专家解读 | 构建国家数据标准体系 推动数据要素高水平应用

文 | 北京邮电大学科学技术研究院副院长、教授 曾雪云

近日，国家发展改革委、国家数据局等六部门联合印发了数据领域标准体系《国家数据标准体系建设指南》（以下简称《指南》）。《指南》的发布是贯彻落实党中央、国务院关于加快数字经济发展的重要战略决策之一。习近平总书记提出：“构建以数据为关键要素的数字经济。”数据标准化工作在提升数据质量、促进数据流通、激活数据潜力等方面发挥着至关重要的作用。通过推动数据要素的市场化配置改革，数据标准体系建设成为构建数字经济发展新格局的重要支撑。这一举措符合党中央、国务院关于数字中国战略建设需求，也体现了推进数据资源管理体制机制创新的具体实践。

一、从三大规范领域构建数据标准体系总体架构的重要意义

数字经济的运行与规范，需要在理论和政策层面回答三个基本问题：哪些通用概念可用于理解和使用作为数字经济核心资产的数据要素？数据领域将会形成哪些核心资产以及如何以统一的标准和规范进行管理、开发、利用？如何保障以数据为核心资产的经济活动的安全性？《指南》对此进行了整体性规划和系统性引领，在遵循顶层设计、协同推进，问题导向、务实有效，应用牵引、鼓励创新，立足国内、开放合作的基本原则下，从三大规范领域提出构建数据标准体系总体架构。

这三大规范领域分别为通用域、资产域和安全域。它们回应了数字经济发展的核心问题，即如何理解与使用数据要素、如何管理与利用数据资产、以及如何保障数据安全。其中，通用域涵盖术语、参考架构、管理等基础标准，确保数据要素的基础概念和框架统一，为各领域的数据标准化奠定了统一的语言和操作框架。资产域通过对数据基础设施、数据资源、数据技术和融合应用的规范，构建了数据作为核心资产的标准体系，明确了数据资源的开发、利用和流通的操作规范。安全域围绕数据要素的全生命周期安全，制定了从数据采集、存储到流通的安全标准，保障了数据在流通过程中的安全性与合规性。

通过这三大领域的系统设计，《指南》为数据的全生命周期管理提供了制度性支撑，为数字经济的健康发展奠定了坚实的基础。这不仅有利于推动数据要素的高效流转和应用，还能提升国家数据治理的能力，将为数字中国建设注入强劲动力。

二、从五大资产维度推进数据资源生态体系的重要意义

《指南》以数据“供得出、流得动、用得好、保安全”为指引，从数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通和融合应用共五个核心资产维度规划了数据标准建设的重点内容，计划到2026年底基本建成国家数据标准体系，拟制修订30项以上数据领域基础通用国家标准，形成一批标准应用示范案例，建成标准验证和应用服务平台等。通过对这五大核心资产维度的标准建设规划，《指南》将推动构建全面的数据资源生态体系，保障数据资源的开发、共享、流通与应用，促进数据资源在交叉行业领域的深度应用，助力实现数据资源社会效益的最优化。

在物化活动方面，《指南》规划了三类核心资产的标准蓝图，分别是数据基础设施、数据资源和数据技术。其中，数据基础设施标准包括存算设施（数据算力与存储设施）和网络设施（5G网络、光纤、卫星互联网）的传输标准。数据资源标准涵盖基础资源标准（元数据、主数据、数据目录、数据模型）以及数据开发、共享、授权运营的标准。数据技术包括数据汇聚、处理、流通、应用、运营和销毁等6个技术领域的标准。这对于激活数据要素潜能、促进数字技术迭代创新、提升数字经济发展水平具有重要的引领和规范作用。

在运转机制方面，《指南》规划了数据流通和融合应用两类核心资产的标准，规范数据的有效流动和跨行业应用。数据流通标准涵盖数据产品、数据确权、数据资源定价、数据流通交易等四个部分。该标准规范了数据产品的开发流程，数据产权的确认与管理方法，以及数据在交易环节中的操作规则与技术要求，确保数据流通的有序性和透明度。融合应用标准基于《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的要求，涵盖工业制造、农业农村、商贸流通、交通运输、金融服务等12个重点领域，推动数据在各行业领域的深度融合与应用，确保数据资源在行业间的共享与协作。这将为推动数据要素高水平应用提供有力支撑，特别是在促进数据技术应用和规范数据资产管理方面，将为数字经济的持续发展提供强大的保障力和推动力。

三、标准化建设引领数据要素发展蓝图

《指南》是一个关于数字经济核心资产的标准、规范、规则、要求的编码体系，为未来的数据标准化建设提供了路线图，确保数据要素能够在各领域的高水平应用和持续演进。需要考虑从以下方面加强落实和建设。

（一）《指南》强调了重点领域的国家标准研制，特别是在数据基础设施、数据技术、数据流通等核心领域，要以急用先行为原则，应尽快研制国家通用数据标准，为国家重大战略发挥保驾护航作用。重点领域可以先行研制和在迭代过程中加以完善，确保标准建设与市场应用相结合、主体创新与标准先行相结合。推行重点领域标准建设的“引进来”和“走出去”，借鉴国际标准，对外推广国内标准，在动态调整中完善重点领域的数据标准。

（二）通过遴选标杆项目和企业，推动高水平的数据标准应用示范，形成可复制、可推广的应用案例，并进一步巩固数据标准的实际应用效果。围绕数据流通利用基础设施、训练数据集、公共数据授权运营、数据资源定价等重点方面，多批次、多领域遴选高水平应用示范案例。强调急需先用，遴选具有标杆作用的数据应用和优秀贯标企业，加大数据标准的宣贯和培训交流。

（三）培育第三方标准化服务机构，针对数据标准与安全要求的堵点，选择条件较好、治理规范的地区和行业，进行标准建设的试点验证，及时总结和应用拓展。培养从事数据标准建设的从业人员，提升职业素养和资质，培育一批具备数据管理能力评估、数据评价、数据服务能力评估、公共数据授权运营绩效评估等能力的第三方服务机构。

（四）聚焦数据流通和融合应用中的市场主体需求和市场运转机制，鼓励产学研协同合作，加强数据团体标准建设。这需要行业协会和产业协会联合高校、科研机构、重点企业，多方参与，协同发力，多批次出台各领域具有示范应用的团体标准和行业标准，对重点产品、重点应用及重点产业进行规范，形成12个重点行业的团体标准目录，在繁荣数据要素市场方面发挥保障作用。

（五）通过深度参与ISO、IEC等国际标准组织的工作，推动国内标准在国际市场中的应用和推广，确保中国在全球数据标准化领域的竞争力。紧密与国际标准组织的联系，坚持开放合作，在国际团体中担任职务和发挥作用。凭借专业实力和国际视野，深度参与和发起数据相关的国际标准项目。推动国内标准的境外应用，重视国内标准与国际标准的衔接，加强数据标准制定的国际合作，提高我国数据标准在全球范围内的有用性和贡献度。

来源：全国数标委

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