划重点！2025年我国数据领域明确重点任务

m.xinwen.mobi · 发表于 6 天前

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：

一、数据基础制度建设
1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。

二、数据资源体系构建
1. 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。
2. 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。
3. 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。

三、数据产业创新发展
1. 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。
2. 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。
3. 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。

四、数据赋能实体经济
1. 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。
2. 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。
3. 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。

		自动登录	找回密码
密码			立即注册

划重点！2025年我国数据领域明确重点任务

相关帖子