T/TMAC 102.F-2024
ICS 03.120.20
CCS A 00
T
团
体 标 准
T/TMAC 102.F-2024
平台经济数据治理评价指南
Guidance of data governance for platform economy
2024-8-12 发布
2024-8-12 实施
中国技术市场协会
发 布
T/TMAC 102.F-2024
中国技术市场协会（TMAC）是科技领域内国家一级社团，以宣传和促进科技创新，推动科技成果转移
转化，规范交易行为，维护技术市场运行秩序为使命。为满足市场需要，做大做强科技服务业，依据《中
华人民共和国标准化法》《团体标准管理规定》，中国技术市场协会有序开展标准化工作。本团体成员和
相关领域组织及个人均可提出制修订 TMAC 标准的建议并参与有关工作。TMAC 标准按《中国技术市场协会
团体标准管理办法》《中国技术市场协会团体标准工作程序》制定和管理。TMAC 标准草案经向社会公开征
求意见，并得到参加审定会议多数专家、成员的同意，方可予以发布。
在本文件实施过程中，如发现需要修改或补充之处，请将意见和有关资料反馈至中国技术市场协会，
以便修订时参考。
本文件著作权归中国技术市场协会所有。除了用于国家法律或事先得到中国技术市场协会正式授权或
许可外，不许以任何形式复制本文件。第三方机构依据本文件开展认证、评价业务，须向中国技术市场协
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目
次
前 言
............................................................................................................................... 1
1 范围 ............................................................................................................................... 2
2 规范性引用文件 ............................................................................................................ 2
3 术语和定义 ...................................................................................................................2
4 通则 ............................................................................................................................... 3
4.1 概述 .....................................................................................................................3
4.2 目标 .....................................................................................................................3
4.3 任务 .....................................................................................................................3
4.4 框架
...................................................................................................................3
5. 数据要素治理的评价 ................................................................................................4
5.1 数据要素主体自身的要求..................................................................................4
5.2 数据要素治理人员工作内容的要求.................................................................4
5.3 业务价值的要求.................................................................................................. 4
5.4 个人隐私保护的要求..........................................................................................4
6. 数字技术赋能数据治理的评价................................................................................. 4
6.1 大数据与云计算技术赋能数据治理的要求.....................................................4
6.2 人工智能技术赋能数据治理的要求 .................................................................4
