加强大数据产业协同创新统筹协调，引导和支持科研机构、高等院校、企业加强协同攻关，共同开展数据交易流通、数据基础前沿研究、关键共性技术研究。支持数据采集、存储、处理、分析等企业做大做强，带动大数据产业发展。
一、健全综合全面的数字规则 （一）制定数据治理与管理制度规则
建立健全数字规则，围绕数据聚通用、要素流通，推动数据管理、数据安全等规则建设。深入落实《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《关键信息基础设施安全保护条例》等法律法规，推动出台大数据发展管理地方性法规，实施数字规则意见，开展大数据发展管理领域立法先行先试，全面建立数据收集、汇聚、共享、开放、应用、交易、安全、执法监管等制度。
（二）健全公共数据治理与管理规则
推动与群众利益密切相关的医疗、教育、供水、供电、供气、通信、环境保护、公共交通等公共企事业单位数据采集、汇聚、共享、开放、利用等纳入公共数据管理体系。
（三）建立行业数据治理与管理规则
建立行业主管部门与大数据主管部门协调配合机制，推进行业数据联合治理、管理常态化。推进工业、交通、卫生健康、教育、金融等行业主管部门制定符合本行业特点的数据分类分级管理制度，依法依规加强行业数据全生命周期监管。发挥行业协会组织协调作用，推动行业数据相关自律规范、自律公约建立，规范会员行为。积极推动无人驾驶、数字金融、在线医疗、APP数据采集等领域的规则制定。
（四）构建数据要素市场管理规则
构建数据要素市场化配置制度规则，制定数据要素市场化配置改革行动方案，提高数据要素市场配置效率，促进数据要素健康有序流动。推动出台数据交易管理办法，加快数据交易中介服务、数据权属确认、数据价值评估、数据交易收益分配等配套制度建设，探索建立数据产品和服务进场交易机制。
（五）优化完善数据标准规范
加快推动数据开放、数据安全、数据治理、行业应用、质量评级等标准建设。聚焦基层治理、民生服务、城市治理、政府管理、产业融合、生态宜居等应用领域，推动制定一批地方、团体、企业标准和规范，鼓励相关标准规范试点示范和应用推广，持续推进大数据标准体系建设。贯彻国家大数据综合标准规范，推动《数据管理能力成熟
度评估模型》（DCMM）贯标试点。积极参与制定大数据领域国际规则、国家标准、行业标准。
二、数据治理指导思想
立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，积极融入服务新发展格局，坚持加快数字化发展指引，健全数字规则，保障数据安全，以数据汇聚治理为核心，全力攻坚数据聚通用，充分挖掘大数据商用、政用、民用价值，加快培育数字经济，打造数字政府、数字营商环境，构建数字社会，让大数据智能化为经济赋能、为生活添彩。
三、一体化大数据资源中心工程 （一）城市大数据资源中心
完善数据目录管理、供需对接、交换等功能。升级公共数据开放系统，完善目录发布、指引发布、便捷检索、统计分析、应用展示等功能。建设数据中台，利用建模、映射、对标检查、同态加密、数据标签或水印等技术，开发数据元管理、数据模型、数据标准、数据质量、数据安全及审计等工具。
（二）城市信息模型（CIM）
以三维空间数据底座为核心，汇聚融合建筑、道路、轨道、隧道、桥梁、水体、地下空间等基础设施，以及资源调查、规划管控、公共专题、工程建设项目、物联感知等数据，统筹建设时空基础数据库、资源调查数据库、规划管控数据、工程建设项目数据库、公共专题数据库、物联感知数据库等主题数据库，形成融合共享、开放协同的GIS＋BIM＋IoT数据资源体系。
四、数据流通扩大开放工程
构建集自然语言处理、视频图像解析、数据可视化、语言智能问答、多语言机器翻译、数据挖掘分析等功能的大数据通用算法模型库和控件库，定期开展数据演习，建设面向公共卫生、自然灾害、国防战备等重大突发事件处置的国家级数据靶场，为重大突发事件开展决策研判和调度指挥提供支撑。
规范数据入场交易，培育数据要素交易市场。建设涵盖数据资产评估、登记确权、交易撮合、评估定价、可信流通等方面的全流程数据要素流通交易平台和数据授权存证、数据溯源和数据完整性检测平台，提供数据交易、结算、交付、安全保障、资产管理等综合配套服务。
