工信部今日印发《“十四五”大数据工业生长计划》，《计划》提出，到2025年，我国将实现大数据工业测算规模突破 3 万亿元，年均复合增长率坚持在25%左右，立异力强、附加值高、自主可控的现代化大数据工业体系基本形成 ；数据要素价值评估体系开端建立 ；形成一批优质大数据开源项目，存储、盘算、传输等基础设施抵达国际先进水平。
《计划》还提出，要全面安排新一代通信网络基础设施，加大5G网络和千兆光网建设力度。结合行业数字化转型和都会智能化生长，加速工业互联网、车联网、智能管网、智能电网等结构，增进全域数据高效收罗和传输。加速构建全国一体化大数据中心体系，推进国家工业互联网大数据中心建设，强化算力统筹智能调理，建设若干国家枢纽节点和大数据中心集群。建设高性能盘算集群，合理安排超等盘算中心。
增强技术立异。重点提升数据生成、收罗、存储、加工、剖析、宁静与隐私� ；さ韧ㄓ眉际跛�。补齐要害技术短板，重点强化自主基础软硬件的底层支撑能力，推动自主开源框架、组件和工具的研发，生长大数据开源社区，培育开源生态，全面提升技术攻关和市场培育能力。增进前沿领域技术融合，推动大数据与人工智能、区块链、边沿盘算等新一代信息技术集成立异。
强化标准引领。协同推进国家标准、行业标准和团体标准，加速技术研发、产品效劳、数据治理、交易流通、行业应用等要害标准的制修订。建立大数据领域国家级标准验证检验检测点，选择重点行业、领域、地区开展标准试验验证和试点示范，健全大数据标准切合性评测体系，加速标准应用推广。增强海内外大数据标准化组织间的交流相助，勉励企业、高校、科研院所、行业组织等积极加入大数据国际标准制定。
附 《“十四五”大数据工业生长计划》全文：
数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源。大数据是数据的荟萃，以容量大、类型多、速度快、精度准、价值高为主要特征，是推动经济转型生长的新动力，是提升政府治理能力的新途径，是重塑国家竞争优势的新机缘。大数据工业是以数据生成、收罗、存储、加工、剖析、效劳为主的战略性新兴工业，是激活数据要素潜能的要害支撑，是加速经济社会生长质量厘革、效率厘革、动力厘革的重要引擎。
“十四五”时期是我国工业经济向数字经济迈进的要害时期，对大数据工业生长提出了新的要求，工业将步入集成立异、快速生长、深度应用、结构优化的新阶段。为推动我国大数据工业高质量生长，凭据《中华人民共和国国民经济和社会生长第十四个五年计划和 2035 年远景目标纲要》总体安排，体例本计划。
一、生长效果
“十三五”时期，我国大数据工业快速起步。据测算，工业规模年均复合增长率凌驾30%，2020 年凌驾1万亿元，生长取得显着效果，逐渐成为支撑我国经济社会生长的优势工业。
政策体系逐步完善。党中央、国务院围绕数字经济、数据要素市场、国家一体化大数据中心结构等作出一系列战略安排，建立增进大数据生长部际联席集会制度。有关部委出台了 20 余份大数据政策文件，各地方出台了 300 余项相关政策，23 个省区市、14 个计划单列市和副省级都会设立了大数据治理机构，央地协同、区域联动的大数据生长推进体系逐步形成。
工业基础日益牢固。数据资源极大富厚，总量位居全球前列。工业立异日渐活跃，成为全球第二大相关专利受理国，专利受理总数全球占比近 20%� ；∩枋┎痪皇�，建玉成球规模最大的光纤网络和 4G 网络，5G 终端连接数凌驾 2 亿，位居世界第一。标准体系逐步完善，33 项国家标准立项，24项宣布。
工业链开端形成。围绕“数据资源、基础硬件、通用软件、行业应用、宁静包管”的大数据产品和效劳体系开端形成，全国遴选出 338 个大数据优秀产品息争决计划，以及 400个大数据典范试点示范。行业融合逐步深入，大数据应用从互联网、金融、电信等数据资源基础较好的领域逐步向智能制造、数字社会、数字政府等领域拓展，并在疫情防控和复工复产中发挥了要害支撑作用。
