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划重点!2025年我国数据领域明确重点任务

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m.xinwen.mobi 发表于 2025-1-12 22:20:56 | 显示全部楼层 |阅读模式

到2025年我国数据领域的重点任务通常涵盖以下一些划重点的方面:

数据基础制度建设
产权制度
   明确数据产权归属的界定规则。例如,区分个人数据、企业数据、公共数据在不同场景下的产权界定原则,对于企业在生产经营过程中合法收集和加工的数据,要确定企业对数据享有的权益范围,这有助于激励企业积极投入数据资源的开发利用,同时保障数据来源主体(如用户)的基本权益。
流通交易制度
   建立健全数据交易市场规则。包括规范数据交易平台的运营管理,制定数据交易的标准合同范本,明确数据交易的定价机制等。例如,探索基于数据质量、数据稀缺性、数据应用价值等多因素的定价模型,以促进数据的公平、有序、高效流通,打破数据流通的壁垒,让数据在不同主体之间能够合法合规地流转,释放数据的价值。
收益分配制度
   设计合理的数据收益分配机制。确保在数据产业链中,数据生产者、采集者、加工者、使用者等各方都能按照其贡献获取相应的收益份额。比如,当互联网平台企业利用用户数据创造了巨大的广告收益时,需要通过合理的方式向用户反馈部分收益,或者在数据共享合作中,明确合作各方的收益分配比例,避免因收益分配不公导致的数据资源浪费或数据产业发展的失衡。
安全治理制度
   强化数据安全治理的法规和标准体系。制定数据分类分级保护标准,针对不同重要程度的数据实施差异化的安全保护措施。例如,对涉及国家安全、个人隐私的核心数据,要实施严格的访问控制、加密存储和传输等措施;同时,建立数据安全应急响应机制,提高应对数据泄露、数据滥用等安全事件的能力,确保数据在全生命周期内的安全性和可靠性。

数据资源体系构建
数据采集整合
   加强多源数据的采集能力建设。鼓励企业和机构在合法合规的前提下,拓宽数据采集渠道,整合不同来源的数据,如物联网设备采集的物理世界数据、互联网平台收集的用户行为数据、企业内部的业务运营数据等。例如,在智慧城市建设中,整合交通部门的道路监控数据、公交地铁刷卡数据,以及气象部门的天气数据等,为城市交通管理、规划和决策提供更全面的数据支持。
数据质量管理
   建立数据质量评估和提升机制。制定数据质量的评估指标体系,包括数据的准确性、完整性、一致性、时效性等方面的标准。例如,企业要对其客户关系管理系统中的客户数据进行定期质量评估,通过数据清洗、数据修复等技术手段提高数据质量,以确保基于数据的分析和决策的可靠性。
数据共享开放
   推动公共数据的共享开放和企业数据的有序共享。政府部门要进一步扩大公共数据的开放范围,提高数据开放的质量,例如开放更多的地理信息数据、统计数据等,为创新创业提供丰富的数据资源。同时,引导企业在数据安全和隐私保护的前提下,通过数据共享实现互利共赢,如在产业供应链中,上下游企业之间共享生产数据、销售数据等,提高整个产业链的协同效率。

数据产业创新发展
核心技术研发
   加大对数据存储、计算、处理等核心技术的研发投入。重点突破大数据存储架构、分布式计算框架、高效数据挖掘算法等关键技术。例如,研发适应海量数据存储需求的新型存储技术,提高数据存储的密度和读写速度;开发能够处理复杂数据类型(如非结构化数据)的计算框架,提升数据分析的效率和深度,增强我国在数据技术领域的自主创新能力。
产业生态培育
   构建完整的数据产业链条,培育数据采集、加工、分析、交易、安全等各个环节的企业和创新主体。在数据采集环节,扶持物联网设备制造商和数据采集服务提供商的发展;在数据分析环节,鼓励大数据分析企业和人工智能企业的成长,形成数据产业集群,如在一些科技园区打造数据产业创新基地,吸引相关企业和人才入驻,通过产业集聚效应提高数据产业的整体竞争力。
新业态新模式探索
   鼓励发展基于数据的新业态新模式。例如,数据驱动的金融科技模式,利用大数据分析进行风险评估和信贷决策,提高金融服务的效率和精准度;还有数据与医疗健康的融合,通过分析患者的医疗数据实现精准医疗、疾病预测等新应用,开拓数据应用的新市场空间,推动数字经济的多元化发展。

数据赋能实体经济
制造业转型升级
   推动数据在制造业中的深度应用。在智能制造方面,利用工业大数据实现生产设备的智能监控、故障预测与维护,优化生产流程,提高生产效率和产品质量。例如,汽车制造企业通过收集生产线上的设备运行数据、零部件质量数据等,运用数据分析技术实现生产线的智能调度,减少生产故障,降低生产成本,提升企业的竞争力。
农业数字化转型
   促进数据助力农业现代化。通过农业物联网采集农田土壤、气象、作物生长等数据,运用数据分析指导农业生产决策,实现精准种植、精准灌溉、精准施肥等智慧农业模式。例如,利用卫星遥感数据和地面传感器数据,分析土壤湿度和作物营养状况,为农民提供精准的农事操作建议,提高农业产量和资源利用效率。
服务业创新发展
   支持数据赋能服务业。在物流服务领域,利用物流数据优化配送路线,提高物流效率;在旅游服务方面,分析游客的消费数据、行为数据,为游客提供个性化的旅游产品推荐和旅游线路规划,提升旅游服务的质量和体验,推动服务业向数字化、智能化方向发展。
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