五、构建稳定高效产业链
（一）打造高端产品链
梳理数据生成、采集、存储、加工、分析、服务、安全等关键环节大数据产品，建立大数据产品图谱。在数据生成采集环节，着重提升产品的异构数据源兼容性、大规模数据集采集与加工效率。在数据存储加工环节，着重推动高性能存算系统和边缘计算系统研发，打造专用超融合硬件解决方案。在数据分析服务环节，着重推动多模数据管理、大数据分析与治理等系统的研发和应用。
（二）创新优质服务链
围绕数据清洗、数据标注、数据分析、数据可视化等需求，加快大数据服务向专业化、工程化、平台化发展。创新大数据服务模式和业态，发展智能服务、价值网络协作、开发运营一体化等新型服务模式。鼓励企业开放搜索、电商、社交等数据，发展第三方大数据服务产业。围绕诊断咨询、架构设计、系统集成、运行维护等综合服务需求，培育优质大数据服务供应商。
（三）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、经营管理、销售服务等全流程，培育专业化、场景化大数据解决方案。构建多层次工业互联网平台体系，丰富平台数据库、算法库和知识库，培育发展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、服务化延伸、数字化管理等新模式，规范发展零工经济、共享制造、工业电子商务、供应链金融等新业态。
（四）延伸行业价值链
加快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，实现数据的再创造和价值提升。打造服务政府、服务社会、服务企业的成熟应用场景，以数据创新带动管理创新和模式创新，促进金融科技、智慧医疗等蓬勃发展。持续开展大数据产业发展试点示范，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方案的推广力度。
六、大数据产业发展目标 （一）产业保持高速增长
到2025年，大数据产业测算规模突破3万亿元，年均复合增长率保持在25%左右，创新力强、附加值高、自主可控的现代化大数据产业体系基本形成。
（二）价值体系初步形成
数据要素价值评估体系初步建立，要素价格市场决定，数据流动自主有序，资源配置高效公平，培育一批较成熟的交易平台，市场机制基本形成。
（三）产业基础持续夯实
关键核心技术取得突破，标准引领作用显著增强，形成一批优质大数据开源项目，存储、计算、传输等基础设施达到国际先进水平。
（四）产业链稳定高效
数据采集、标注、存储、传输、管理、应用、安全等全生命周期产业体系统筹发展，与创新链、价值链深度融合，新模式新业态不断涌现，形成一批技术领先、应用广泛的大数据产品和服务。
（五）产业生态良性发展
社会对大数据认知水平不断提升，企业数据管理能力显著增强，发展环境持续优化，形成具有国际影响力的数字产业集群，国际交流合作全面深化。
七、夯实产业发展基础 （一）完善基础设施
全面部署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城市智能化发展，加快工业互联网、车
联网、智能管网、智能电网等布局，促进全域数据高效采集和传输。加快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度，建设若干国家枢纽节点和大数据中心集群。建设高性能计算集群，合理部署超级计算中心。
（二）加强技术创新
重点提升数据生成、采集、存储、加工、分析、安全与隐私保护等通用技术水平。补齐关键技术短板，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，发展大数据开源社区，培育开源生态，全面提升技术攻关和市场培育能力。促进前沿领域技术融合，推动大数据与人工智能、区块链、边缘计算等新一代信息技术集成创新。
（三）强化标准引领
