在疫情大考中感悟中国治理优势深度挖掘数据价值 激活新要素活力要扭住金融支持中小微企业这个关键加强扩招背景下高职院校“课程思政”建设
第015版:思想周刊
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在疫情大考中感悟中国治理优势
深度挖掘数据价值 激活新要素活力
要扭住金融支持中小微企业这个关键
加强扩招背景下高职院校“课程思政”建设
    
 
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2020 年 06 月 30 日 星期 放大 缩小 默认 
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深度挖掘数据价值 激活新要素活力

邓维斌 万晓榆

  不久前召开的重庆市发展数字经济推进大会强调,要激活新要素,着眼“聚、通、用”,推动数据高效集聚,加强数据处理加工,促进数据顺畅融通,推进数据开放共享,深度挖掘数据价值。生产要素范畴由土地、劳动力、资本、技术等向数据拓展,数据正逐渐成为人们进行生产经营活动所需要的主要资源,以及财富创造和经济增长的主要源泉。与土地和资本等相比,数据具有衍生性、共享性、非消耗性三大价值,打破了自然资源有限供给对增长的制约,为持续增长和永续发展提供了基础和可能。如何在保障安全的前提下,促进数据的高效集聚、顺畅流通和开发运用,对充分挖掘数据价值、激活数据要素新动能具有重要意义。

  推动数据高效集聚。一是加速建设数据互联互通高速网络。扎实推进5G网络、千兆宽带、IPv6等信息基础设施建设,强化国家级互联网骨干直联点、中新(重庆)国际互联网数据专用通道等关键枢纽设施布局,提前规划部署低轨卫星移动通信和量子通信等未来网络设施,加速形成主城都市区互联互通、共建共享的信息通信高速网络。二是加快建成海量数据存储和高性能计算中心。强化两江水土云计算中心核心承载能力建设,根据区域经济社会发展需要,适时建设区域性、行业性和专业性数据存储分中心,打造布局合理、功能兼容、平滑扩展的大数据存储体系。统筹高性能计算方案提供商、全市高校和科研院所等资源,建设面向各类科学研究、工程应用等的计算资源集聚高地,为大数据汇聚和处理提供计算支撑。三是加速各类数据资源集聚进程。利用重庆工业互联网标识解析国家顶级节点优势,重点推动工业互联网标识解析二级节点建设,结合我市在汽车、摩托车、笔记本电脑等行业的集聚优势,全力支持和打造忽米网、阿里云飞象、领工云等工业互联网示范服务平台,实现人、机器、车间、企业等主体和设计、研发、生产、管理、服务等产业链各环节全要素的泛在互联与数据汇聚。依托互联网领头企业等在业务和技术方面的优势,加强对金融、电信、交通、教育、医疗、电子商务等信息数据的依法合规收集,形成丰富的行业和专业数据资源。

  促进数据有序交易。一是打造大数据交易平台。依托数字重庆大数据应用发展有限公司等龙头企业,借鉴贵阳大数据交易所、上海数据交易中心等成功经验,加快打造大数据交易系统、建设交易平台、形成交易联盟,实现数据的共享共用、二次开发和交易流通。二是健全数字交易机制。建立数据格式标准化、数据质量认证、数据定价、数据源追溯、数据交易信息披露、市场主体考核评价等标准及规范体系,提供完善的数据指数开发、数据交易结算与交付、安全保障、数据资产管理和融资等综合配套服务,为数据交易提供保障。三是加强数据交易监管。加强对数据交易从业人员的资格审查、诚信评估和培训,强化工作权限和责任义务。加强对交易会员的条件审核和管控,包括内部监督、风险控制、数据源审核、交易协议订立、数据交易信息统计等。四是丰富数据交易类型。接入涵盖多领域的优质数据资源,通过数据算法和接口进行多源数据聚合,生成增值数据产品。引入招投标对接机制实现对专业数据或产品需求的定制开发,满足数据市场多样化需求。

  深化数据开发运用。一是加快政府服务与社会治理智慧化进程。推动大数据、物联网、人工智能等技术在医疗、教育、交通、物流、市政等领域的应用,全面提升我市公共服务精细化、智能化水平。持续深化“渝快办”等政务服务平台建设,推动“线上办公”与“线下办公”协同发展,全面提升政府服务质量。二是助推实体经济转型升级。大力推动大数据在农业生产管理、产品溯源和市场销售中的应用,实现现代农业生产实时监控、精准管理、远程控制和智能决策,为精准扶贫和乡村振兴战略实施提供强有力支撑。创新大数据与服务业融合应用场景,加快推进“大数据+服务业”深度融合,推动服务业向平台型、智慧型、共享型发展。深入分析和挖掘用户需求和市场反馈信息,打通供给侧和需求侧信息流通渠道,精准锁定市场需求,灵活安排和调整产品线,实现个性化生产与服务,推动产品和服务供给模式创新。三是推动政企数据融合运用。研究建立促进公共数据开放和数据资源有效流动的制度规范,探索建立面向互联网头部企业的数据目录备案机制,推进政府数据开放共享、加强与社会数据资源的对接整合,架构起“政-政”数据共享、“政-企”数据开放、“企-企”数据互通的数据流通与融合运用体系,促进数字经济新产业、新业态和新模式涌现。

  筑牢数据安全底线。一是完善数据安全法律法规。从网络和信息安全相关法律法规、标准规范和保障规划等方面强化数据安全整体规划和顶层设计,制定地方数据安全防护政策法规及实施细则,对脱敏化数据、模型化数据和人工智能化数据等明确产权归属,对数据采集、存储、分析处理等方面明确安全要求,对数据安全问题明确责任界定。二是完善数据安全制度体系。根据不同数据类型、敏感程度、脱敏状态、可用性等要求,建立数据分级保护机制、安全保护策略和安全评估制度,并紧跟数据生成方式多元、数据体量庞大以及流动迅疾的特点,推出涵盖数据全生命周期的立体性安全监管标准。三是构筑数据安全技术屏障。加强对重要信息系统和数据资源的安全技术防护措施,推进密码学、区块链、防火墙等安全技术和产品的研发与应用,实现信息安全领域的自主可控。定期对网络设备、数据库、信息系统、应用平台等进行可靠性及安全性检测和评估,及时发现和规避安全风险。四是建立数据安全应急预案和联动防御机制。强化数据风险应急预案部署,提升数据安全事件的应急响应能力。建立信息共享、系统协同、部门协作的联动防御机制,形成全面分析风险、及时获取威胁、协同研判处置的防御策略,提升数据安全联动防御效率。

  (作者系重庆市中国特色社会主义理论体系研究中心重庆邮电大学分中心特约研究员)

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