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大数据项目建设内容真题--第1页

（一）加快培育数据要素市场

建立数据要素价值体系。按照数据性质完善产权性质，建立数据

资源产权、交易流通、跨境传输和安全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。制定数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、方法和评估流程等。在互联网、金融、

通信、能源等数据管理基础好的领域，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。推动建立市场定价、政府监管的数据要

素市场机制，发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等

市场运营体系。培育大数据交易市场，鼓励各类所有制企业参与要素

交易平台建设，多种形式的数据交易模式。强化市场监管，健全

风险防范处置机制。建立数据要素应急配置机制，提高应急管理、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。加快数据要素化，开展要素市场化配

置改革试点示范，发挥数据要素在联接创新、激活资金、培育人才

等的倍增作用，培育数据驱动的产融合作、协同创新等新模式。推

动要素数据化，引导各类主体提升数据驱动的生产要素配置能力，

促进劳动力、资金、技术等要素在行业间、产业间、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

加快数据“大体量”汇聚。支持企业通过升级信息系统部署物、联感

知设备等方式，推动研发、生产、经营、服务等全环节数据的采集。

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开展国家数据资源调查，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材料、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。促进多维度异构数据关联，创新数

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、跨地域、

跨系统、跨部门、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安全可信

的数据共享空间，形成供需精准对接、及时响应的数据共享机制，提升

高效共享数据的能力。发展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。

加强数据“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、数据维护等方式，提高数据质量，确保数

据可用、好用。完善数据管理能力评估体系，实施数据安全管理认证制

度，推动《数据管理能力成熟度评估模型》（以下简称DCMM）、数据安

全管理等国家标准贯标，持续提升企事业单位数据管理水平。强化数

据分类分级管理，推动数据资源规划，打造分类科学、分级准确、管

理有序的数据治理体系，促进数据真实可信。

专栏1数据治理能力提升行动

提升企业数据管理能力。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管理优秀案例，做好宣传推广。鼓励有条件的地方出台政策

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措施，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。鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，