6.3 数据资产图谱技术赋能数据治理的要求 ........................................................ 4
7. 数据治理域的评价 ...................................................................................................... 5
7.1 数据质量治理...................................................................................................... 5
7.2 数据标准管理...................................................................................................... 5
7.3 数据安全管理...................................................................................................... 5
7.4 企业数据文化治理................................................................................................5
7.5 数据治理监管...................................................................................................... 6
8.指标参考........................................................................................................................... 6
8.1 数据治理人员应该参考..................................................................................... 6
8.2 数据质量应该参考..............................................................................................6
8.3 数据标准应该参考............................................................................................. 6
8.4 治理技术应该参考..............................................................................................6
8.5 业务价值度量应该参考..................................................................................... 6
8.6 数据安全应该参考..............................................................................................6
8.7 个人隐私保护应该参考..................................................................................... 6
8.8 数据要素主体应该参考..................................................................................... 6
8.9 其他应该参考...................................................................................................... 6
9.数据治理评价规则表..................................................................................................... 6
10.评价流程 ................................................................................................................... 11
10.1 制定评价工作方案....................................................................................... 11
10.2 实施评价........................................................................................................ 11
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10.3 评价结果........................................................................................................ 11
10.4 评价有效期.................................................................................................... 11
11. 评价应用与改进.......................................................................................................12
11.1评价应用.......................................................................................................... 12
11.2评价改进.......................................................................................................... 12
参考文献........................................................................................................................... 13
3
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前
言
本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定
起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由中国技术市场协会提出并归口。
本文件主要起草单位：北京中际科信经济信息技术研究院、北京中銮智慧信息咨询有限责任公司、
联通数字科技有限公司、毕马威企业咨询(中国)有限公司、奇富数科(上海)科技有限公司、中国技术
市场协会产业融合工作委员会、中国通信工业协会平台经济创新专业委员会、对外经济贸易大学中国
国际品牌战略研究中心、交叉信息核心技术研究院（清华大学设立）、招商银行股份有限公司、中信
银行股份有限公司、广发银行股份有限公司、中信证券股份有限公司、国泰君安证券股份有限公司、
北京国际大数据交易有限公司、山西证券股份有限公司
本文件主要起草人：安明、封政燃、王项男、陈立节、黄建庭、林常乐、张令琪、邱斌、宗露、
陈斌、俞枫、郎佩佩、刘殿兴、林永峰、刘旭、姚建欣、张丽芹、马艳梅
本文件参与起草单位：厦门国际银行股份有限公司、浙商银行股份有限公司、北京小米移动软件
有限公司、浙江零跑科技股份有限公司、杭州天谷信息科技有限公司、北京市中伦律师事务所、浙江
垦丁律师事务所、甫瀚咨询（上海）有限公司、申万宏源证券有限公司、广发证券股份有限公司、招
商证券股份有限公司、浙商证券股份有限公司、光大证券股份有限公司、国信证券股份有限公司、北
京数风科技有限公司、源之宇宙（福建）科技集团有限公司、天风证券股份有限公司、东兴证券股份
有限公司、东吴证券股份有限公司、中泰证券股份有限公司、西南证券股份有限公司
本文件参与起草人：董佳艺、陈广宇、张向拓、石宏飞、张延来、李瑞、闫赛博、赵欣、程亮、
马霄、朱纯超、刘殿兴、施彦标、刘宇清、郑金涛、张灿辉、李爱平、高健、王佳晋、左银康、吴克
华、马玉、苏杭
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平台经济数据治理评价指南
1 范围
本文件提供了平台经济数据治理的总则、框架，规定了平台经济数据治理中数据要素治理、数字技
术赋能数据治理、企业数据文化治理、数据治理安全管理规范、数据治理监管及数据治理改进提升的要
求。
本文件适用于：
a)平台经济数据治理自我评估，平台企业数据治理体系建立。
b)平台经济数据要素治理明晰权责，数据交易流通规则和数据规范使用的指导。
c)服务于平台经济相关软硬件或解决方案的研发、选择和评价。
d）平台经济数据治理能力和数据价值、数据质量、监管质量评价。
e）平台经济数据安全管理指导 。
2 规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，
仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于
本文件。
GB∕T34960.5-2018信息技术服务 治理 第 5 部分:数据治理规范
GB/T32923-2016信息技术安全技术信息安全治理
3 术语和定义
3.1
主数据
master data
满足跨部门业务协同需要的、反映核心业务实体状态属性的组织机构的基础信息。
3.2
数据标准
data standard
数据的命名、定义、结构和取值规范方面的规则和基准。
3.3
数据生存周期 data lifecycle
数据从产生,经过采集、传输、存储、处理(包括计算、分析、可视化等)、交换,直至销毁等各种生存
形态的演变过程。
3.4
个人隐私保护 personal privacy protection
个人隐私保护是指保护自己的隐私权不被侵害,在隐私权被侵害时可以获得法律的保护。
3.5
数据质量 data quality
数据质量，是指在业务环境下，数据符合数据消费者的使用目的，能满足业务场景具体需求的程度。
3.6
数据模型 data model
数据模型是数据特征的抽象，它从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据
库系统的信息表示与操作提供一个抽象的框架。
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3.7
数据安全
data security
数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安
全状态的能力。
3.8
数据架构 data architecture
数据架构是指对数据进行组织、设计和管理的过程,包括数据模型、数据结构、数据流和数据处理流程
等。
3.9
企业数据文化 enterprise data culture
企业数据文化是企业在运营过程中要求企业所有成员关注数据所传达的信息，树立“尊重事实，一切
靠数据说话，一切凭数据决策”的理念，使注重数据、使用数据成为一种习惯和风尚，并根据数据分