生态体系连续优化。区域集聚效果显着，建设了8个国家大数据综合试验区和 11 个大数据领域国家新型工业化工业示范基地。一批大数据龙头企业快速崛起，开端形成了大企业引领、中小企业协同、立异企业不绝涌现的生长花样。
工业支撑能力不绝提升，咨询效劳、评估测试等效劳包管体系基本建立。数字营商情况连续优化，电子政务在线效劳指数跃升至全球第 9 位，进入世界领先梯队。
“十三五”时期我国大数据工业取得了重要突破，但仍然保存一些制约因素。一是社会认识不到位，“用数据说话、用数据决策、用数据治理、用数据立异”的大数据思维尚未形成，企业数据治理能力偏弱。二是技术支撑不敷强，基础软硬件、开源框架等要害领域与国际先进水平保存一定差别。三是市场体系不健全，数据资源产权、交易流通等基础制度和标准规范有待完善，多源数据尚未买通，数据壁垒突出，碎片化问题严重。四是宁静机制不完善，数据宁静工业支撑能力缺乏，敏感数据泄露、违法跨境数据流动等隐患依然保存。
二、面临形势
抢抓新时代工业厘革新机缘的战略选择。面对世界百年未有之大变局，各国普遍将大数据工业作为经济社会生长的重点，通过出台“数字新政”、强化机构设置、加大资金投入等方法，抢占大数据工业生长制高点。我国要抢抓数字经济生长新机缘，坚定不移实施国家大数据战略，充分发挥大数据工业的引擎作用，以大数据工业的先发优势发动千行百颐魅整体提升，牢牢掌握生长主动权。
泛起集成立异和泛在赋能的新趋势。新一轮科技革命蓬勃生长，大数据与 5G、云盘算、人工智能、区块链等新技术加速融合，重塑技术架构、产品形态和效劳模式，推动经济社会的全面立异。各行业各领域数字化进程不绝加速，基于大数据的治理和决策模式日益成熟，为工业提质降本增效、政府治理体系和治理能力现代化广泛赋能。
构建新生长花样的现实需要。发挥数据作为新生产要素的乘数效应，以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，买通生产、分派、流通、消费各环节，增进资源要素优化配置。发挥大数据工业的动力厘革作用，加速海内国际、生爆发活、线上线下的全面领悟，驱动治理机制、组织形态、生产方法、商业模式的深刻厘革，为构建新生长花样提供支撑。
三、总体要求
（一）指导思想
以总书记新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中、六中全会精神，立足新生长阶段，完整、准确、全面贯彻新生长理念，构建新生长花样，以推动高质量生长为主题，以供应侧结构性革新为主线，以释放数据要素价值为导向，围绕夯实工业生长基础，着力推动数据资源高质量、技术立异高水平、基础设施高效能，围绕构建稳定高效工业链，着力提升工业供应能力和行业赋能效应，统筹生长和宁静，培育自主可控和开放相助的工业生态，打造数字经济生长新优势，为建设制造强国、网络强国、数字中国提供有力支撑。
（二）基来源则
价值引领。坚持数据价值导向和市场化机制，优化资源配置，充分发挥大数据的乘数效应，采好数据、管好数据、用好数据，引发工业链各环节潜能，以价值链引领工业链、立异链，推动工业高质量生长。
基础先行。坚持固基本、扬优势、补短板、强弱项并重，强化标准引领和技术立异，聚焦存储、盘算、传输等重要环节，适度超前结构数字基础设施，推动工业基础高级化。
系统推进。坚持工业链各环节齐头并进、统筹生长，围绕数字工业化和工业数字化，系统结构，生态培育，增强技术、产品和效劳协同，推动工业链现代化。
融合立异。坚持大数据与经济社会深度融合，发动全要素生产率提升和数据资源共享，增进工业转型升级，提高政府治理效能，加速数字社会建设。
宁静生长。坚持宁静是生长的前提，生长是宁静的包管，宁静和生长并重，切实包管国家数据宁静，全面提升生长的连续性和稳定性，实现生长质量、规模、效益、宁静相统一。
