1、场景建设的重要意义场景建设是推动数据基础设施从“建得好”向“用得好”转变的关键，也是培育全国一体化数据市场、释放数据要素价值的核心路径。具体体现在三方面： 以用促建：通过场景应用驱动设施功能完善与迭代升级，确保设施建设与实际需求同步，将数据基础设施的潜能转化为实际效能。
2、任务背景与目标2025年8月28日，国家数据局在2025中国国际大数据产业博览会上正式部署新一批“高质量数据集建设先行先试任务”，并公布首批项目名单。任务以“人工智能+”行动为核心，通过技术融合、场景支撑、标准验证、机制建设四大试点方向，推动数据集在行业中的规模化应用，形成可复制推广的模式。
3、数据要素共用示范标杆：促进跨领域数据融合应用，打破数据孤岛。数实融合共进示范标杆：推动数据赋能传统产业转型，培育新质生产力。数智成果共享示范标杆：建立成果转化机制，加速技术落地。
企业需首先明确数据标准的范围，参考国际、国家及行业标准，再结合企业需求确定数据标准的具体内容。数据标准建设一般包括五个步骤：标准规划、标准制定、标准发布、标准执行与标准维护。
对企业当前的数据管理现状进行全面评估，包括识别数据资产、分析数据质量、调研业务流程、摸清系统状态、评估数据风险等。明确数据治理的痛点和需求，判断当前的数据治理成熟度，如是否存在数据孤岛、数据标准不统一或数据访问权限混乱等问题。
实施数据治理步骤 制定数据标准 根据国家数据标准、行业数据标准和业务需求实际情况，围绕基础数据管理和应用，制定相关的数据标准。这些标准应包括标准分类、标准内容和数据质量规则，其中数据质量规则需涵盖基础规则、数据范围、表达式和数据格式等方面。
数据治理的实施步骤制定政策 明确数据使用、存储、共享和销毁的规则，例如规定客户数据保留期限不得超过合同终止后3年。组建团队 成立跨部门团队（如IT、法务、业务部门），负责规划、执行和监督治理活动，例如定期召开数据治理会议。
通过数据治理进行全面盘点，形成数据地图，帮助业务人员了解数据分布和更新情况。提升数据质量 建立数据质量监控体系，设计稽核规则，加强源头控制，实现全生命周期的数据质量管理。实现互联互通 制定统一的数据标准，建立数据共享制度，完善相关流程规范，打破数据孤岛。
数据治理操作指南主要包括以下核心环节和实施步骤：核心环节 数据质量：完整性：确保数据记录无缺失。准确性：数据内容真实无误。一致性：相同数据在不同来源或系统中保持一致。及时性：数据更新及时，反映最新状态。元数据管理：定义与分类：明确元数据的内容和分类。
1、再者，多部门在重要会议上集中发声释放政策信号。在2024全球数字经济大会上，国家网信办、国家数据局、工业和信息化部等多部门相关负责人围绕加大政策供给、加快数据制度建设、深入推进产业数字化转型、加快数字产业创新发展等方面释放政策信号，进一步表明了国家对数字经济发展的支持态度。
2、到2025年底，数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重将超过10%。这一目标出自国家数据局综合司印发的《数字中国建设2025年行动方案》，方案同时提出数字领域新质生产力壮大、数据要素市场稳步推进、算力规模突破300EFLOPS等核心指标，并部署了8大重点行动。
3、秉规先行，夯实数据要素市场化配置改革的软环境 夏冰副局长首先强调了数据要素市场化配置改革的重要性，并指出这是推动数字领域全面发展的关键。
4、三权分置：通过建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”，强化数据加工使用权，放活数据产品经营权。加快数据产权登记制度体系建设：为推动数据有序流转、鼓励数据开发利用、引导数据产品交易、释放数据要素价值提供制度保障。
