2024年9月27日，为贯彻落实党的二十届三中全会决策部署，培育全国一体化数据市场，促进数据产业高质量发展，国家数据局会同有关部门研究起草了《关于促进企业数据资源开发利用的意见》、《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》，正面向社会公开征求意见。
数据产业是利用现代信息技术对数据资源进行产品或服务开发，并推动其流通应用所形成的新兴产业，包括数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理和数据基础设施建设等。发展数据产业是深化数据要素市场化配置改革、构建以数据为关键要素的数字经济的重要举措，是推进国家大数据战略、加快建设数字中国的重要支撑。
企业在生产经营过程中形成或合法获取、持有的数据，是企业发展的重要资源。加强企业数据资源开发利用，是推进全国一体化数据市场建设、实现数据资源配置效率最优化和效益最大化的重要举措，是更好发挥市场机制作用、创造更加公平更有活力市场环境的必然要求。
01 两项指导意见概要
1. 促进数据产业高质量发展
《关于促进数据产业高质量发展的指导意见（征求意见稿）》详细介绍了数据产业的重要性、发展目标、具体措施等内容，各级数据管理部门需认真组织实施，推动数据产业高质量发展，做强做优做大数字经济。
总体要求：
指导思想：以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神。
发展目标：到2029年，数据产业规模年均复合增长率超过15%，数据技术创新能力跻身世界先进行列，形成全国一体化数据市场。
加强数据产业规划布局：
优化产业发展结构：组织实施重大工程，推动数据科技高水平自立自强，加快培育新技术新应用新业态。
促进产业链协同发展：鼓励龙头企业设立数据业务独立经营主体，支持创新型中小数据企业发展，加强产学研用协作。
推动数据产业区域聚集：支持地方建设数据产业集聚区，分类指导各地形成协同互补、特色发展的格局。
培育多元经营主体：
培育数据资源企业：支持企业依法开发利用数据，推动企业跨行业发展。
做强数据技术企业：支持企业加大创新投入，培育技术创新型企业。
扶持数据服务企业：提供专业化服务，发展数据流通交易新模式。
做优数据应用企业：创新应用模式，赋能产业发展。
发展数据安全企业：研发智能化数据安全产品，发展数据可信流通技术。
壮大数据基础设施企业：创新基础设施服务解决方案，培育具有国际竞争力的企业。
加快数据技术创新：
突破关键核心技术：推动云边端计算技术协同发展，加强可信存储技术研发，提升数据智能化水平。
增强创新支撑能力：支持建设数据领域科学实验室和技术创新中心，优化产学研协作机制，完善开源治理生态。
提高数据资源开发利用水平：
扩大数据资源供给：推进“一数一源”，加强公共数据治理，鼓励企业开放数据，推动跨行业数据互通共享。
推动应用创新：激发数据应用创新活力，支持企业打造“数据要素×”典型场景，助力产业转型升级。
繁荣数据流通交易市场：
促进数据合规流通交易：支持多元化数据流通交易方式，构建数据跨境便利化服务体系。
发展第三方服务：培育数据经纪、咨询服务机构，健全数据资源价值评估服务体系。
强化基础设施支撑：
推动数据基础设施互联互通：统筹推进国家数据基础设施布局建设，支持企业推进安全可信的数据基础设施建设。
打造全国一体化算力体系：发展多元化算力资源，支持企业参与算力全产业链生态建设。
提高数据领域动态安全保障能力：
创新数据安全产品服务：推动基础设施安全、数据安全、应用安全协同发展，支持企业创新数据安全产品和服务。
加强动态数据安全保障：扩大可信流通技术应用范围，建立健全数据安全风险识别、监测预警、应急处置等相关规范。
优化产业发展环境：
加强制度标准建设：加快建立数据产权归属认定、市场交易等制度，健全数据领域监管制度机制。
加大财政金融支持：利用中央预算内投资等相关资金，支持符合条件的数据产业项目，鼓励地方设立数据产业投资引导基金。
完善人才培养体系：加快数据领域学科体系和人才队伍建设，培养交叉学科人才和高水平数据人才队伍。
2. 促进企业数据资源开发利用
《关于促进企业数据资源开发利用的意见（征求意见稿）》旨在推动企业数据资源的合规高效开发利用，促进全国一体化数据市场的建设。通过详细阐述企业数据资源开发利用的各个方面，为企业提供明确的指导和政策支持，推动数据资源的高效利用和数字经济的发展。
总体要求：
指导思想：以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻落实党的二十大精神。
发展目标：推动高质量发展，统筹数据发展和安全，深化数据要素市场化配置改革。
企业角色：激发企业创新活力，健全企业数据权益实现机制，提升企业竞争力和产业数字化转型。
企业数据权益实现机制：
权益形成：企业对其合法持有的数据享有法律法规规定的数据权益，推动数据分置运行和市场化授权使用。
权益保护：保护企业对数据的开发利用、经营收益和流通交易的合法权益，建立健全数据权益流转和争议处理机制。
