数据确权是数据资产管理的关键

目前来讲，构建完善的数据基础制度体系，数据确权、数据定价、数据交易、数据安全、数据增值与协作等操作环节均存在痛点，其中，最大的一项挑战就是数据确权。数据确权问题得不到解决，很大程度上会限制数据的流动和交易，由此带来的收益也难以在不同所有者和使用者之间进行合理分配。数据不同于其他的实体资源，它的虚拟性、可复制性，造成了数据的非稀缺性和不可控性，数据关系的复杂性又加剧了数据确权的难度。
数据确权如此重要却又探索艰难，以下几个方面的观点值得关注：
一是限定明确的权属主体还是摈弃单一产权思维模式。数据资产是由组织合法拥有或控制并且能够给企业带来经济效益和社会效益的数据资源。数据治理专家石秀峰认为，从数据资产的定义中不难看出，数据要成为资产，必须要有一个明确的权属主体，否则数据滥用的问题无法解决，数据的质量问题也无法溯源，更重要的是数据资产无法进入企业的财务报表，那就无法被视为资产。清华大学法学院院长申卫星建议，可摒弃非此即彼的单一产权思维模式，根据不同主体对数据形成的贡献来源和程度不同，应当设定数据原发者拥有数据所有权与数据处理者拥有数据用益权。
二是基于场内外交易的现实情况探索数据确权问题。不少观点提出，绕过确权，尝试其他方式带替确权或者不确权。数据资产管理为什么一定要确权，在过去的很多年，没有明确数据确权不也一样能用吗？的确，因场内尚未形成完善的制度，数据产权归属不清，缺乏有效分级管理。南都大数据研究院数字政府研究中心发文表示，当前，超九成的数据交易在场外进行。也就是说，有一部分数据交易，是在没有确权的情况下进行的。场外交易存在必然——只要在现行法律框架范围内就可进行。但是，场外交易就像路边的小商小贩，虽然便宜方便但缺乏必要的质量管理和声誉保障。购买品质和声誉较好的商品还是需要去正规的商超。大数据交易场所就如同商超，不仅提供买卖场景，还在数据质量、价格、买卖双方权利及服务等方面提供必要的保障。预计相当长一段时间内，场内外交易或许会长期共存，数据确权的过程需考量该情况。
三是探索数据确权需要从国家层面给出标准和框架。探索数据确权，难的不在技术，问题的核心是法律界定和执行标准。目前，数据分级分类还没有明确规定，数据的权属没有明确定义，个人数据确权或授权缺少可操作性的办法，监管部门也不明确。在国家层面，需要对数据权利形成各方认可的框架和标准，哪怕先给出一套从法律意义上有待打磨、但现阶段可执行的1.0版本，让数据权利流动起来。建议设立国有第三方机构，如大数据交易所，大数据局产品检验检测、分级、治理、数据资产化配置等机构，有助于确认数据权属问题。确权其实可以从这样的共识共商机制开始。