开放相助。坚持引进来和走出去，遵循工业生长纪律，掌握全球数字经济生长偏向，不绝完善利益共享、危害共担、兼顾各方的相助机制。
（三）生长目标
工业坚持高速增长。到 2025 年，大数据工业测算规模突破 3 万亿元，年均复合增长率坚持在 25%左右，立异力强、附加值高、自主可控的现代化大数据工业体系基本形成。
价值体系开端形成。数据要素价值评估体系开端建立，要素价格市场决定，数据流动自主有序，资源配置高效公正，培育一批较成熟的交易平台，市场机制基本形成。
工业基础连续夯实。要害焦点技术取得突破，标准引领作用显着增强，形成一批优质大数据开源项目，存储、盘算、传输等基础设施抵达国际先进水平。
工业链稳定高效。数据收罗、标注、存储、传输、治理、应用、宁静等全生命周期工业体系统筹生长，与立异链、价值链深度融合，新模式新业态不绝涌现，形成一批技术领先、应用广泛的大数据产品和效劳。
工业生态良性生长。社会对大数据认知水平不绝提升，企业数据治理能力显着增强，生长情况连续优化，形成具有国际影响力的数字工业集群，国际交流相助全面深化。
四、主要任务
（一）加速培育数据要素市场
建立数据要素价值体系。凭据数据性质完善产权性质，建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和宁静等基础制度和标准规范，健全数据产权交易和行业自律机制。制定命据要素价值评估框架和评估指南，包括价值核算的基本准则、要领和评估流程等。在互联网、金融、通信、能源等数据治理基础好的领域，开展数据要素价值评估试点，总结经验，开展示范。
健全数据要素市场规则。推动建立市场订价、政府监管的数据要素市场机制，生长数据资产评估、挂号结算、交易拉拢、争议仲裁等市场运营体系。培育大数据交易市场，勉励种种所有制企业加入要素交易平台建设，探索多种形式的数据交易模式。强化市场监管，健全危害防备处理机制。建立数据要素应急配置机制，提高应急治理、疫情防控、资源调配等紧急状态下的数据要素高效协同配置能力。
提升数据要素配置作用。加速数据要素化，开展要素市场化配置革新试点示范，发挥数据要素在联接立异、激活资金、培育人才等的倍增作用，培育数据驱动的产融相助、协同立异等新模式。推动要素数据化，引导种种主体提升数据驱动的生产要素配置能力，增进劳动力、资金、技术等要素在行业间、工业间、区域间的合理配置，提升全要素生产率。
（二）发挥大数据特性优势
加速数据“概略量”汇聚。支持企业通过升级信息系统、安排物联感知设备等方法，推动研发、生产、经营、效劳等全环节数据的收罗�？构沂葑试词硬�，绘制国家数据资源图谱。建立多级联动的国家工业基础大数据库和原质料、装备、消费品、电子信息等行业数据库，推动工业数据全面汇聚。
强化数据“多样性”处理。提升数值、文本、图形图像、音频视频等多类型数据的多样化处理能力。增进多维度异构数据关联，立异数据融合模式，提升多模态数据的综合处理水平，通过数据的完整性提升认知的全面性。建设行业数据资源目录，推动跨层级、跨地区、跨系统、跨部分、跨业务数据融合和开发利用。
推动数据“时效性”流动。建立数据资源目录和数据资源动态更新机制，适应数据动态更新的需要。率先在工业等领域建设宁静可信的数据共享空间，形成供需精准对接、实时响应的数据共享机制，提升高效共享数据的能力。生长云边端协同的大数据存算模式，支撑大数据高效传输与分发，提升数据流动效率。
增强数据“高质量”治理。围绕数据全生命周期，通过质量监控、诊断评估、清洗修复、数据维护等方法，提高数据质量，确保数据可用、好用。完善数据治理能力评估体系，实施数据宁静治理认证制度，推动《数据治理能力成熟度评估模型》（以下简称 DCMM）、数据宁静治理等国家标准贯标，连续提升企事业单位数据治理水平。强化数据分类分级治理，推动数据资源计划，打造分类科学、分级准确、治理有序的数据治理体系，增进数据真实可信。
