公共数据产品开发流程和资产化.docx

公共数据产品开发流程和资产化目录1 .公共数据的价值潜力2 .公共数据产品开发流程3 .公共数据产品资产化4 .实践案例5 .总结一、公共数据的价值潜力1 .公共数据的内涵与特征公共数据是指政府机构、事业单位以及其他公共部门在履行公共管理和服务职责过程中产生或掌握的数据。这些数据具有量大面广、实时动态更新、权威性强等特点,涵盖了自然、经济、社会等各个领域,蕴藏着巨大的应用价值。一方面,公共数据可用于提升政府治理和公共服务效能,推动政府职能转变和流程再造,优化公共资源配置;另一方面,公共数据也是促进数据要素市场培育、驱动产业创新发展的关键生产要素,对于推动数字经济高质星发展具有重要意义。2 .公共数据的应用场景公共数据可广泛应用于经济调节、市场监管、公共服务、社会治理、生态文明等各个领域。在自然资源领域,公共数据可用于国土空间规划、资源调查监测、灾害预警预报等;在经济管理领域,可用于宏观经济监测、产业结构调整、营商环境优化等;在市场监管领域,可用于食品药品监管、质量安全追溯、信用监管等;在公共服务领域,可用于教育医疗资源精准配置、人才需求预测、社会救助等;在社会治理领域,可用于社会治安防控、应急管理、城市管理等;在生态文明领域,可用于生态环境监测、污染源分析溯源、节能减排等.公共数据的深度挖掘和融合应用,可破解经济社会发展中的诸多难题,推动治理模式和服务方式创新。3 .公共数据的价值挖掘方向(1)提升政府治理能力挖掘利用公共数据可显著提升政府的精准治理和智慧决策水平。通过数据比对、关联分析和深度挖掘,可精准洞察经济运行态势、产业发展趋势和社会运行规律,为宏观调控、产业引导、民生保障等提供精准画像和决策参考。利用数据驱动的新型智慧监管模式,可有效提升市场监管的针对性和有效性。运用大数据预，则预警和智能巡查,可加强重点领域和风险隐患的动态监测,提高政府治理的前瞻性、精准性和协同性。(2)优化公共服务供给公共数据是提供精准化、个性化公共服务的关键支撑。通过数据关联比对和需求精准画像,可深入分析不同人群的公共服务需求特点,有针对性地设计服务项目、优化服务流程、拓展服务渠道,做到“一人一策“、”一事一议“。建设民生服务大数据平台,利用数据共享和业务协同,推动政府部门间数据壁垒打通和业务流程再造,实现公共服务事项“一网通办“、”一站式办“。适度开放公共服务数据,发挥社会力量参与公共服务供给,催生更多满足群众需求的创新服务。(3)赋能实体经济发展公共数据是推动制造业转型升级、培育新产业新业态的“富矿工业、交通、物流、能源等领域的公共数据经过脱敏、关联、聚合、挖掘,可用于优化产业链供应链资源配置,提升产业协同效率和组织化水平;为中小微企业提供精准产业服务和创新创业支撑.破解融资难、创新难等发展瓶颈;催生智能制造、工业互联网、车联网等新业态新模式,推动制造业向高端化、智能化、绿色化、服务化转型。数字要素的市场化配置和价值释放,将进一步激发各类市场主体活力和创新潜能。(4)增强科技创新动能公共数据是基础研究、应用基础研究和技术创新的重要支撑，海量的公共数据为人工智能、区块链、云计算等前沿技术研发和产业化应用提供了丰富样本和实践场景，开放共享的公共数据,有利于科研机构、高校、企业等创新主体协同攻关核心技术,突破“卡脖子”难题。交通、医疗、环保、农业等重点民生领域的公共数据,是开展关键核心技术攻关的富矿",有望在智慧交通、智慧医疗、污染防治、数字农业等方向取得重大突破。数据驱动的创新范式,必将进一步提速科技创新和成果转化。二、公共数据产品开发流程公共数据产品开发是一个需求导向、应用驱动的过程,重点在于挖掘数据价值,实现场景应用。一般包括以下几个主要环节：1 .数据调研与需求分析开发团队应深入调研行业特点、业务需求和数据资源禀赋,形成对目标领域的需求洞察和数据分析。通过与业务部门、行业专家、潜在用户等进行充分沟通,明确拟开发数据产品的功能定位、业务价值和目标用户确定主要需求点和应用场景。同时,全面盘点、识别和评估与需求相关的内外部数据资源,判断数据资源对需求的支撑能力确定数据获取的渠道、方式和成本。需求分析是产品开发的逻辑起点,决定了后续开发活动的方向和重点。2 .