析结果做出决策或变更，它是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的一种企业文化。
3.10
数据资产 data assets
数据资产指由个人或企业拥有或控制的，能够为企业带来未来经济利益的，以物理或电子方式记录的
数据资源。
4 评价通则
4.1 概述
a） 法律法规、行业监管和内部管控对数据及其应用的安全、合规要求。这包括对数据保护、隐私权
益、数据安全等方面的合规性评估， 以确保平台经济数据治理符合相关法律法规和伦理规则。
b） 数据产品化、资产化和价值化的要求。评价指南关注平台经济数据要素的权责明晰、数据交易流
通规则的规范性，以及数据如何转化为有价值的产品和服务，提升平台经济的竞争力和创新能力。
c） 数据生存周期管理及应用过程中，数据架构、数据模型、数据标准、数据质量和数据安全等
体
系建设的要求。评价应关注数据的完整性、准确性、可靠性以及数据治理体系的建设情况，确保 数据
在整个生命周期内得到有效管理和利用。
4.2 目标
a)运营合规:建立符合法律法规和行业监管的平台经济数据运营管理体系,保障平台经济数据及
其应用的合规。
b)风险可控:建立平台经济数据风险管控机制,确保数据及其应用满足风险偏好和风险容忍度。
c)价值实现:构建平台经济数据价值实现体系,促进平台经济数据资产化和数据价值实现。
4.3 任务
a）评估数据治理的现状及需求、数据治理环境、数据资源管理和数据资产运营能力。
b）指导数据治理体系的构建、数据治理域的建立和数据治理的实施落地。
c）制定合理的评价体系与审计规范,监督数据治理内控、合规和绩效。
4.4 框架
a）平台经济数据要素治理包含界定数据要素相关主体权责、提升主体权限、隐私保护,是数据治
理的基础。
b）数字技术赋能数据治理包含数据质量、数据监管、数据存储、可信计算、多维重构、高精溯源
能力，是数据治理的驱动力。
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c）平台经济数据治理域包含数据标准管理域、数据安全管理、企业数据文化，是数据治理实施对
象。
d）平台经济数据治理过程包含统筹和规划、构建和运行、监控和评价以及改进和优化，是数据治
理实施方法。
5 平台经济数据要素治理的评价
5.1 数据要素主体自身的要求
a) 数据要素主体明确，数据要素的主体包括数据的收集者、拥有者、使用者。
b) 数据要素主体权责清晰，清楚地规定由谁来负责制定数据相关的决策、实施数据治理管理策略。
c) 数据要素来源可溯源并明确，数据要素来源是清晰、可靠，以及数据来源和历史能够追溯。
d) 数据要素权属明确，归属清晰、明确 。
5.2 数据要素治理人员工作内容的要求
a) 数据治理运营报告应该对数据治理的运营过程进行详细记录和监控的报告，旨在评估数据治理
措施的有效性、合规性和可持续性。
b) 数据治理例行会议应定期举行，旨在定期回顾和讨论数据治理的进展、问题、挑战和最佳实践
等议题。通过例行会议，平台可以确保数据治理工作的持续性和稳定性，提高数据 质量、安全性和可
靠性，促进内部的沟通和协作。
c) 为保障数据治理的实施，平台应定期开展相关培训。
d) 数据治理策略在实际工作中得到贯彻和落实，以及其执行取得良好效果。
5.3 业务价值的要求
企业应该通过度量业务价值，明确数据的优先级和重要性。
5.4 个人隐私保护的要求
a) 处理个人信息应该合法合规：处理个人信息应符合“合法、正当、必要 ”三原则，确保个人
信 息的收集、存储、使用、加工、传输和公开等行为得到合法的授权和监管。
b) 个人隐私保护管理体系：平台应依照法律与规范，制定合理、明确、全面的隐私保护管理体系，
保证个人隐私得到充分尊重和保护。
6 数字技术赋能数据治理的评价
6.1 大数据与云计算技术赋能数据治理的要求
a) 技术能够有效地管理主数据。
b) 技术能够提高数据源管理，确保平台数据的准确性、完整性、一致性和安全性，提高数据质
量，降低数据风险。
6.2 人工智能技术赋能数据治理的要求
技术使用能够保证必要的数据是完整且准确的。
6.3 数据资产图谱技术赋能数据治理的要求
a) 技术能够促使数据血缘关系的分析情况清晰、准确。
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b) 技术能够促使数据资产盘点清晰 。
7 平台经济数据治理域评价
7.1 数据质量治理
a) 数据记录和属性的完整性，不存在缺失值。
b) 及时立即需要的时候能够获得数据。
c) 准确的数据记录信息是不存在异常或者错误。
d) 多源数据之间的元数据必须是一致的。
e) 数据应该符合数据标准、数据模型、业务规则、元数据或权威参考数据的程度。
f) 数据项信息一定能够满足业务唯一性标识要求。
g) 通过统计与分析提高数据质量。
7.2 数据标准管理
a) 明确数据标准的新增、更改与废止。
b) 应该对数据标准基本属性、业务属性、技术属性与管理属性进行定义、维护，支持企业的数据流
通共享。
c) 明确数据标准责任主体,参与数据标准管理的角色及职责。
d) 数据标准管理应满足规范性、系统性、严谨性、科学性与前瞻性原则性要求。
7.3 数据安全管理
a) b) 数据安全技术：指的是平台需有足够技术能力保障数据生命周期安全。 数据安全运营：平台应构建完善的数据安全规范和管理策略，包括数据流转检测、安全风险
评 估体系， 以及安全事件响应处置流程等，实现常态化数据安全运营。
7.4 企业数据文化治理
a) 数据治理理念应该写入平台企业文化当中，并通过微信群、公众号、微视频、快手、抖音、
报刊、文化墙、宣传栏等方式进行全员宣传普及。
b) 数据知识学习应该纳入到平台企业文化生活中去。采用专题讲座、知识竞赛、视频会议、
党建学习、晨会等多种形式学习数据基本理论、数据应用案例、大数据产品等知识。
c) 建立和完善数据专业人才选拔和认证机制，加大针对不同岗位、不同级别人员的培训认证；将
数据文化培训专项内容列入年度培训计划，加强培训管理和成效考核。