专栏 1 数据治理能力提升行动
提升企业数据治理能力。引导企业开展 DCMM 国家标准贯标，面向制造、能源、金融等重点领域征集数据治理优秀案例，做好宣传推广。勉励有条件的地方出台政策步伐，在资金补贴、人员培训、贯标试点等方面加大资金支持。
构建行业数据治理体系。勉励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，构建涵盖计划、实施、评价、革新的数据治理体系，增强企业数据治理意识。
培育数据治理咨询息争决计划效劳能力，提升行业数据治理水平。 增进数据“高价值”转化。强化大数据在政府治理、社会治理等方面的应用，提升态势研判、科学决策、精准治理水平，降低外部情况不确定性，提升种种主体危害应对能力。
强化大数据在制造业各环节应用，连续优化设计、制造、治理、效劳全历程，推广数字样机、柔性制造、商业智能、预测性维护等新模式，推动生产方法厘革。强化大数据在信息消费、金融科技等领域应用，推广精准画像、智能推介等新模式，推动商业模式立异。
（三）夯实工业生长基础
完善基础设施。全面安排新一代通信网络基础设施，加大 5G 网络和千兆光网建设力度。结合行业数字化转型和都会智能化生长，加速工业互联网、车联网、智能管网、智能电网等结构，增进全域数据高效收罗和传输。加速构建全国一体化大数据中心体系，推进国家工业互联网大数据中心建设，强化算力统筹智能调理，建设若干国家枢纽节点和大数据中心集群。建设高性能盘算集群，合理安排超等盘算中心。
增强技术立异。重点提升数据生成、收罗、存储、加工、剖析、宁静与隐私� ；さ韧ㄓ眉际跛�。补齐要害技术短板，重点强化自主基础软硬件的底层支撑能力，推动自主开源框架、组件和工具的研发，生长大数据开源社区，培育开源生态，全面提升技术攻关和市场培育能力。增进前沿领域技术融合，推动大数据与人工智能、区块链、边沿盘算等新一代信息技术集成立异。
强化标准引领。协同推进国家标准、行业标准和团体标准，加速技术研发、产品效劳、数据治理、交易流通、行业应用等要害标准的制修订。建立大数据领域国家级标准验证检验检测点，选择重点行业、领域、地区开展标准试验验证和试点示范，健全大数据标准切合性评测体系，加速标准应用推广。增强海内外大数据标准化组织间的交流相助，勉励企业、高校、科研院所、行业组织等积极加入大数据国际标准制定。
专栏 2 重点标准研制及应用推广行动
加速重点标准研制。围绕大数据工业生长需求，加速数据开放接口与互操作、数据资源计划、数据治理、数据资产评估、数据效劳、数字化转型、数据宁静等基础通用标准以及工业大数据等重点应用领域相关国家标准、行业标准研制。
增强标准切合性评测体系建设。加大对大数据系统、数据治理、数据开放共享等重点国家标准的推广宣贯。推动培育涵盖数据产品评测、数据资源计划、数据治理实施、数据资产评估、数据效劳能力等的标准切合性评测体系。
加速国际标准化进程。勉励海内专家积极加入 ISO、IEC、ITU 等国际标准化组织事情，加速推进国际标准提案。增强国际标准适用性剖析，勉励开展优秀国际标准采标。支持相关单位加入国际标准化事情并担负相关职务，承办国际标准化运动，提升国际孝敬率。
（四）构建稳定高效工业链
打造高端产品链。梳理数据生成、收罗、存储、加工、剖析、效劳、宁静等要害环节大数据产品，建立大数据产品图谱。在数据生成收罗环节，着重提升产品的异构数据源兼容性、大规模数据集收罗与加工效率。在数据存储加工环节，着重推动高性能存算系统和边沿盘算系统研发，打造专用超融合硬件解决计划。在数据剖析效劳环节，着重推动多模数据治理、大数据剖析与治理等系统的研发和应用。
立异优质效劳链。围绕数据清洗、数据标注、数据剖析、数据可视化等需求，加速大数据效劳向专业化、工程化、平台化生长。立异大数据效劳模式和业态，生长智能效劳、价值网络协作、开发运营一体化等新型效劳模式。勉励企业开放搜索、电商、社交等数据，生长第三方大数据效劳工业。
