沒有數據的數據集團如何解決打造高質量數據集難題？

地方數據集團在數據要素市場化配置改革中扮演著關鍵角色，然而，這些最近幾年新成立的實體普遍面臨一個核心困境：缺乏自有核心數據，或僅擁有部分公共數據的授權運營權。在數據來源有限的條件下，如何打造高質量數據集，是很多數據集團面臨的核心問題。

本人結合與各地數據集團交流的情況與普遍現實狀況，從“盤活存量、拓展增量、技術賦能和強化內功”四個方面系統性地分析數據集團在打造高質量數據集的路徑，為地方數據集團在數據要素浪潮中找準定位、實現可持續發展提供決策參考。

地方數據集團的成立，標志著數據作為生產要素的角色被提升到戰略高度，但其誕生之初便面臨著與生俱來的“數據窘境”。

與擁有海量用戶數據的互聯網巨頭不同，地方數據集團并非數據的天然生產者，其核心挑戰在于如何從有限的起點，構建起具有核心競爭力的數據資產。

集團獲得授權運營的公共數據，雖然是其起步的基石，但也存在諸多限制。

首先，數據范圍有限，可能僅限于某些部門或領域，多數地方數據集團僅獲得部分公共數據運營權，如金融、交通等特定領域數據，而非全量公共數據。

此外即使在獲得授權的情況下，數據來源也存在單一性，難以獲取企業和社會數據。

據中國電子信息產業發展研究院報告，2023年我國存儲的數據中，一年未使用的'死數據'占比約40%，企業一年未使用的數據占比超過30%，數據整合效率亟待提升。

許多地方數據集團仍停留在數據治理階段，缺乏數據產品開發和商業化經驗。一是技術能力有限，尤其是隱私計算、區塊鏈等新技術應用不足；二是專業人才缺口大，數據標注自動化程度低。同時，數據價值挖掘路徑不清晰，商業模式不成熟，如何將數據資產轉化為經濟價值成為難點。

另一方面，存在數據安全與隱私保護的“高壓線”。此外，隨著《網絡安全法》、《數據安全法》和《個人信息保護法》等法規的全面實施，數據處理活動的全流程都面臨著嚴格的監管。地方數據集團作為“數據國家隊”，在處理尤其是涉及個人信息和重要行業數據的過程中，必須建立最高標準的安全管控體系，任何疏忽都可能導致嚴重的法律后果和聲譽風險。

面對上述挑戰，地方數據集團必須采取多維度的戰略組合，從盤活存量、拓展增量、技術賦能和強化內功四個方面，系統性地構建屬于自己的高質量數據集或平臺。

地方數據集團不應滿足于僅作為公共數據的“二傳手”或“通道”，而應將自身定位為數據“精加工廠”，通過深度開發，將原始的公共數據轉化為高價值的“主題數據集”和“行業數據集”。

具體實施流程：

i.場景驅動的需求洞察：圍繞數字政府、普惠金融、醫療健康、智能交通等關鍵領域，深度調研行業痛點，識別對數據的核心需求。

ii.數據的匯聚與整合：依托政府授權，打破部門壁壘，利用ETL工具和公共數據運營平臺等數據集成平臺，將分散在各部門的公共數據進行統一匯聚。

iii.標準化的數據治理：建立嚴格的數據治理體系，包括元數據管理、主數據管理、數據質量監控和生命周期管理，對匯聚的數據進行清洗、去重、脫敏和標準化處理。

iv.價值提煉與產品生成：對標準化后的數據進行關聯分析、標簽化、建模和指數化，形成面向特定場景的專題庫或行業數據集，例如“企業信用風險數據集”、“城市交通流量分析模型”、“區域公共衛生監測數據集”等。

確定好具體賽道后，可以按《高質量數據集 建設指南》標準方法論來逐步構建具體的行業高質量數據集。

圖片來源：《高質量數據集 建設指南（草案）》

鑒于自身數據的局限性，與掌握著豐富行業數據的企業建立戰略合作關系，是數據集團拓寬數據來源、提升數據集行業深度的必由之路。

即將發布的國標《高質量數據集分類指南》提出'3+7'分類框架，將高質量數據分為通識數據集、行業通識數據集、行業專識數據集三個類別，每個類別從七個核心維度（知識內容、來源類型、時效性、標注人員類型、敏感程度、模型類別和主題范圍）進行描述。

