天天快看：治数如治水,数据治理的现状研究及未来展望
古人有云：“流水不腐，户枢不蠹”
数字经济时代，数据如水，滋润万物生长。数据治理则恰如治水，数据创新或数据泛滥均维系于此，重要性甚比数据本身。
数据作为人工智能和大数据的核心要素，将对人类社会发展带来深刻影响。随着数据容量的快速积累、数据质量和运算能力的不断提高，如何使用和管理数据成为第四次工业革命带给人类社会的一个重要命题。
(资料图)
数据治理有两种含义，分别是对数据的治理和利用数据治理。这二者相互联系，但并不冲突。从数据本身治理看，数据是一种新的经济增长驱动因素，数据法需要重新审视数据相关知识产权和法律法规问题。
数据的历史、概念和意义
人类利用数据的历史非常悠久，最早可以追溯到数字发明时期，不同文明均掌握了利用数字记录和管理生产生活的能力。19世纪初，博物学家在私人的资助下环游世界搜集动植物标本，并对天文现象进行观测，开始规模化地记录数据，从纷繁复杂的事实中归纳出开普勒定律等很多重要的科学发现。尽管当时的数据量已经相当庞大，但数据的重要性仅由少数专业人士决定，还不能视作一种社会资源。数据真正被社会关注、被规范和监管的时候，才真正被制度化为社会资源。
纵观人类利用数据的历史，虽然数据的本质没有变化，但是在制度、技术和经济发展的交织作用下，数据完成了从数字到资产的转变，在这个过程中数据的规模、价值和影响不断扩大。
数据作为一种经济资源和生产要素，是人工智能等新兴技术发展的动力，没有海量的数据积累和应用场景，人工智能很难冲破瓶颈快速发展。数据为人类社会带来机遇的同时也带来了风险，围绕数据产权、数据安全和隐私保护的问题也日益突出，并催生了一个全新的命题——数据治理。
数据治理的概念具有两种含义，分别是对数据的治理和利用数据进行的治理。一种是以数据为治理对象的治理活动，如GDPR，数据隐私保护条例等；另一种是利用数据进行治理的活动，例如电子政务服务、一站式政府服务。数据治理的两个含义相互联系，但并不冲突，本研究中的数据治理更侧重于对数据本身的治理。
未来展望
现有的研究已经从数据科学、经济学、法学和科技政策等维度对数据的概念定义、利用价值、产权归属、隐私保护、管理规制等方面进行了细致的梳理，但目前尚未有学者从跨学科的多维视角对于数据治理问题进行全面综述和深入研究。本文旨在从历史、经济、法律等维度就数据治理研究现状描绘一个较为细致的全景图，重新认识数据治理带来的理论问题，为未来的研究开辟新视角。
现有的数据治理研究存在两个方面的转向：一是研究内容从理论研究走向实证研究，从建构概念向经验研究方向转型；二是研究方法从定性走向定量，围绕数据利用、数据开放等主题的研究逐渐深入，开始出现定量化的工作。结合国内外研究现状和研究空白，从研究路径、治理方法、治理体系、影响评估的视角提出未来数据治理研究的4个方向：
NO.1
各国数据政策的演变历程和比较研究。
已有的研究梳理了数字经济比较发达的国家的数据政策，但尚无法展现各国政策的实施和效果，未来仍需要就各国数据治理的政策背景、政策执行和政策效果进行分析。
随着人工智能和大数据的发展，各个国家和地区针对数据领域的政策将继续增加，由于对数据的差异化认识，各国可能走向不同的政策路径，未来的研究需要强化对数据政策的国际比较和分析，以提高数据政策制定和实施的前瞻性、合理性。
NO.2
基于“数据”的多元主体问题研究。
物联网用户数据隐私保护包括五大利益相关者：设备制造商、云服务和平台提供商、第三方应用开发商、政府监管部门和消费者。用户数据隐私的保护不单单是一个技术管理问题，还和用户本身相关，更离不开政府部门的监管和规范，而其中各个主体的作用和地位各不相同，需要协作完成。
随着人工智能和区块链技术的发展，数据价值链的分工将进一步细化，数据创造和使用的主体由人与人、人与机器、向着机器与机器转变，对数据治理的多元主体带来新的挑战。因此，在人工智能和大数据背景下研究多元主体数据治理具有深刻的现实意义和理论意义。
NO.3
以数据为核心重构产业创新系统。
海量的数据积累是一种颠覆性的创新，对当前的产业转型和经济发展带来深远的影响，甚至会重构现有的创新生态系统。数据带来了从信息技术到商业模式的范式转变，推动了企业向数据驱动型企业转变。与传统的产业创新系统相比，以数据为核心的产业创新系统将更加重视数据共享和开放，进而提升系统效率，激发创新的活力，这方面有哪些新的规律，会产生什么新问题，值得进一步探索研究。
NO.4
建立和完善国家数据治理体系。
政策法规是新兴技术进步的有力保障，为建立与完善与新兴技术相关的治理体系，在国家层面必须把握数据作为核心战略资源的重要趋势，应对数据利用和保护中的问题与挑战。
总结
数据治理未来会是一个长期动态的过程。虽然新技术日新月异、新场景五花八门、新需求更是层出不穷，但政务领域数据治理需要坚持的是，深刻理解数字政府战略发展要求，帮助客户厘清数据管理职能与流程机制，围绕惠民、兴业、善政等创新需求，不断拉通数据、盘活数据，让数据赋能业务，让数据真正成为数字化智能化的核心要素。
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