系

习近平总书记指出:“要构建以数据为关键要素的数字经济。建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用”“要推动实施国家大数据战略,加快完善数字基础设施,推进数据资源整合开放共享,保障数据安全,加快建设数字中国”。通过数据资源、数据产业和传统产业的良性互动,推进产业链、供应链的体系化、集群化云端赋能和数据链增值,催化数字经济倍增效益和马太效应。

开展公共信息资源赋能数字经济的先行示范,首先选择有条件的产业链、供应链、专业化产业功能区、集聚区、产业生态圈,建设一体化、专业化数据应用服务基础设施和云平台,突出应用服务重点,梳理数据共享堵点,打通软件和人才结点,打造以基础数据为资源要素的开放性价值链体系,吸引社会资本、市场主体、外资和人才稳定参与数字中国、数字经济、数字社会、数字生态的建设与发展。

充分发挥行业龙头、行业商协会和行规行约的作用,建立大数据工业应用标准体系,研制一批市场急需、行业急用的总体性标准、基础共性标准、应用标准、安全标准,推进标准在重点企业、重点行业中的应用,支撑数据模型及软件应用的快速开发,工业大数据在不同平台间的有效供给和应用。打通研发设计、物料采购、生产制造、运营管理、仓储物流、产品服务等产品,以及供应链企业、协作企业、市场用户、外部开发者等各主体数据,实现全流程的数据集成、开发、利用。支持建设工业设备协议开放开源社区,引导设备厂商、自动化企业开放设备协议、数据格式、通信接口等源代码,形成工业设备数据采集案例库和工具箱。强化数据安全保护能力,建立健全大数据安全保障体系,推广使用商用密码技术。

四、挖掘大数据应用潜能,培育大数据服务经纪人组织和公共服务平台建设

紧抓公共数据共享开放与市场需求的结合点,大力培育国家“信息化应用服务基础设施”体系,扶持信息服务经纪人组织和数据公共服务平台,扶持数据内容和信息技术服务业,提供专业化、高质量的信息服务、开发技术和咨询服务。包括:一是汇聚原始数据、二是处理基础数据、三是开展数据挖掘、四是研发数据产品、五是提供信息服务、六是咨询数据应用、七是促进数据增值、八是培养数据人才。培育一批优秀的第三方数据资源提供商和应用服务提供商。

完善工业大数据分类分级规划,制定分类分级相关标准和管理规范,鼓励部分重点行业和地方开展标准规范试点示范。建立工业大数据赋能效果评价体系、数据应用能力成熟度评估体系。建立健全数据交易机制和定价机制,引导培育数据交易市场。设立数据、产业、政策等领域的“战略研究智库”,开展前瞻性、战略性重大问题研究,对大数据在工业领域的应用过程中的相关重大决策、政策实施、问题会诊等提供咨询评估。

编 辑:霏雯
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