数据整合与治理围绕数据需求,采用多种技术手段,采集和汇聚分散在各部门各系统的公共数据资源。对采集到的原始数据进行清洗、标准化、关联、脱敏等处理,形成标准化、高质量、可用性强的数据集，建立数据质量管控机制,从数据准确性、完整性、一致性、及时性等方面,持续评估和改进数据质量。同时做好数据安全分类分级和隐私保护,防范数据安全风险。数据治理是顺利开展数据分析的前提,直接影响后续数据产品开发和应用推广。3 .数据分析与价值挖掘依托高质量的数据资源体系用好大数据、人工智能等新技术新工具,开展数据的关联分析、统计分析、挖掘分析等,充分挖掘数据资源的潜在价值。可采用可视化图表、数据报告、数据模型、算法模型等多种形式,直观呈现分析结果,为后续功能设计和场景应用提供数据支撑。针对合作部门和行业的业务特点,可构建面向特定领域的数据分析模型,形成可复用的行业分析模板。数据分析是发现问题、优化流程、创新业务的利器,是数据价值转化的关键环节。4 .产品设计与研发基于前期的需求分析和数据分析成果,从功能、性能、安全、易用性等方面,设计形成数据产品的技术方案确定系统架构、功能模块、数据流程、接口方式等关键要素。由开发人员编码实现产品的各项功能,实现人机交互、流程控制、数据可视化、统计分析等功能模块,同时做好与其他系统的集成对接。研发过程中,应统筹安排概念验证、原型设计、功能迭代、测试优化等各环节,加强用户参与,不断改进和完善产品功能。高质量的产品设计和研发,是数据价值充分体现的关键。5 .测试优化与试运行产品研发完成后,全面开展功能溯试、性能;则试、安全测试、易用性测试等系列测试工作,重点评估系统功能的完备性、数据处理的效率、系统操作的便捷性、数据呈现的友好性等.形成整改优化清单并逐项销号。在封闭或小范围环境中试运行系统,并适时吸纳行业主管部门、业务骨干、普通用户等参与系统试用,广泛收集各界意见建议,进一步调整优化产品功能，反复测试、充分试运行,可在产品正式发布前尽可能降低缺陷率,提高产品成熟度。6 .应用推广与运营维护产品正式发布后,应聚焦重点行业领域和应用场景,有计划、分阶段地扩大试点示范,加大产品推广力度C加强对试点单位和用户的培训演练.提高用户参与度和系统使用率。同时,做好系统的运行监控、安全防护、故障处理、数据备份等常态化运维工作。建立常态长效的需求沟通渠道,持续采集用户反馈,定期进行产品更新迭代。应用推广是检验产品成效的试金石,深化应用、做精运营是数据产品价值持续放大的必由之路。三、公共数据产品资产化公共数据产品开发应以资产化和价值变现为导向,将数据视为一种新型生产要素,通过体制机制创新推动数据资产的确权、定价、交易、流通,促进数据价值释放与变现。1 .数据资产化的内涵数据资产化是指将数据资源作为一种独立资产纳入管理,通过赋权、定价、交易、核算等手段,实现数据资产的保值增值,充分发挥数据要素的市场配置作用。它体现了把数据视为生产要素参与分配的新理念,是实施国家大数据战略、推进数字经济高质量发展的重要抓手。数据资产化需要突破传统的数据管理思维.从数据采集、加工、流通、交易、核算等环节系统重塑,形成闭环的数据资产全生命周期管理机制。数据资产化是数据治理的高级形态,是数据价值充分体现的重要途径。2 .数据资产化的重要意义一是促进公共数据开发利用。通过数据资产化,可厘清公共数据产权归属,建立健全数据资产的确权、登记、定价、交易等配套机制,为公共数据开放共享和开发利用创造良好的制度环境,促进公共数据资源的全面盘活和高效流动。二是拓宽社会数据汇聚柒道。通过数据资产化,可调动社会主体参与数据资源要素市场的积极性,加快形成政府数据和社会数据融合互补、协同发展的良性局面提升整个社会的数据供给能力为数据驱动创新发展提供更丰富的要素支撑3三是促进数据价值市场实现。数据资产化是数据价值变现的前提和基础。通过数据定价、交易、投资等市场化运作,可建立科学合理的数据定价机制,促进数据资产的流通交易,培育数据价值实现的新业态新模式,打通数据价值向现实生产力转化的通道。四是提升公共数据管理水平。通过对数据资产实行分类分级管理,明确不同类型数据的产权归属、开放条件、交易规则等,建立数据安全分级保护、全生命周期管理等机制,可从源头提高公共数据管理的规范化、精细化、智能化水平,筑牢数据安全底线。