围绕诊断咨询、架构设计、系统集成、运行维护等综合效劳需求，培育优质大数据效劳供应商。
优化工业价值链。以制造业数字化转型为引领，面向研发设计、生产制造、经营治理、销售效劳等全流程，培育专业化、场景化大数据解决计划。构建多条理工业互联网平台体系，富厚平台数据库、算法库和知识库，培育生长一批面向细分场景的工业 APP。推动工业大数据深度应用，培育数据驱动的平台化设计、网络化协同、个性化定制、智能化生产、效劳化延伸、数字化治理等新模式，规范生长零工经济、共享制造、工业电子商务、供应链金融等新业态。
专栏 3 工业大数据价值提升行动
原质料行业大数据。支持钢铁、石油、管网、危险化学品、有色、建材等原质料企业综合运用设备物联、生产经营和外部情况等数据，建立剖析模型，提升资源勘探、开采、加工、贮存、运输等全流程智能化、精准化水平，实现工艺优化、节能减排和宁静生产。
装备制造行业大数据。支持装备制造企业买通研发、采购、制造、治理、售后等全价值链数据流，生长数据驱动的产品研发、仿真优化、智能生产、预测性维护、精准治理、远程运维等新模式新业态，提升产品质量，降低生产本钱，加速效劳化立异升级。
消费品行业大数据。支持消费品企业买通线上线下全域数据，开发个性化推荐算法，实现产品定制化生产、渠道精细化运营，增进供需精准对接。支持企业建立笼罩全流程的质量追溯数据库，加速与国家产品质量监督平台对接，实现产品质量可追溯可治理。
电子信息行业大数据。支持电子信息制造企业加速大数据在产品销售预测与需求治理、产品生产计划与排程、供应链剖析与优化、产品质量治理与剖析等全流程场景中的应用，加速产品迭代立异，优化生产流程，提升产品质量，包管工业链供应链的稳定性。 延伸行业价值链。加速建设行业大数据平台，提升数据开发利用水平，推动行业数据资产化、产品化，实现数据的再创立和价值提升。打造效劳政府、效劳社会、效劳企业的成熟应用场景，以数据立异发动治理立异和模式立异，增进金融科技、智慧医疗等蓬勃生长。连续开展大数据工业生长试点示范，推动大数据与各行业各领域融合应用，加大对优秀应用解决计划的推广力度。
专栏 4 行业大数据开发利用行动
通信大数据。加速 5G 网络规� ；才�，推广升级千兆光纤网络。扩容主干网互联节点，新设一批国际通信收支口。在多震地区提高公共通信设施抗震能力，强化山区“超等基站”建设，计划结构储备移动基站，提高通信公网抗毁能力。对内强化数据开发利用和宁静治理能力，提升企业经营治理效率，对外赋能行业应用，支撑市场监管。
金融大数据。通过大数据精算、统计和模型构建，助力完善现代金融监管体系，补齐监管制度短板，在审慎监管前提下有序推进金融立异。优化危害识别、授信评估等模型，提升基于数据驱动的危害治理能力。
医疗大数据。完善电子健康档案和病例、电子处方等数据库，加速医疗卫生机构数据共享。推广远程医疗，推进医学影像辅助判读、临床辅助诊断等应用。
提升对医疗机构和医疗行为的监管能力，助推医疗、医保、医药联动革新。
应急治理大数据。构建宁静生产监测感知网络，加大自然灾害数据汇聚共享，增强灾害现场数据获取能力。建设完善灾害危害普查、监测预警等应急治理大数据库，发挥大数据在监测预警、监管执法、辅助决策、救援拭魅战和社会发动等方面作用，推广数据监管、数据防灾、数据核灾等智能化应用模式，实现大数据与应急治理业务的深度融合，不绝提升应急治理现代化水平。
农业及水利大数据。发挥大数据在农业生产、经济运行、资源情况监测、农产品产销等方面作用，推宽大田作物精准播种、精准施肥施药、精准收获，推动设施园艺、畜禽水产养殖智能化应用。推动构建智慧水利体系，以流域为单位提升水情测报和智能调理能力。
