云基华海：以数据治理为驱动，实现数据资产的高效安全运营

5月24日至25日，主题为“释放数据要素价值，发展新质生产力”的第七届数字中国建设峰会在福建省福州市举行，云基华海信息技术股份有限公司亮相峰会成果展览会。期间，为积极响应第七届数字中国建设峰会主题，探索数据资产运营路径，赋能数据要素市场建设和数字经济发展，云基华海信息技术股份有限公司联合工信通（北京）科技有限公司、DAC全球数据资产理事会、数据观（北京）传媒科技有限公司于福州海峡国际会展中心6号馆6A01举办了为期两天的“数据赋能价值共创”数据资产运营开放演讲。

活动后，云基华海有关负责人接受了数据观的采访，以下为采访实录：

数据观：您认为本届峰会的主题与云基华海的发展战略有哪些契合点？

云基华海：第七届数字中国建设峰会的主题与云基华海的发展战略在多个方面有着显著的契合点。首先，峰会聚焦于推动数字化转型和创新驱动发展，这与我们公司致力于通过数据资产运营推动数字经济的目标是一致的。

1、数字化转型方面，峰会强调数字化转型的重要性，云基华海也致力于帮助企业实现这一转型，通过我们的技术和服务，使企业能够更有效地管理和利用数据资产。

2、创新驱动上，峰会提倡创新作为推动发展的核心动力，云基华海同样重视创新，我们不断探索新的技术和商业模式，以保持在数据资产运营领域的领先地位。

3、数据安全与隐私保护，峰会关注数据安全和隐私保护，这与云基华海的核心价值观相契合。我们严格遵守相关法律法规，致力于保护用户数据的安全和隐私。

4、开放合作，峰会鼓励开放合作，云基华海也积极寻求与政府、企业和学术界的合作机会，共同推动数据要素市场的发展和完善。

5、推动产业升级，峰会旨在通过数字化与数据资产运营推动产业升级，云基华海通过提供先进的数据管理和分析工具，助力各行各业实现产业升级和效率提升。

6、智慧社会建设：峰会探讨智慧社会建设，云基华海通过我们的技术和服务，为构建智慧社会贡献力量，特别是在智慧城市、智能交通等领域。

通过参与峰会，云基华海希望能够与各方共享我们的经验和见解，同时也学习其他参与者的最佳实践，共同推动数字中国的建设。

数据观：作为数据资产运营的先锋，云基华海在构建和完善数据要素市场中扮演了怎样的角色？

云基华海：云基华海作为数据资产运营的先锋，我们在构建和完善数据要素市场中扮演了至关重要的角色。我们致力于通过以下几个方面来推动数据要素市场的发展——

1、技术创新：我们不断投资于研发，开发先进的数据管理和分析技术，以提高数据处理的效率和安全性。

2、标准制定：我们参与制定行业标准，确保数据的互操作性和可移植性，从而促进数据的流通和共享。

3、合作与联盟：我们与政府、学术机构和其他企业建立合作关系，共同推动数据要素市场的发展。

4、合规与伦理：我们严格遵守数据保护法规，确保数据的合法合规使用，同时注重数据伦理，保护用户隐私。

6、商业模式创新：我们探索新的商业模式，如数据确权、数据交易、数据共享平台等，为数据要素市场提供多样化的交易和服务方式。

通过这些努力，云基华海旨在建立一个开放、透明、高效的数据要素市场，促进数据的自由流动和创新应用，从而推动整个社会的数字化转型。

数据观：在国家政策支持下，您认为数据资产运营行业面临哪些机遇和挑战？

云基华海：国家政策的支持无疑为我们行业带来了巨大的发展机遇。我们看到了以下几个主要的机遇——

1、政策环境的优化，国家陆续出台的相关政策，如《金融业数据能力建设指引》等，不仅为数据资产运营提供了明确的指导原则，还促进了行业标准的建立和完善，有助于构建健康的数据市场秩序。这为合规经营的企业开辟了道路，使得数据资产的评估、交易、管理有章可循。

2、技术进步，区块链、人工智能等先进技术的应用，为数据的安全共享、价值评估和高效运营提供了技术支持。这不仅增强了数据资产的流动性，也为数据资产的商业化运营开辟了新场景。

3、数据价值的量化与变现：随着数据价值评估体系的逐步成熟，企业能够更准确地量化其数据资产的价值，从而在融资、合作、交易等方面获得实质性的经济利益，进一步激发数据市场的活力。

4、随着各行业的数字化转型加速，企业对数据资产的认识和利用程度不断提升，数据资产运营的需求日益旺盛。越来越多企业开始设立专门的数据管理部门，致力于挖掘数据价值，推动业务创新和服务升级。

同时，我们也面临着一些挑战——

1、数据质量和治理：数据资产的价值高度依赖于其质量和完整性。当前，许多企业仍面临数据孤岛、数据不一致、质量参差不齐等问题，加强数据治理，提升数据质量是首要挑战。

2、安全与隐私保护：随着数据泄露事件频发，如何在利用数据价值的同时确保数据安全和个人隐私，成为行业必须解决的关键问题。这要求企业不仅要遵循严格的法规标准，还需采用先进的加密和匿名化技术。

3、标准化与互操作性：数据格式多样，缺乏统一标准，导致不同系统间的互操作性差，限制了数据资产的流动性和价值最大化。

4、人才短缺：数据资产运营需要跨领域的专业人才，包括数据科学家、数据工程师、合规专家等，而当前这类人才供不应求，加大了企业运营难度。

就以上来看，国家政策的支持为数据资产运营行业提供了肥沃土壤，但要把握机遇，克服挑战，企业必须强化数据治理，注重技术创新，加强人才培养，并密切关注政策导向与合规要求，以实现数据资产的高效、安全运营。

责任编辑：张薇