這一分類框架為數據集團打造特色高質量數據集提供了更精準的工具，有助于地方數據集團根據本地產業特點選擇合適的數據集構建路徑。

在具體實現路徑上，數據集團要結合多類模型，拓寬數據集的生態體系。

多元化的合作模式是必由之路

一是與行業產學研龍頭成立數據合資公司/聯合實驗室。

與特定行業的龍頭企業成立聯合實體，企業以其行業數據和領域知識（Know-how）入股，數據集團則提供數據治理技術、合規保障和平臺化運營能力，共同開發面向行業的解決方案，共享收益。

二是開發“數據服務換數據權益”業務模式。

數據集團可以為傳統企業提供數據治理、數據分析、數據安全等“數據托管”或咨詢服務，作為回報，在合規前提下獲取對這些數據在特定場景下的使用權或開發衍生數據產品的權利。

三是牽頭主導構建行業“數據空間”。基于數據集團在政府體系中的數據業務牽頭話語權，由數據集團牽頭，聯合產業鏈上下游企業，構建一個互信、安全、可控的行業數據共享空間。在空間內，各參與方保持對自己數據的控制權，通過聯邦學習、多方安全計算等技術進行聯合分析和建模，實現“數據可用不可見”，共同挖掘數據價值。

合作中的合規與治理要點

制定明確的合同約定。合作協議中必須清晰界定數據的所有權、使用范圍、數據產品的收益分配模式、安全責任以及退出機制，這是保障合作順利進行的基礎。

通過技術保障信任。積極采用隱私計算技術（如聯邦學習、多方安全計算），從技術上解決企業對于數據泄露的擔憂，這是促成合作的關鍵信任基石。

在直接獲取高質量數據極為困難或成本高昂時，利用人工智能等前沿技術，可以創造性地解決數據供給不足的問題。

模式一：聯邦學習(Federated Learning)——構建“數據不出域”的協作模型

聯邦學習允許模型在多個分散的數據源（如不同企業、醫院）上進行協同訓練，而原始數據始終保留在本地，僅交換加密的模型參數。

數據集團可以扮演“聯邦學習組織者”的角色。例如，聯合區域內的多家醫院，在保護患者隱私的前提下，共同訓練一個更精準的疾病診斷AI模型。

數據集團提供聯邦學習平臺和技術支持，最終形成的AI模型本身就是一種高價值的數據產品。雖然沒有直接獲得原始數據，但創造了新的價值。

模式二：合成數據(Synthetic Data)——在安全合規下創造高質量數據

利用生成對抗網絡（GANs）等技術，學習少量真實數據的分布特征，從而生成大量統計特性相似但完全人工的“合成數據”。

當真實數據因隱私問題無法直接使用，或某些場景（如金融欺詐、罕見病）的數據樣本過少時，數據集團可以利用已有的部分數據生成大規模、高質量的合成數據集。

這種數據集既能有效用于AI模型訓練，又天然規避了隱私泄露風險，可以作為一種安全的數據產品對外提供。

模式三：數據標注眾包平臺——規模化開展生產AI訓練的數據

將海量的原始數據（如圖片、語音、文本）通過眾包平臺，分發給大量標注員進行處理，為數據打上標簽，使其成為可供機器學習使用的結構化信息。

數據集團可以自建或整合社會化的數據標注資源，形成工業化的數據生產線。通過建立嚴格的質量控制流程（如交叉驗證、專家審核、抽檢機制），將獲取的原始公共數據或合作方的行業數據，轉化為高質量的AI訓練數據集，服務于本地的人工智能產業發展。

把零散項目經驗固化為可復用、可擴展、可持續演進的體系能力，是數據集團真正躋身“城市數據運營商”的分水嶺。要把“項目制救火”變成“體系化造血”，必須在以下三方面形成閉環。