d)树立“尊重事实，一切靠数据说话，一切凭数据决策”的理念同时应建立数据共享平台，并将数
据向不同岗位、不同级别的人员开放，以便员工可以随时获得最准确的信息。
e)应向相应的员工采取必要的惩罚措施，促使员工建立依规用数、科学用数的职业操守。
7.5 数据治理监管
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依托数字技术和数据对平台违法行为进行识别，加强协同监管、差异化监管，通过以网管网，提升
政府监管平台对第三方平台的数据比对与分析能力。
8. 指标参考
8.1 数据治理人员应该参考：数据治理运营报告、数据治理例行会议、数据域数量和数据治理、
数据治理流程、数据治理培训、数据治理参与人员。
8.2 数据质量应该参考：数据完整性、数据及时性、数据准确性、数据一致性、数据质量周期性、
数据质量稽核。
8.3 数据标准应该参考：接受数据标准、共享数据标准、使用数据标准、集成业务流程数量。
8.4 治理技术应该参考：数据问题修复、数据源、主数据、数据血缘、数据资产。
8.5 业务价值度量应该参考：处理时间、生产率、客户满意度、监管处罚。
8.6 数据安全应该参考：数据安全技术、数据安全运营。
8.7 个人隐私保护应该参考：个人隐私保护合法合规、个人隐私保护管理体系。
8.8 数据要素主体应该参考：数据要素主体、数据要素主体权责、数据要素来源、数据要素持有权。
8.9 其他应该参考：数据治理监管。
9. 数据治理评价规则表
评价规则表
一级指标 二级指标 取值规则
赋值依据示例 赋值范围
数据治理人员 相关 数据治理运营报告 报告提交频次 设置分值形式
平均查阅人数 设置分值形式
最高查阅人数 设置分值形式
数据治理例行会议 召开频次 设置分值形式
高层领导参与数据治理例行会议次 数的百分比 设置分值形式
数据域数量和数据治理 关键干系人数量 设置分值形式
数据治理流程 治理策略在业务部门的执行率 设置分值形式
确定的数据问题数量 设置分值形式
上报给数据治理委员会的问题数量 设置分值形式
从问题识别到解决的时间 设置分值形式
批准和实施的数据治理政策和流程 的数量 设置分值形式
确定的数据问题数量 设置分值形式
上报给数据治理委员会的问题数量 设置分值形式
从问题识别到解决的时间 设置分值形式
批准和实施的数据治理政策和流程 的数量 设置分值形式
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数据治理培训 在新系统/流程中接受培训人数/次 数 设置分值形式
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数据治理参与人员 熟练掌握数据治理理论、技术工具的 人员占数据治理参与人员的百分比 设置分值形式
数据质量相关 数据完整性 属性完整性的百分比 设置分值形式
数据及时性 数据从发送到接收的时间 设置分值形式
数据准确性 某数据集中脏数据的百分比 设置分值形式
数据一致性 某数据指标在数仓和源系统的数值 是否一致 设置分值形式
某相同名称数据实体在不同系统的 业务含义、数据结构、质量规划是否 一致 设置分值形式
数据质量问题 每日内发生数据质量问题的个数 设置分值形式
集团范围、组织内部、部门内部、仅 对操作者本人有影响 设置分值形式
以存在的潜在风险或造成的经济损 失为依据进行人工考核 设置分值形式
数据质量问题处理的及时性，立即处 理、等待处理、未处理 设置分值形式
周期性数据质量稽核 按照规定定期执行、未定期执行 设置分值形式
数据标准相关 接受数据标准 按主题域划分的接受数据标准（用于 特定数据或数据元素的数据）的部门 的百分比 设置分值形式
共享数据标准 按主题域划分的共享数据标准的应 用系统数据元素数据的百分比 设置分值形式
使用数据标准 按主题域划分的使用数据标准的业 务流程数量的百分比 设置分值形式
按主题域划分的使用数据标准的输 出报告数据的百分比 设置分值形式
按主题域划分的使用数据标准人数 的百分比 设置分值形式
数据标准被采用的数量 设置分值形式
集成业务流程数量 按主题域划分的集成业务流程数量 的百分比 设置分值形式
治理技术相关 数据问题修复 数据问题修复的时间 设置分值形式
数据问题修复的成本 设置分值形式
数据源 合并的数据源数量 设置分值形式
从源到使用的可追溯的数据属性数 量 设置分值形式
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在来源验证的数据百分比 设置分值形式
源数据库和目的数据库验证的数据 之间的差异数 设置分值形式
在中央分配中心验证的数据百分比 设置分值形式
映射到数据模型和对象的业务术语 数量 设置分值形式
数据报告效率和准确性 设置分值形式
主数据 使用主数据的业务系统数量 设置分值形式
每日主数据分发的数量，失败数量 设置分值形式
数据血缘 数据血缘分析结果错误占比 设置分值形式
数据资产 能否提供数据资产目录或数据资产 地图 设置分值形式
业务价值度量 处理时间 将搜索客户信息的呼叫中心处理时 间从 5 分钟减少到 2 分钟 设置分值形式
生产率 提高生产率，可以使 1-2 人重新分配 到其他高价值活动 设置分值形式
客户满意度 缩短呼叫处理时间 设置分值形式
监管处罚 在一年之内，企业应能够确定由于受 监管的报告中的不正确归档而减少 了因违反监管规定而导致的罚款 设置分值形式
数据安全相关 数据安全技术 终端安全等级 设置分值形式
传输通道安全等级 设置分值形式
数据存储加密安全等级 设置分值形式
存储介质安全等级 设置分值形式
数据备份与恢复管理安全等级 设置分值形式
跨域共享交换安全等级 设置分值形式
数据安全运营 数据分级分类情况：1. 仅基于临时 需求或个人经验对于个别数据执行； 2. 仅对核心关键数据进行管理 3. 建立、实施数据分级分类管理制度； 4. 建立安全事件响应与处置流程， 同时实现自动量化控制; 5. 4 的基础 上持续优化。 设置分值形式
