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公共數據資源進入“變現通道”,如何破解五大難題

10月9日,《中共中央辦公廳、國務院辦公廳關于加快公共數據資源開發利用的意見》出爐。這是中央層面首次對公共數據資源開發利用進行系統部署,是定規則、把方向的重大制度安排,也是數據基礎制度建設的重要一環。

10月10日上午,國新辦舉行新聞發布會,邀請國家數據局多位領導介紹公共數據資源開發用有關情況,并答記者問。

我國的公共數據資源又有著獨特的優勢:各級黨政機關、企事業單位依法履職,或提供公共服務過程中產生的公共數據,具有規模體量大、數據質量好、價值潛能大、帶動作用強的特點。

“加快公共數據資源開發利用,是深化數據要素市場化配置改革的先導工程,是培育全國一體化數據市場的重要抓手,是以數字化助力經濟社會高質量發展的重要舉措”,國家數據局局長劉烈宏表示。

近年來,公共數據面向支撐數字政府建設,在便利群眾辦事、優化營商環境等方面發揮了顯著作用。但面向服務經濟社會發展,在資源供給、應用創新、權益分配等方面,“不敢”“不愿”“不會”的問題比較突出,要素價值未得到充分釋放。

未來,公共數據資源的應用將是我國數據要素市場建設的重點工作。但公共數據如何賦能實體經濟、擴大消費需求、拓展投資空間、提升治理能力,還存在很多細化和深入探討的工作。

 01 

公共數據的特點

公共數據是指由政府、公共機構或非營利組織收集、管理和發布的數據,這些數據通常是面向公眾開放的,可以被任何個人或組織自由獲取和使用。公共數據旨在提高透明度、促進公民參與、增強政府效率,并推動社會創新和經濟發展。

公共數據的內容可以廣泛涵蓋多個領域,包括但不限于政府數據、社會經濟數據、環境數據、交通數據、健康數據等。

我國公共數據具有規模大、結構復雜、分散和多元化等特點,這些特點與中國的市場、人口、數字經濟和政府管理等因素密切相關。

首先,規模大。中國人口基數龐大,公共數據的收集涵蓋了海量的個體和家庭信息,包括教育、醫療、社保等方面的數據。由于經濟和社會活動的多樣性,中國的公共數據來源于多個領域,包括政府部門、企業、社會組織等。

其次,結構復雜。公共數據涉及多個層級(中央、地方、部門等)的數據,數據的種類繁多,涵蓋經濟、社會、文化、環境等多個維度。且由于各個部門和地區的數據管理體系各異,導致公共數據的格式、質量和標準不統一,增加了數據整合和應用的難度。

第三,分散與多元化。公共數據往往分散在不同的政府部門和地方機構,缺乏統一的管理和共享機制,造成信息孤島,限制了數據的整合和利用。公共數據包括結構化、半結構化和非結構化數據,涵蓋統計數據、地理信息、文本數據等,這使得數據處理和分析的復雜性增加。

第四,數字經濟推動。中國的數字經濟迅猛發展,促進了公共數據的生成和利用。數字平臺和互聯網企業收集的大量用戶數據為公共數據的分析和應用提供了豐富的資源。企業利用公共數據進行市場分析、產品開發和用戶洞察,推動了商業模式的創新和轉型。

第五,政府主導。中國的公共數據管理以政府為主導,政府在數據收集、管理和開放方面發揮重要作用。政府通過一系列政策和法規(如《數據共享管理辦法》)推動公共數據的開放和共享,促進數據標準化和規范化,保障數據有效利用。

 02 

公共數據利用的挑戰

公共數據在推動社會發展和經濟增長方面具有重要價值,但在實際利用過程中也面臨多重挑戰。

1. 數據質量與標準化

公共數據往往來自不同部門和地方,這導致了數據在格式、質量和內容上的不一致。不同政府機構可能采用不同的數據標準和采集方法,造成數據整合時的困難。這種不一致性影響了數據的可用性和可靠性,妨礙了有效的數據分析和決策。例如,某地區的健康數據可能與鄰近地區在統計口徑上存在差異,使得跨區域的公共衛生決策變得復雜。

部分公共數據可能不完整或存在錯誤,這會直接導致分析結果不準確,影響政策制定和執行的效果。數據缺失會導致樣本偏差,而數據錯誤則可能誤導決策者,從而在政策實施中產生不利影響。例如,在經濟數據分析中,如果失業率統計不準確,政府可能會在就業政策上做出錯誤判斷。

2. 隱私保護與數據安全

在開放和使用公共數據時,涉及個人信息的部分存在隱私泄露的風險。特別是在健康、教育和社會服務等領域,數據的使用必須嚴格遵循隱私保護法規。合規性缺失可能導致法律責任和公眾信任的下降。例如,開放健康數據以供研究使用時,必須確保所有個人信息均經過去標識化處理,以保護個人隱私。

公共數據的集中存儲和開放訪問使其容易受到黑客攻擊和數據泄露的威脅。這種安全風險不僅影響數據本身的完整性,還可能對涉及數據的組織造成重大的聲譽損失。例如,政府數據庫遭受攻擊后,公眾對數據開放的信任度將大幅下降,影響未來的數據共享與利用。

3. 技術與基礎設施

數據處理、分析和存儲的技術要求較高,部分地區和機構可能缺乏相應的技術能力和基礎設施。這限制了數據的有效利用,尤其是在技術相對滯后的地區。例如,許多地方政府由于缺乏先進的IT基礎設施,無法對公共數據進行有效的分析和利用。

缺乏有效的數據共享平臺和機制,限制了數據的整合與利用。沒有統一的開放數據平臺,各類數據難以整合,導致重復建設和資源浪費。例如,一些國家雖然有大量公共數據,但由于缺乏有效的訪問和共享機制,數據的價值未能充分發揮。

4. 政策與法規

在快速發展的數據環境中,現有法律法規可能無法滿足公共數據開放和應用的需求。這導致政策空白,使得政府在數據利用中面臨法律風險。例如,缺乏針對數據共享的明確法律框架可能使得政府在開放數據時猶豫不決,影響數據的使用和價值實現。

不同政府部門之間可能存在利益沖突,影響數據的開放與共享。部門間的不協調可能導致數據孤島的形成,從而影響整體政策的有效性。例如,某些部門可能擔心數據開放會影響自身的資源分配和權力,進而阻礙數據共享。

5. 公眾信任問題

公眾對政府數據的信任度可能不足,影響數據開放的接受度和應用效果。如果公眾對數據的透明度和真實性缺乏信任,他們可能不愿意使用或依賴這些數據,甚至可能對政府的政策產生懷疑。例如,數據泄露事件會降低公眾對政府發布數據的信任,從而影響未來數據開放的效果。

公共數據在推動創新和社會發展的過程中面臨著多重挑戰,包括數據質量與標準化、隱私保護與數據安全、技術與基礎設施、政策與法規以及公眾信任問題。有效應對這些挑戰需要政府、企業和社會各界共同努力,建立科學的管理機制和技術平臺,推動公共數據的合理利用。

本文摘自《數據經濟評論第15期(202409)-公共數據資源與利用》,該報告深入探討了公共數據資源的內涵、發展歷史及其在全球范圍內的應用情況,分析公共數據在數字經濟時代和人工智能(AI)浪潮中的機遇與挑戰,揭示公共數據對AI和數字經濟發展的促進作用。報告完整內容請點擊文末閱讀原文查看。


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