Page 43 - 大数据背景下计算机信息安全及防护

第二章 数据要素治理和应用

据要素的公共物品属性，从而降低不同部门、不同层级、不同地区的政府之间以
及政府与社会之间信息交换的难度，有力促进多元主体协同决策。同时，数据要
素的共享可有效促进政府的信息公开，推动各级政府治理协同的规范化、公开化
和协同化，加强国家协同治理能力。

以数据要素资源及相关技术平台增强治理结果反馈和纠偏的能力。面向国家
治理现代化对治理结果反馈能力的迫切需要，加强数据要素治理，推动数据反馈
过程进一步优化，能够帮助治理主体及时获取民生动态和民情信息，提高相应服
务的供给能力和对治理结果反馈的能力，高效纠正治理偏误。此外，数据要素在

推动提高国家治理效能的同时也催生了很多新的治理问题，如数据歧视、数据垄
断、数据泄露等。加强数据要素治理能够强化对数据要素使用的规制，保证数据
使用的合法性与正当性，降低对国家治理效能提升的负面影响。

二、数据要素治理面临的挑战和机遇

（一）数据治理面临的挑战
在数据要素化时代，数据呈现规模庞大、结构复杂、来源多样等特点，导致
对数据从采集、传输、存储、处理、发布、交换、应用等全过程的管理和价值挖

掘愈发困难。数据质量不高、数据开放共享不足、数据需求响应不及时、数字安
全风险加剧等问题，对数据治理在管理模式、业务应用、技术能力等方面发起了
挑战。
（二）人工智能发展下，数据治理的新机遇

人工智能与数据治理的融合，正逐步实现“以人工操作为主”向“以机器自
动为主”的新一代智能化数据治理的转变，带动着数据治理智能化水平的整体提
升，从而使数据内容更加丰富、数据管理更加高效、数据服务更加精准、数据安
全体系更加完善。

（三）国内外智能化数据治理的实践分析
针对以上问题挑战，有必要对国内外智能化数据治理发展和实践情况进行梳
理和分析，从而为探寻数据治理智能化演进路径和实施建议提供参考与借鉴。
1. 国际实践概况

（1）欧盟
2022 年 7 月 11 日，欧洲议会研究局（ERPS）对外发布了《数据治理和人工

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