收益分配：构建公平高效的数据要素价值分配机制，鼓励市场评价贡献和按贡献决定报酬。
企业数字化竞争力：
数据治理：鼓励企业建立数据资源管理制度，推广云计算、大数据分析等平台服务，优化数据安全与合规管理措施。
创新发展：引导企业向数据驱动的经营模式转型，支持多源数据整合分析和产品迭代，提升市场竞争力。
产业转型升级：
协同创新：支持龙头企业带动上下游企业共建行业数据空间，推动跨行业数据流动和融合利用。
开放数据服务：鼓励互联网平台企业开发数据产品和服务，支持产业互联网平台发展，促进产业数据高效利用。
中小企业创新：提供普惠性数据产品和技术工具，支持中小企业数据治理和应用，降低治数用数成本。
经济社会高质量发展：
数字经济：制定数据产业发展政策，支持企业开发高质量数据集，深化“人工智能+”应用，推动数智融合技术创新。
社会治理：拓展企业数据在公共卫生、公共安全等领域的应用，推动新型政企合作机制，深化公共数据和企业数据融合应用。
发展环境：
数据流通：鼓励多元化数据流通利用方式，推动建立跨主体数据流通技术标准和行业数据标准规范。
高水平开放：鼓励企业参与国际数据治理，支持全球数据资源共享开发和产业创新合作。
安全合规：完善数据联管联治机制，强化部门协调和央地协同，探索创新监管模式，营造公平竞争的市场环境。
保障措施：
组织领导：各级数据主管部门会同相关部门，细化任务分工，推动政策落实。
政策保障：发挥政府投资引导作用，制定数据标准体系建设指南，支持地方因地制宜的政策措施。
人才培养：加快建设数据领域国家战略人才力量，培养数据治理、数据分析等方面的技术技能人才。
02 两项指导意见的异同点
有关促进数据产业高质量发展和企业数据资源开发利用的两项意见既有共性也有差异，它们共同构成了推动数字经济健康发展的政策体系。其中在要求、目标和措施上既有相似之处也有不同。以下是对这两项意见的比较：
相似点
- 政策目标的一致性：两项意见都旨在促进数据的高效利用和产业发展，以推动数字经济的发展和国家整体战略目标的实现。
- 强调数据安全与合规：两项意见都强调了在数据开发利用过程中必须遵守法律法规，确保数据安全，保护国家安全和公共利益。
- 促进数据流通与共享：两项意见都鼓励数据的开放和共享，以促进数据资源的有效利用和价值释放。
- 支持技术创新与应用：两项意见都支持数据相关技术的研发和应用，以推动产业升级和创新。
差异点
政策焦点不同：
- 数据产业政策则更侧重于整个数据产业链的发展，包括数据采集、存储、处理、交易等各个环节。
- 数据资源政策更侧重于企业层面的数据资源开发利用，强调企业数据权益的保护和实现机制。
具体措施的不同：
- 数据产业政策则提出了加强数据产业规划布局，培育多元经营主体，加快数据技术创新，提高数据资源开发利用水平等措施。
- 数据资源政策提出了完善企业数据权益形成和保护机制，提高数据治理能力，促进企业创新发展和产业转型升级等措施。
发展目标的差异：
- 数据产业政策的目标是促进数据产业高质量发展，构建全国一体化数据市场，催生一批具有国际竞争力的数据企业。
- 数据资源政策的目标是提升企业竞争力，赋能产业数字化转型，助力提升治理效能和公共服务能力。
对政府和市场的角色定位不同：
- 数据产业政策则强调了政府在产业发展中的引导和监管作用，以及市场在资源配置中的决定性作用。
- 数据资源政策更多地强调企业在数据开发利用中的主体作用，政府的角色是提供指导和支持。
03 数据产业高质量发展挑战和应对措施
数据产业高质量发展的主要挑战包括数据资源的有效整合与利用、数据安全与隐私保护、技术创新能力的提升、数据市场的规范化运作以及数据产业的区域协同发展等。提到的具体措施包括：
- 加强数据产业规划布局，优化产业发展结构，促进产业链协同发展，推动数据产业区域聚集。
- 培育多元经营主体，包括数据资源企业、数据技术企业、数据服务企业、数据应用企业、数据安全企业和数据基础设施企业。
- 加快数据技术创新，突破关键核心技术，增强创新支撑能力。
- 提高数据资源开发利用水平，扩大数据资源供给，推动应用创新。
- 繁荣数据流通交易市场，促进数据合规流通交易，发展第三方服务。
- 强化基础设施支撑，推动数据基础设施互联互通，打造全国一体化算力体系。
- 提高数据领域动态安全保障能力，创新数据安全产品服务，加强动态数据安全保障。
- 优化产业发展环境，加强制度标准建设，加大财政金融支持，完善人才培养体系。
1. 数据要素市场化配置改革
主要措施包括：
- 深化数据要素市场化配置改革，以激发企业创新活力为关键，以健全企业数据权益实现机制为重点。
- 推动数据持有权、使用权、经营权等分置运行，鼓励探索市场化、场景化的“授权使用、分享收益”新模式。
- 保护企业通过实质性创造依法享有的各类智力成果的知识产权，健全数据领域知识产权保护机制。
- 构建公平高效的数据要素价值分配机制，引导企业在数据产品和服务的生产、供给、流通、使用中实现数据价值的创造和提升。
- 发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好发挥政府作用，探索建立数据产品和服务的收益分配调节机制。