协同推进国家标准、行业标准和团体标准，加快技术研发、产品服务、数据治理、交易流通、行业应用等关键标准的制修订。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，健全大数据标准符合性评测体系，加快标准应用推广。加强国内外大数据标准化组织间的交流合作，鼓励企业、高校、科研院所、行业组织等积极参与大数据国际标准制定。
八、强化数据安全管理 （一）完善数据安全管理制度
建立健全数据全生命周期安全管理制度，明确数据采集、汇聚、存储、共享、开发利用等各环节安全责任主体和具体要求。建立数据安全监测预警制度，对安全监测信息、监督检查信息和通报信息进行分析研判和风险评估，发布安全风险预警。建立数据安全评估制度、安全责任认定机制和重大安全事件及时处置机制，完善数据全生命周期安全保障措施。编制数据安全应急预案，明确应急处置的组织机构及其职责、安全事件分级、应急响应程序、处置措施等。
（二）强化数据安全防护
开展数据安全技术创新研究和数据安全关键技术攻关，加强安全可靠技术和产品推广应用，增强数据安全预警和溯源能力，持续提升数据隐私保护水平，确保数据安全自主可控。提升大数据资源中心安全防护能力，开展数据安全评估、应急演练，确保重要数据基础设施运行安全稳定。建设安全领先、整体合规的密码基础设施和密码服务体系，加强国产浏览器、国产阅读器等软件推广应用，实现密码在网络安全等级保护三级及以上信息系统、关键信息基础设施等重要网络和系统中的全面应用。健全数据安全宣传培训制度，开展数据安全法
规标准宣传贯彻、教育培训和技能考核，提升数据安全从业人员数据安全防范意识和防护能力。
（三）加强个人信息保护
贯彻落实个人信息保护相关法律法规，建立个人信息授权许可制度，完善个人信息统一授权机制，通过单独授权、明示授权等多种方式切实保护个人信息安全。常态化开展互联网平台违法违规收集个人信息治理，严格规范个人信息收集使用行为，强化数据采集、分析、存储、使用等方面的安全防护举措，完善个人信息保护长效工作机制。建立健全个人信息违法违规行为联合执法机制，强化个人信息保护管理。推进个人信息保护社会化服务体系建设，加强个人信息保护第三方评估、认证工作，形成源头治理、综合治理、系统治理的工作格局。
（四）落实数据安全监管
建立数据安全常态化监管工作机制，建设数据安全监管平台，加强数据资源、数据流通、跨境数据流动安全监管。研究建立独立合规评估规则和工具，提供数据流通合规过程证明存证及专家支持服务，加强对大数据资源中心、互联网平台等数据流通载体监管。探索监管沙盒机制，支持数据流通创新实践在安全可靠和风险可控的环境中先行先试，形成数据流通溯源体系。建立第三方评估机制，对数据运营合规及成效进行评估，辅助监管机构有效开展管理。
九、筑牢数据安全保障防线 （一）完善数据安全保障体系
强化大数据安全顶层设计，落实网络安全和数据安全相关法律法规和政策标准。鼓励行业、地方和企业推进数据分类分级管理、数据安全共享使用，开展数据安全能力成熟度评估、数据安全管理认证等。加强数据安全保障能力建设，引导建设数据安全态势感知平台，提升对敏感数据泄露、违法跨境数据流动等安全隐患的监测、分析与处置能力。
（二）推动数据安全产业发展
支持重点行业开展数据安全技术手段建设，提升数据安全防护水平和应急处置能力。加强数据安全产品研发应用，推动大数据技术在数字基础设施安全防护中的应用。加强隐私计算、数据脱敏、密码等数据安全技术与产品的研发应用，提升数据安全产品供给能力，做大做强数据安全产业。
十、大数据产业指导思想
立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，构建新发展格局，以推动高质量发展为主题，以供给侧结构性改革为主线，以释放数据要素价值为导向，围绕夯实产业发展基础，着力推动数据资
源高质量、技术创新高水平、基础设施高效能，围绕构建稳定高效产业链，着力提升产业供给能力和行业赋能效应，统筹发展和安全，培育自主可控和开放合作的产业生态，打造数字经济发展新优势，为建设制造强国、网络强国、数字中国提供有力支撑。
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