安全事件响应和处置情况：1. 仅根 据临时需求对个别数据安全事件进 行应急处理；2. 仅对核心关键数据 进行应急处理； 3. 建立安全事件响 应与处置流程；4.建立并实施安全事 件响应与处置流程，且通过量化控制 实现自动化响应决策；5. 在 4 的基 础上，安全事件响应和处置机制随着 设置分值形式
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实际情况进行调整优化。
数据删除销毁：1. 仅根据临时需求 考虑了数据销毁的流程和方法；2. 建立并实施数据删除销毁方案与工 作流程； 3. 建立并实施数据删除销 毁方案与工作流程， 且可通过内部 数据管理系统实现对数据销毁的提 醒以及避免对数据的误销毁；4. 在 3 的基础上，应定期评估数据实际情 况，对数据删除销毁方案进行修改与 更新。 设置分值形式
定期安全检查评估频率 设置分值形式
安全事件调查处置效率 设置分值形式
纠正问责效率 设置分值形式
数据合规使用天数 设置分值形式
个人隐私保护 相关 个人隐私保护合法合规 cookie 采集和传输个人信息使用方 式和有效期等设置是否符合法律要 求 设置分值形式
基于个人信息的自动化推送等行为 是否符合法律要求 设置分值形式
基于个人信息的自动化推送等行为 是否符合法律要求 设置分值形式
基于个人信息和隐私的数据训练、营 销或运营算法、平台治理模型、GPT 大模型等是否依法履行了安全评估、 备案手续 设置分值形式
平台停运的个人信息处理措施是否 符合法律要求 设置分值形式
信息主体对个人信息及隐私的控制 能力是否得到保障（查询、删除、补 正、携带等） 设置分值形式
个人隐私保护管理体系 与个人隐私和个人信息相关的数据 安全义务及网络安全义务是否完成 （例如数据分类分级保护等） 设置分值形式
出现隐私和个人信息泄露等应急事 件是否有相应的预案和止损方案 设置分值形式
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是否有专门的个人信息保护、数据安 全保护负责人员及制度保障 设置分值形式
数据要素主体 相关 数据要素主体 能否清晰明确数据要素主体，确认数 据的收集者、拥有者、使用者以及监 管者 设置分值形式
数据要素主体权责 是否清楚规定由谁来负责制定数据 相关的决策、何时实施、如何实施数 据治理管理策略。 设置分值形式
数据要素来源 数据要素来源是否清晰、可靠，以及 数据来源和历史是否能够追溯。 设置分值形式
数据要素权属 数据的权属归属是否清晰、明确。 设置分值形式
其他 数据治理监管 平台是否进行过相关数据治理工作 评估认证：例如数据安全管理安全认 证、个人信息保护认证等。 设置分值形式
分值形式的设置：
由于平台经济数据治理情况复杂，数据治理指标体系需要结合平台自身情况进行搭建，相应数值
可考虑使用权重设置法、专家打分法和层次分析法等方法进行设置。
a)专家打分法：邀请专家对各因素进行打分，通常采用 1-10 分制或根据实际需要选择合适的分
制，专家可以根据自己的专业知识和经验，对各个因素进行相对重要性的评估。
b)层次分析法：层次分析法是一种系统分析方法，用于处理多因素、多目标、多方案等的决策
问题。这种方法将复杂问题分解为多个组成因素，通过两两比较的方式确 定因素的相对重要性。
c)综合权重法：结合专家打分和层次分析法的结果，得出各因素的最终权重值。这些权重值可用
于后续 的综合评价或决策分析中。
10.评价流程
10.1 制定方案
a)明确评价对象和范围。评价对象为平台经济主体及服务于平台经济相关软硬件或解决方案所提
供的数据治理及其相关单位、企业、科研院所等主体。
b)确定方式。评价机构应以平台经济主体及服务于平台经济相关软硬件或解决方案所提供的申请
评价文件化信息为主，辅以第三方平台及其他佐证信息为辅，对申请主体所提供的平台经济数据
治理做出评价。
10.2 实施评价
a)由评价机构接受申请评价主体所提供的相关信息，进行判断、评估、对相关指标进行赋 值。
b)组建评审专家委员会，对符合初审要求的评审资料完成评审、复核等工作，得出评价最终意见。
10.3 评价结果
a)依据本文件“平台经济数据治理指标体系和评价规则 ”，评价出平台经济数据治理领域（综合
/专 项）典范、领航单位/技术/项目等。
b)评价完成后应向申请评价的主体告知评价过程和相关依据资料，并颁发相应证书。评价证书内
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容应包括评价有效期等内容。
c)评价结果可通过官网等相应途径向社会公布。
10.4 评价有效期
评价结果有效期为三年，每年复审，超出时限需要重新评价。
11.评价应用与改进
11.1评价应用
a)平台经济主体及服务于平台经济相关软硬件或解决方案提供方可在评价有效日期内使用数据治
理评价结果进行宣传等应用行为。
b)平台经济数据治理评价人员及所在平台应经过平台经济主体及服务于平台经济相关软硬件或解
决方案提供方授权后，依据平台需求进行评价宣传等应用行为。
11.2评价改进
a)确定评价改进机制。加强评价人员对评价指标和评价赋值的掌握，并不断提高信度与效度，保
障评价服务的专业，准确和先进性。
b)通过问卷调查、信息网络、电话调查或面谈等方式，征求平台经济主体及服务于平台经济相关
软硬件或解决方案提供方意见，及时、妥善处理客户或相关主体的投诉或反馈。
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参考文献
GB∕T37988-2019信息安全技术 数据安全能力成熟度模型
GB/T36073-2018数据管理能力成熟度评估模型
GB/T36344-2018信息技术数据质量评价指标
GB∕T 25069-2022信息安全技术 术语
GB∕T 25068.3-2022信息技术 安全技术 网络安全
GB∕T 25068.4-2022信息技术 安全技术 网络安全
《中华人民共和国数据安全法》
国家发展改革委等部门关于《推动平台经济规范健康持续发展的若干意见》发改高技〔202
1〕1872号
国务院关于印发《“十四五”数字经济发展规划的通知》国发〔2021〕29号
17