- 鼓励企业采取共享开放、交换交易、资源置换等多种方式流通数据，促进数据产品和服务创新开发、高效流通和价值复用。
- 建立健全数据权益流转机制和多元化争议处理机制，确保在企业发生合并、分立、解散、被宣告破产时，相关权利和义务依法依规同步转移。
2. 激发企业数据资源的市场潜力
措施包括：
- 完善企业数据权益形成机制，确保企业对其数据拥有合法权益，并鼓励数据持有权、使用权、经营权等分置运行。
- 完善企业数据权益保护机制，保护企业对其合法持有数据的开发利用、经营收益、流通交易等合法权益。
- 健全企业数据收益分配机制，构建公平高效的数据要素价值分配机制，使企业能够根据其对数据产品和服务价值形成的贡献获得相应收益。
- 提高数据治理能力，鼓励企业建立健全数据资源管理制度机制，规范开展数据治理能力评估。
- 促进企业创新发展，引导企业加快向数据驱动的经营模式转型，用数据管理、用数据决策。
- 推进产业链协同创新，支持行业龙头企业带动上下游企业共建行业数据空间，促进数据共享共用。
- 支持企业开放数据服务能力，鼓励互联网平台企业等创新数据运营模式，开发数据产品和服务。
- 助力中小企业用数创新，引导行业龙头企业、互联网平台企业提供普惠性数据产品和技术工具。
04 数据产业的人才支撑
两项指导意见都强调了人才培养的重要性，但侧重点有所不同。促进企业数据资源开发利用的意见更侧重于人才的层次和类型、培养措施和体系建设，促进数据产业高质量发展的意见则明确提出加强数据领域学科体系和人才队伍建设，大力培养交叉学科人才，更强调学科建设和国际交流合作。
前者的人才培养目标：
多层次人才队伍：构建包括战略人才、领军人才、卓越工程师、高技能人才在内的多层次人才队伍。
后者的人才培养目标：
交叉学科人才：重点培养交叉学科人才，以适应数据产业的多元化需求。
专业人才：重点培养数据采集、治理、分析及合规建设等方面的专业人才。
前者的人才培养重点：
战略人才：强调建设国家战略人才力量，包括战略科技人才、科技领军人才等。
技术技能人才：注重培养数据治理、数据分析、数据合规等方面的技术技能人才。
继续教育：作为补充，强调继续教育在人才培养中的作用。
后者的人才培养具体措施：
学科体系建设：明确提出加快数据领域学科体系和人才队伍建设。
国际交流合作：鼓励高校、科研机构加强国际交流合作，培养领军科学家。
专业性投资机构：支持地方建立数据企业培育库，加强投融资合作对接，这间接涉及到人才培养的资金支持。
人才引进：突出创新引领，加大引智引才工作力度，积极引进海外高层次数据人才。
两项指导意见都提倡通过多种途径和方式培养数据相关人才，包括高等教育、职业教育、继续教育等。同时也都提到了产教融合的重要性，鼓励学校与企业之间的合作，以培养符合市场需求的专业人才。两者共同构成了一个全面的人才培养框架，旨在为数据产业的发展提供坚实的人才支撑。
最后，我们再从全国数据资源调查、运用模式以及会计处理等一起回顾以往有关“数据资源”的系列精华内容：
全国数据资源调查给出的五大发现和典型做法（附下载）
我国数据资源“产-存-算”规模优势基本形成，数据“供给-流通-应用”主体逐渐丰富，海量数据和丰富场景优势潜力亟需释放，数据资源管理和利用整体处于起步阶段。
无形资产？存货？数据资源的运用模式和区分
企业应当按照会计准则相关规定，根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式，以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，对数据资源相关交易和事项进行确认。
再从“数据二十条”为你的数据资源会计处理解惑
研究报告基于《暂行规定》，重点探讨了数据资源在数字经济中的会计处理，阐述了数据产品的确认、计量和披露，在此针对全文由生成式 AI 做出核心解答。
2023 我国信息化数据资源和网络安全发展两面总括
我国数据基础制度和管理机制加快完善，数据资源供给快速增长，公共数据资源开发利用能力持续提升，网络安全体系和能力建设迈出坚实步伐，数据安全治理深入推进。
编辑后话：数治网DTZed 从创立起，我们以数字教育为己任，在数字中国建设重点领域，配合国家到地方的“卓越工程师”、“知识更新工程”、“协同育人”等重大项目，推进高层次科技创新、人才效能及素质提升，支撑数字经济发展。
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在2023年10月，智能数字化人才管理iDTM获第三届光合组织解决方案大奖，2024年4月，围绕素养测评、自主学习、实践认证个性化路径搭建，助力40+职位上新 “中关村科学城北区校企双选”行动开启；8月，成为合作伙伴举办2024“人工智能+”大模型共创新商业价值高管研讨沙龙；9月，共同协办即将在10月10日召开的2024 绍兴·镜湖人工智能+应用场景技术研讨会。
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