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《指南》的编制,遵循“顶层设计、协同推进,问题导向、务实有效,应用牵引、鼓励创新,立足国内、开放合作”为基本原则,为推动数字经济发展的主力军——广大企业而言,更像是提供了一颗“定心丸”。《指南》结合数据利用的各个方面,非常全面地列举了需要建立的标准、规范、管理过程、管理模型的领域,随着《指南》中诸多标准的逐步修订和新增,有利于在全社会层面对数据工作开展过程中的概念、技术体系、管理体系、流通体系达成共识,从而解决企业目前在开展数据要素流通领域项目过程中遇到的很多现实问题。依据《指南》,数据标准的制定可以更为完整与体系化。如果这些标准得到行业广泛的认可与接受,形成行业惯例,那么也有可能促进与之相关第三方标准化服务机构的繁荣。
未来,在政策的推动下,各大企业将加快数据要素领域布局、数据要素市场培育,从体制机制、市场流通、产品研发、标准规范等方面,多层次、多角度探索落地方案,掀起数据要素价值释放新热潮。《指南》从基础通用、数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通、融合应用、安全保障等7个部分构建了一个统一、可衔接、可持续演进的数据标准体系。同时,《指南》还提出到2026年底基本建成国家数据标准体系的目标,具有一定的前瞻性和指导性。指南强调以问题为导向,以应用为牵引,鼓励广大企业在数据标准制定和实施过程中注重从实践中总结创新,这将有助于推动数据标准与实际应用场景的紧密结合,提升标准的实用性和有效性。标准化的数据管理体系将为数字经济发展提供坚实基础。
(一)确立数据基础设施标准
《指南》系统性地进行了数据基础设施地标准建设,全面提升数据的汇聚、处理、流通、应用、运营能力,设计了坚实的数据基础设施框架,为各个企业在数据基础设施的研发上指明了方向。企业应遵循《指南》并积极参与下属数据基础设施子模块标准的讨论和制定,锚定优势领域,积极投入相应产品的研发创新工作。
(二)完善数据要素流通标准
数据的价值在于流通、共享、融合、应用,《指南》以促进数据要素的高效利用为核心目标,着重打破数据要素流通过程中的标准壁垒。数据要素流通业务过程复杂、权属复杂、参与主体众多,很多时候需要摸着石头过河。企业可按照《指南》搭建的基本数据要素流通框架,从产品、确权、资源定价、交易等方面,一手敢于实践,一手积极总结经验,在实践中出真知,逐步完善各项数据要素流通标准。
(三)为人工智能数据集建设提供参考依据
人工智能尤其是生成式人工智能的基础是高质量数据集,《指南》的推出为高质量数据集建设提供了保障,为中央企业加快实施“AI+”专项行动提供了基础。
(四)进一步提升我国在数据标准领域的影响力
在《指南》的指导下,后续应加强国际国内数据标准的衔接,促进国际间的数据交流与合作,积极参与国际数据规则的制定,提升我国在国际数据领域的话语权和影响力。
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