公共数据授权运营的质量管控

文章作者|王锋，中国质量认证中心；陆茂荣，国能南京煤炭质量监督检验有限公司；石巍，杜潇霖，中国质量认证中心。

01

引言

公共数据作为重要的数据资源，在我国数据要素流通与市场化发展中占据重要地位，而公共数据的运营也日益成为数据要素化改革的工作重点。作为一种重要的战略性资产，公共数据面临着要素化与市场化改革的迫切需求。要推动公共数据运营，充分发挥公共数据的市场价值，不仅需要明确公共数据运营的授权机制，保障数据合规，还需要实施质量管理与控制，保证数据质量。

公共数据授权运营中，授权机制与质量管控是两个重要支撑，分别用以满足数据的合规要求与质量要求，从而保障数据的安全，提升数据的价值，发挥公共数据的市场价值。目前，全国各地探索了多种授权机制模式，但对运营过程中的质量管控的研究较少。本文将结合二者，总结不同授权机制、不同环节中的“质控点”，探讨质量管理控制在公共数据授权运营中的重要意义。

02

公共数据授权运营相关背景

2.1 公共数据授权运营的政策背景

2015年，《促进大数据发展行动纲要》中首次提到“公共数据授权运营”这一概念，标志着我国对公共数据开发利用的初步探索和重视，也为后续的政策制定和实践提供了基础。2021年，“十四五”规划要求将公共数据服务纳入公共服务体系，进一步明确和强调了公共数据在国家治理和公共服务中的作用。2022 年，“数据二十条”明确了公共数据的范畴，将数据分为公共数据、企业数据、个人数据三类，并针对公共数据提出了建立确权授权机制、全流程合规与监管体系以及价值收益分享方式等要求，凸显了公共数据在数据要素市场中的重要地位。

2024 年 7 月，《中共中央办公厅、国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》（以下简称《开发利用意见》）进一步拓宽了公共数据概念的范畴，明确了公共数据主要包括公共履职、公共事业与公共服务领域。

这些政策文件的出台，不仅为公共数据的管理和利用提供了政策支持与法律依据，也为公共数据授权运营的制度建设和实践探索奠定了坚实的基础。随着政策的逐步完善和实践的不断深入，公共数据授权运营已成为推动数据要素市场化、促进数字经济发展的重要途径。

2.2 公共数据授权运营的模式探索

《开发利用意见》将公共数据授权运营模式总结为三类，一是面向市场主体的整体授权；二是“一场景一申请”的依场景授权；三是面向行业领域的分领域授权。整体授权是一对一的综合授权，能实现全程监管高效覆盖；依场景授权模式以浙江为代表，强调根据具体应用场景将相关数据授权给运营机构进行开发，有助于确保数据授权审批的精准性，防止公共数据的无效滥用，降低数据泄露风险；分领域授权模式以上海为代表，将金融、交通、气象等某一领域的数据授予运营机构进行开发，有助于集中资源和专业知识，提高数据开发利用的效率和效果。

图 1 公共数据授权运营的重要支撑

江苏结合不同授权模式的优点，采用“分级授权方式”，将资源开发利用分为两个阶段，第一阶段通过整体授权模式实现高效、统一的管理；第二阶段通过分领域授权模式或依场景授权模式引入更丰富多元的参与主体，强调在统一授权的同时区分授权主体与运营主体，确保授权过程的规范性和灵活性。

03

公共数据分级授权的主要脉络

本部分以综合三类模式的分级授权模式为例，介绍公共数据授权运营的主要脉络。结合公共数据全生命周期流程，可以将该模式归纳为数据归集、实施运营、市场开发和数据交易四个环节。

3.1   数据归集环节

分级授权的数据归集环节，主要通过立法与发布政策，将分散在不同部门和领域的公共数据统一归集到政务云平台上，实现“应归尽归，统一授权”。这一环节由主管部门负责，其中数据部门授权政务数据的归集，行业部门负责行业伦理规范的审核，实现政务共享和社会数据融合开发。这一环节需要确保数据的安全性和隐私保护，同时保证数据的质量和可用性。

（1）通过法律政策保证合规

为了确保数据归集的合法性和规范性，需要通过立法和政策制定来明确数据归集的范围、流程和标准。例如，中共中央办公厅和国务院办公厅提出鼓励探索公共数据授权运营，并建立公共数据分类分级授权机制。政策不仅要支持数据归集，还要提供监管框架，确保数据归集过程中的数据安全和合规性。

（2）通过监督治理保证质量

《开发利用意见》中要求：“开展数据分类分级管理，强化数据源头治理和质量监督检查，实现数据质量可反馈、使用过程可追溯、数据异议可处置”。公共数据的归集和管理通常由各地的大数据管理局、政务服务数据管理局、大数据中心等机构负责，需要对纳入授权运营范围的公共数据资源实行登记管理，同时也应加强监督与治理，从源头阶段控制数据质量。

（3）进行社会数据融合开发

数据归集阶段的数据不仅包含政务数据，还涉及汇集来的社会数据。政务数据资源的共享和归集工作成效显著，目前国家政务数据共享交换体系已接入多个省级地方政府，而社会数据融合开发则涉及社会组织与企业，需要多方协调，解决数据异构性等问题，以丰富数据资源并提高数据的可用性。

3.2   实施运营环节

实施运营是公共数据授权运营中的关键环节，通常由授权主体负责，这些主体往往是数据集团等国有企业。在分级授权模式下，授权主体承担着管理和监督的责任，不直接参与数据产品的具体开发工作。