 第一，打造“平臺＋制度”雙輪驅動的治理框架  

要有統一的技術平臺。在內部管理上，建議以“湖倉一體＋數據中臺”為底座，統一納管結構化、半結構化與非結構化數據；通過元數據自動采集、數據血緣圖譜、實時質量探針與零信任安全網關，實現“采-存-算-治-用”全鏈路可視、可控、可審計。在具體高質量數據集平臺產品打造方面，建議按行業標準，在關鍵環節建立自身的技術工具和運營管理系統。

高質量數據集建設核心環節與關鍵技術能力

根據制技術標準《人工智能數據工程能力要求》，高質量數據集建設需關注研發管理、交付管理、運維管理、運營管理4大核心環節，其中關鍵的7項技術能力，包括數據采集、數據處理、數據管理、數據標注、數據合成、數據質檢、數據服務運營等技術。

圖片來源：大數據技術標準推進委員會《高質量數據集實踐指南（1.0）》

要有統一的制度體系。建議配套發布《數據分級分類管理辦法》《數據責任人制度》《數據問題工單 SLA》三類規范性文件，把技術能力翻譯成可落地的組織流程，確保治理動作不因人員變動而衰減。  

第二，建立“質量-價值-合規”三維量化體系  

質量方面，要求完整性、準確性、一致性、及時性、唯一性五大核心指標全部進行埋點采集，每周自動生成紅黃綠燈報告；對“紅燈”數據啟動 24 小時內定位、72 小時內修復的閉環機制。  

價值方面，建議上線“數據資產估值模型”，從對內降本、對外增收、公共治理增效三個視角，按季度評估每類數據集 ROI；高價值數據集優先進入“精品庫”，低價值數據集啟動退役或再加工。  

合規方面，對照《個人信息保護法》《數據安全法》建立“合規基線庫”，結合分類分級結果自動匹配脫敏、加密、水印策略，實現“合規即代碼”。  

為構建全面規范的數據支撐體系，建議數據集團要對標國家標準，完成 DCMM 貫標與持續認證。以《數據管理能力成熟度評估模型》（DCMM）為標尺，組織第三方評估機構開展貫標認證，形成“評估—差距分析—整改—復審”的 PDCA 閉環。將DCMM5大域、28項能力子域拆解為可量化的內部檢查表，納入數據責任人季度考核；對達到穩健級（3級）以上的數據域授予“可信數據資產”標識，優先對外開放交易，倒逼各業務條線持續升級治理水平。

第三，形成“數據資產運營”長效機制  

明確數據資產目錄即服務。把元數據、質量報告、使用熱度封裝成API，供內部業務、外部伙伴實時調用，真正做到“找得到、看得懂、敢使用”。  

建立首席數據官/數據產品經理/數據專員制。每條核心數據鏈路設一名數據管理專員，對數據生命周期 KPI 負總責，年度績效與數據價值指標直接掛鉤。  

繪制持續演進路線圖。出臺頂層規劃，定期更新《數據治理規劃藍圖》，把新技術（如 AIGC 標注、隱私計算、數據空間）納入路線圖，確保體系能力與業務需求同步升級。  

通過“平臺＋制度”固化技術底座、“三維量化”校正治理方向、“資產運營”激活數據價值，數據集團即可從“做項目”躍升為“管資產”，讓高質量數據供給成為數據集團高質量運營的持久動力。

地方數據集團正站在一個充滿挑戰與機遇的十字路口。其面臨的“數據窘境”是現實且嚴峻的，但這并不意味著無路可走。成功的關鍵在于實現從“數據服務與運營者”到“數據價值賦能者”的戰略思維轉變。

未來的地方數據集團，其核心競爭力將不再是擁有多少原始數據，而在于其整合、治理、創新和生態構建的能力。通過對內深化公共數據價值，將基礎資源轉化為精品；對外構建合作生態，匯聚行業智慧；向上擁抱前沿技術，突破數據物理限制；向下夯實治理根基，確保數據資產的質量與安全。

先行者已經證明，即使起點有限，通過正確的戰略路徑和扎實的運營，地方數據集團完全有能力構建起高質量的數據集和平臺，成為驅動區域數字經濟發展的核心引擎。這條道路需要長期的戰略耐心、持續的技術投入和開放的合作心態，但其最終將為數據集團自身乃至整個社會帶來巨大的價值回報。