公安大数据。增强身份核验等数据的合规应用。推进公安大数据智能化平台建设，统筹新一代公安信息化基础设施，强化警务数据资源治理效劳，增强对跨行业、跨区域公共宁静数据的关联剖析，不绝提升宁静危害预测预警、违法犯法精准攻击、治安防控精密智能、惠民效劳便捷高效的公共宁静治理能力。
交通大数据。增强对运载工具和交通基础设施相关数据的收罗和剖析，为自动驾驶和车路协同技术生长及应用提供支撑�？钩鲂屑苹⒔煌髁考嗖馄饰龅扔τ昧⒁�，推广公路智能治理、交通信号联动、公交优先通行控制。通过对交通物流等数据的共享与应用，推动铁路、公路、水利、航空等多方法联运生长。
电力大数据� ；诖笫萜饰鐾诰蛩惴ā⒂呕铰院涂墒踊瓜值燃际�，强化大数据在发电、输变电、配电、用电各环节的深度应用。通过大数据助力电厂智能化升级，开展用电信息广泛收罗、能效在线剖析，实现源网荷储互动、多能协同互补、用能需求智能调控。
信用大数据。增强信用信息归集、共享、果真和应用。运用人工智能、自主学习等技术，构建信用大数据模型，提升信用危害智能识别、研判、剖析和处理能力。健全以信用为基础的新型监管机制，以信用危害为导向，优化监管资源配置。深化信用信息在融资、授信、商务相助、公共效劳等领域的应用，增强信用危害防备，连续优化民生情况。
就业大数据。运用网络招聘、移动通信、社会包管等大数据，监测劳动力市场变革趋势，实时掌握企业用工和劳动者就业、失业状况变革，更好剖析研判就业形势，作出科学决策。
社保大数据。加速推进社保经办数字化转型，通过科学建模和剖析手段，开展社保数据挖掘和应用事情，为参保单位和个人搭建数字全景图，支撑个性效劳和精准监管。建设社保大数据治理体系，加速推进社保数据共享。健全危害防控分类治理，增强业务运行监测，构建制度化、常态化数据考核机制。
都会宁静大数据。建设都会宁静危害监测预警系统，实现都会建设、交通、市政、高危行业领域等都会运行数据的有效汇聚，利用云盘算和人工智能等先进技术，对都会宁静危害进行监控监测和预警，提升都会宁静治理水平。
（五）打造昌盛有序工业生态
培育壮大企业主体。发挥龙头企业研制主体、协同主体、使用主体和示范主体作用，连续提升自主立异、产品竞争和知识产权结构能力，利用资本市场做强做优。勉励中小企业“专精特新”生长，不绝提升立异能力和专业化水平。引导龙头企业为中小企业提供数据、算法、算力等资源，推动大中小企业融通生长和工业链上下游协同立异。支持有条件的笔直行业企业开展大数据业务剥离重组，提升专业化、规� ；褪谐』Ю湍芰�，加速企业生长。
专栏 5 企业主体生长能级跃升行动
引发中小企业立异活力。实施中小企业数字化赋能专项行动，推动中小企业通过数字化网络化智能化赋能提高生长质量。通过举办对接会、创业赛事等多种形式运动，增进大数据技术、人才、资本等要素供需对接。
增强重点企业跟踪效劳。围绕数据资源、基础硬件、通用软件、行业应用、宁静包管等大数据工业链相关环节，梳理大数据重点企业目录清单，建立“亲清” 联系机制，透明相同渠道，让企业诉求更顺畅。 优化大数据公共效劳。建设大数据协同研发平台，增进政产学研用联合攻关。建设大数据应用立异推广中心等载体，增进技术结果工业化。增强公共数据训练集建设，打造大数据测试认证平台、体验中心、实训基地等，提升评测咨询、供需对接、创业孵化、人才培训等效劳水平。构建大数据工业运行监测体系，强化运行剖析、趋势研判、科学决策等公共治理能力。
推动工业集群化生长。推动大数据领域国家新型工业化工业示范基地高水平建设，引导各地区大数据工业特色化差别化生长，连续提升工业集群辐射发动能力。勉励有条件的地方依托国家级新区、经济特区、自贸区等，围绕数据要素市场机制、国际交流相助等开展先行先试。发挥协会联盟桥梁纽带作用，支持举办工业论坛、行业大赛等运动，营造良好的工业生长气氛。
（六）筑牢数据宁静包管防地