授权主体同时承担两种角色。作为运营主体，负责构建和维护运营平台，归集来自不同开发主体的数据产品，并对这些产品进行管理和分发。同时，授权主体还需要建立开发平台，为数据产品开发提供必要的基础设施和技术支持，包括可信数据空间等，确保数据产品开发过程中的数据安全。特别是对于敏感数据，所有的开发活动都必须在这个平台上进行，以满足数据保护的要求。

授权主体与开发主体之间形成一种合作关系，由授权主体提供数据和平台，而开发主体则利用申请来的样例或测试数据开发出有价值的数据产品。这种分工明确的合作模式有助于提高公共数据授权运营的效率和效果，同时也能够更好地保护数据的安全和隐私。

3.3 市场开发环节

开发主体在公共数据授权运营中扮演着至关重要的角色，一般是以私营企业为主，相较授权主体更倾向于变动。在授权运营的过程中，开发主体同样扮演两类角色，如图 2 所示。

图 2 市场开发环节

一是直接面向客户市场，承担着需求调查的重要任务，需要深入了解市场和客户的具体需求，形成详尽的需求清单。这一环节是数据产品服务开发的基础，决定了数据产品的方向和形态，因此其质量管控也十分重要。二是面向授权主体，借助开发平台与数据样例开发数据产品。开发主体在明确了需求之后，会向授权主体申请样例数据或测试数据，进行初步的产品原型设计和功能开发，进而迭代完善数据产品服务。

3.4   数据交易环节

数据交易由数据交易所负责，提供产品挂牌和市场化运作。作为数据交易的中心枢纽，数据交易所承担着制度探索的重要使命，通过制定统一的数据交易规则和标准，为数据供需双方提供一个可信、安全、可靠、高效的交易环境，从而促进数据要素的市场化配置，推动数据交易规则与制度的建设。

公共数据分级授权的整个流程体现了“管运分离”的原则。这一原则的核心在于明确授权主体和运营主体的职责分工，以确保数据管理的规范性和数据运营的灵活性。在这种模式下，授权主体不直接面对客户，而是通过开发主体来实现数据的市场化运营和服务提供，从而使得授权主体专注于数据的管理和监管，而开发主体则专注于数据的产品化和市场化。这种分离有助于提高数据管理的专业性和数据运营的效率，降低数据的安全风险。

04

公共数据授权运营主要质控点分析

在公共数据授权运营过程中，质量管控是确保数据安全、合规和有效性的关键。通过对各环节的梳理，可用总结公共数据授权运营中的主要工作，可以归纳其中主要的“质控点”。主要包括全流程主体的管理，政务数据云的数据资源目录管理，授权与开发部门的数据分发管理，涉及数据归集与流通的数据资源管理，涉及数据产品的开发管理，以及涉及数据交易的发布管理等。

（1）主体管理

主体管理涉及授权主体和开发主体的身份资质管理，本身不涉及数据的质量管控，但需要通过审核来确保只有符合条件的主体才能参与数据的运营和开发。该工作的审核主要包含两类，一是授权主体的准入退出审核，二是开发主体的资质审核。通过审核和管理主体，为后续公共数据运营的质量和安全提供保障。

（2）目录管理

主管部门数据资源目录会通过接口实时同步，或人工定期同步给授权主体，保证数据资源目录的完整、准确、可访问，确保数据在同步前后的一致性，是授权主体后续进行公共事件授权运营的基础。

（3）数据分发管理

开发主体通过调研市场需求编写“需求清单”，向授权主体申请数据样例与开发平台支持，这一过程涉及对需求清单本身与数据分发的质量管控，确保数据需求的合理性和合规性。另外，授权主体开发平台提供的可信空间同样需要质量管理与控制，需要从多个维度评审可信空间的可用与安全，包括物理安全、运行环境安全、程序安全和人员安全。

（4）数据资源管理

数据资源管理最主要的是社会数据的导入和管理，包括符合性检查、授权路径和安全性评估。不同地区的社会数据导入和管理方式各有差异，需要通过质量管控解决多源数据资源的异构问题。

（5）开发管理

主要涉及开发主体的开发环境和工具管理，包括自带工具的使用和人员入场开发的规定、敏感数据在授权主体开发平台的开发规定，以及工具和人员的管理。这一过程的质量管控直接关系数据产品的质量。

（6）发布管理

发布管理指的是数据或行业主管部门的审核，包括程序审核、编目展示和上架审核，通过发布阶段的质量与合规审核进行最后的把控，确保数据产品的合规性和高质量。

05

质量管控助力公共数据授权运营质量提升的闭环

通过上文对公共数据授权运营的流程及质控点的分析，可以进一步明确质量管控在全场景流程中的重要性。为了完成公共数据授权运营质量提升的闭环，需要建立一套完整的质量管控体系。

在数据归集阶段，通过最基础质量管控实现源头治理，能够保证原始数据的质量和可用性。该阶段的质量管控不涉及复杂流程，但地位重要，是后续一切授权运营的基础；在实施运营阶段，通过数据资源管理与目录管理，确保公共数据同步到授权主体时的质量；在市场开发阶段，通过数据分发管理，确保需求清单的合规与质量，保证数据产品符合市场需求；在数据交易阶段，通过监管部门的审核发布管理保证市场中流通的数据产品的质量，提升数据行业质量水平。

数据质量管理与控制贯穿公共数据开发运营的全过程，是其中必不可少的环节。通过上游对数据与目录的质量控制，保证数据资源与根据需求开发的数据产品的质量；再通过下游的数据产品交易，回馈上游平台建设，如此就能形成公共数据授权运营质量提升的闭环，助力公共数据的高质量开发利用。