大数据治理的实现路径

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　　本质上看，大数据治理是追求公共利益最大化的社会治理过程，因此，首先需要明确数据治理的基本原则。数据的所有权属于谁？数据应该由谁来管理？数据使用中如何保障个人权益？哪些数据需要促进开放和流动？目前这一系列问题都需要进一步讨论。
　　
　　其次，根据数据保护的实际情况，加强数据治理的制度建设。欧盟于2018年出台了被视为“史上最严”的数据保护法规——《通用数据保护条例》（GDPR），对个人信息的保护达到前所未有的高度，将数据披露与使用的权利赋予个人，同时明确数据控制者与数据处理者有保护个人数据，以及加工处理以防止泄密的义务。然而，不少学者认为欧盟的这种过度保护措施，会使其丧失数字产业未来的竞争力。对此，中国应当辩证地学习和借鉴欧盟的经验，并结合中国发展实际，加快构建隐私权保护的法律，明确数据权属以及隐私保护规则，在产业发展与人民权益保护之间建立平衡。
　　再次，亿信华辰数据治理是ZF、企业和用户等多元主体对数据采取联合行动的过程，如何协调利益诉求不一致甚至相互冲突的多元主体是数据治理的关键。鉴于数据多元主体的现状，需要构建“多方参与，分层监管，合理担责”的治理体系。促进ZF部门开放相应的数据，打通不同部门之间“数据孤岛”。与此同时，ZF与平台企业可以联合，也可以委托第三方机构建立违法内容共享数据库，比如假冒侵权数据库、低俗图片和视频库、违法信息数据库、判定规则数据库等，勾勒出常见违法内容的主要特征，便于平台企业利用人工智能等技术手段自动识别和判定疑似违法内容，更好履行审查义务。
　　最后，根据数据种类的不同，需要做到精细化分类管理的要求，将宏观数据治理规则精确体现到具体的应用场景中，充分发挥数据的作用，挖掘其价值。应当注意的是，数据的有效治理离不开数据技术的帮助，新兴技术在发展过程中产生的问题还需要技术本身来解决。例如，在设计数据共享机制时，可以对数据进行分类，明确哪些数据在何种情况下可以进行共享，以及相应的保护和惩罚措施。同时，把数据的有限开放和完全开放相结合。对于涉及个人信息的数据，可以通过开设许可证或开放数据接口进行验证等方式有限地开放。而对于那些不涉及个人隐私的公共服务数据，比如环保、交通、气象等领域数据，则应当在保证安全的基础上全面开放。
　　总体而言，物联网、人工智能、大数据等新兴技术的发展加速了人类文明数字化的进程，同时给数据治理带来了新问题和新挑战。为了充分挖掘大规模数据应用的经济社会价值，降低数据利用的成本和风险，亟需构建全面、合理、平衡的数据治理体系，在各利益相关者取得共识的基础上明确数据治理的原则，建立数据治理的制度和法律体系，协调ZF、企业和用户在数据使用中的关系，分类管理数据应用的具体场景和环境。