完善数据宁静包管体系。强化大数据宁静顶层设计，落实网络宁静和数据宁静相关执规律则和政策标准。勉励行业、地方和企业推进数据分类分级治理、数据宁静共享使用，开展数据宁静能力成熟度评估、数据宁静治理认证等。增强数据宁静包管能力建设，引导建设数据宁静态势感知平台，提升对敏感数据泄露、违法跨境数据流动等宁静隐患的监测、剖析与处理能力。
推动数据宁静工业生长。支持重点行业开展数据宁静技术手段建设，提升数据宁静防护水平和应急处理能力。增强数据宁静产品研发应用，推动大数据技术在数字基础设施宁静防护中的应用。增强隐私盘算、数据脱敏、密码等数据宁静技术与产品的研发应用，提升数据宁静产品供应能力，做大做强数据宁静工业。
专栏 6 数据宁静铸盾行动
增强数据宁静治理能力。推动建立数据宁静治理制度，制定相关配套治理步伐和标准规范，组织开展数据分类分级治理，制定重要数据� ；つ柯�，对重要数据进行备案治理、按期评估与重点� ；�。
增强数据跨境宁静治理�？故菘缇炒淠仓卫硎缘�，支持有条件的地区立异数据跨境流动治理机制，建立数据跨境传输备案审查、危害评估和宁静审计等事情机制。勉励有关试点地区加入数字规则国际相助，加大对跨境数据的� ；ちΧ�。
建设数据宁静监测系统� ；诖笫萜教ā⒒チ葜行牡戎匾缃诘恪⒔ㄉ韬切幸怠⒌胤健⑵笠档娜允菽布嗖馄教�，形成敏感数据监测发明、数据异常流动剖析、数据宁静事件追踪溯源等能力。
五、包管步伐
（一）提升数据思维
增强大数据知识普及，通过媒体宣传、论坛展会、赛事运动、体验中心等多种方法，宣传工业典范结果，提升全民大数据认知水平。加大对大数据理论知识的培训，提升全社会获取数据、剖析数据、运用数据的能力，增强利用数据立异各项事情的本事。推广首席数据官制度，强化数据驱动的战略导向，建立基于大数据决策的新机制，运用数据加速组织厘革和治理厘革。
（二）完善推进机制
统筹政府与市场的关系，推动资源配置市场化，进一步引发市场主体活力，推动有效市场和有为政府更好结合。建立健全平台经济治理体系，推动平台经济规范健康连续生长。统筹政策落实，健全国家大数据生长和应用协调机制，在政策、市场、监管、包管等方面增强部分联动。增强央地协同，针对计划落实，建立统一的大数据工业测算要领，指导地方开展按期评估和动态调解，引导地方结合实际，确保计划各项任务落实到位。
（三）强化技术供应
革新技术研发项目立项和组织实施方法，强化需求导向，建立健全市场化运作、专业化治理、平台化协同的立异机制。勉励有条件的地方深化大数据相关科技结果使用权、处理权和收益权革新，开展付与科研人员职务科技结果所有权或恒久使用权试点，健全技术结果转化激励和权益分享机制。培育生长大数据领域技术转移机构和技术经理人，提高技术转移专业效劳能力。
（四）增强资金支持
增强对大数据基础软硬件、要害焦点技术的研发投入，补齐工业短板，提升基础能力。勉励政府工业基金、创业投资及社会资本，凭据市场化原则加大对大数据企业的投资。
勉励地方增强对大数据工业生长的支持，针对大数据工业生长试点示范项目、DCMM 贯标等进行资金奖补。勉励银行开展知识产权质押融资等业务，支持切合条件的大数据企业上市融资。
（五）加速人才培养
勉励高校优化大数据学科专业设置，深化新工科建设，加大相关专业建设力度，探索基于知识图谱的新形态数字教学资源建设。勉励职业院校与大数据企业深化校企相助，建设实训基地，推进专业升级调解，对接工业需求，培养高素质技术技术人才。勉励企业增强在岗培训，探索远程职业培训新模式，开展大数据工程技术人员职业培训、岗位技术提升培训、创业立异培训。立异人才引进，吸引大数据人才回国就业创业。
（六）推进国际相助
充分发挥多双边国际相助机制的作用，支持海内外大数据企业在技术研发、标准制定、产品效劳、知识产权等方面开展深入相助。推动大数据企业“走出去”，在“一带一路”
沿线国家和地区积极开拓国际市场。勉励跨国公司、科研机构在海内设立大数据研发中心、教育培训中心� ；尤胧菽病⑹智摇⑹炙暗裙使嬖蚝褪旨际醣曜贾贫�。（来源 C114通信网）