3 .公共数据产品资产化路径(1)明晰数据资产权属推行数据资产的分类分级管理,区分不同性质和内容的数据资产的权利边界。对不涉及国家秘密、商业秘密、个人隐私的公共数据.明确国家和政府的所有权、使用权、处者权。支持社会主体依法取得一定范围公共数据的使用权、收益权,但公共数据的所有权不出让。完善数据资产登记和交易过户办法为数据资产权属界定提供法律依据。(2)健全数据资产定价机制加强数据资产价值评估理论方法和实务操作研究,制定数据资产评估标准和评估办法,综合评判不同类型数据的固有价值、应用价值、潜在价值。利用大数据、区块链等技术手段.建立数据资产的动态定价和实时核算机制。鼓励数据要素交易场所、大数据交易中心等市场主体开展数据资产定价服务,为数据资产定价提供市场化、专业化支撑。(3)培育数据交易市场建立健全数据资产交易规则和交易系统,研究制定公共数据、社会数据在分类分级基础上的差异化交易规则。积极培育各类数据交易平台,为数据供需双方提供数据汇聚共享、交易撮合、安全交付等服务。鼓励金融机构创新数据资产质押融资、数据资产证券化等金融产品,拓宽数据资产变现渠道。扩大数据交易主体范围,支持各类市场主体参与数据交易。(4)创新数据开发利用机制建立公共数据与社会数据融合机制,打通数据壁垒,在数据汇聚共享中激发数据价值。强化公共数据产品的开发应用,加大对中小微企业、科研院所、创新团队等主体的数据开放力度。鼓励市场主体基于公共数据开发行业应用、解决方案和增值服务。创新数据资产运营模式,推动政府部门、专业机构、行业龙头联合开展数据资产运营,释放数据价值红利。四、实践案例1 .案例1：上海市公共数据开放共享上海市高度重视公共数据资源开发利用,制定了上海市公共数据和一网通办管理办法，明确了公共数据分类分级和开放共享要求,对社会主体参与公共数据开发利用作出制度安排。建设“上海市公共数据开放平台”,面向社会开放交通、教育、医疗、就业等80多个领域的1万余项数据资源,数据调用量超过14亿次。平台汇聚了1300多家市场主体参与公共数据开发,形成了涵盖大数据分析、软件研发、解决方案等在内的350多项数据应用产品,创造了显著经济社会效益。2 .案例2:浙江省数据资产管理浙江省高度重视数据资产管理,围绕数据确权、数据定价、数据交易、数据治理等方面先行先试、不断创新。在全国率先出台浙江省公共数据资源目录管理办法，编制公共数据资源目录,明晰各类数据的产权归属。制定浙江省公共数据资源交易管理规定，从采集、传输、存储、应用、交易等方面规范数据流通交易行为4组建浙江省大数据交易中心,建立政府数据、社会数据、互联网数据、行业数据”四位一体”的数据要素交易市场。建设全省统一的公共数据平台,推动数据汇聚共享、流通交易和创新应用。五、总结当前,我国正处在加快建设数字中国、全面实施国家大数据战略的关键时期,迫切需要充分挖掘利用公共数据资源加快培育数据要素市场,激发经济社会发展新动能。这需要政府、社会、市场、机构等各方形成合力,共同营造公共数据开放开发、资产化运营的良好生态。一是加快健全制度规范,围绕公共数据产权界定、隐私保护、开放共享、交易流通、安全管理等重点领域,加强法律法规和标准规范供给,为数据产业发展提供基本遵循。二是完善公共数据管理服务体系,统筹建设国家、省、市、县四级公共数据平台促进纵向到底、横向到边的数据汇聚共享,提升公共数据供给能力。三是强化数据资产化运营,在数据分类分级的基础上,建立健全数据确权、定价、交易、流通机制,加快培育数据资产评估、交易、金融等专业服务市场,促进数据资产保值增值。四是加大公共数据创新应用,聚焦政府治理、公共服务、产业发展等重点领域加强公共数据供需精准对接加大财税金融支持力度,营造大众创业、万众创新的良好局面O公共数据产品开发和资产化是一个复杂的系统工程,没有现成的模式可以照搬照套。必须立足国情、放眼全局增强使命感和责任感以开放创新的理念、融通发展的思路加快形成公共数据开发利用的制度规范和运行机制,营造线上线下、政产学研金服用多方协同的发展生态,不断提升公共数据供给质量、开发利用水平和价值转化能力为建设数字中国、发展数字经济提供强大数据动能和广阔应用场景。