如何理解“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”

在当今数字化时代，数据已成为驱动经济社会发展的新燃料。随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展，数据的价值日益凸显。然而，数据的开放与共享也带来了诸多安全、隐私和合规性挑战。11月29日，国家数据局发布 《关于完善数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》征求意见稿 ，明确提出： “加强数据流通安全技术应用，对于重要数据，在保护国家安全、个人隐私和确保公共安全的前提下，鼓励通过“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”等方式，依法依规实现数据价值开发。”

“原始数据不出域” 是数据安全管理的基本原则之一。所谓“不出域”，指的是原始数据在采集、存储、处理和使用过程中，始终保持在特定的安全域内，不随意跨越边界。这一原则旨在防止数据泄露和非法访问，确保数据的机密性和完整性。在实际操作中，这要求企业建立健全的数据访问控制机制，对数据的访问、传输和存储进行严格管控，确保数据只在授权范围内流动。

“数据可用不可见” 则强调了数据使用的灵活性与隐私保护之间的平衡。在数据分析、挖掘和应用过程中，往往需要对数据进行加工处理，以提取有价值的信息。然而，这一过程中必须确保原始数据的隐私性不被侵犯。通过采用加密、脱敏等技术手段，可以在不暴露原始数据的情况下，实现数据的分析和利用。这样，既满足了数据使用的需求，又保护了数据主体的隐私权益。

“数据可控可计量” 是数据治理的重要目标。可控性意味着数据的使用和管理必须遵循明确的规则和流程，确保数据的合规性和可追溯性。可计量性则要求对数据的使用情况进行量化评估，以便更好地了解数据的价值和效益。实现数据的可控可计量，需要企业建立完善的数据治理体系，明确数据的权属、责任和利益分配机制，同时加强对数据生命周期的管理和监控。

将“原始数据不出域、数据可用不可见、数据可控可计量”的理念付诸实践，并非易事。这要求企业在技术、管理和法律等多个层面进行配合和推进。在技术层面，需要采用先进的数据加密、脱敏和访问控制技术，确保数据的安全和隐私；在管理层面，需要建立健全的数据治理体系，明确数据的管理流程和责任分工；在法律层面，需要遵守相关法律法规，确保数据的合法合规使用。

此外，这一理念的实施还需要政府、企业和社会各方的共同努力。政府应加强对数据安全的监管和执法力度，为企业提供良好的法治环境；企业应增强数据安全意识，加强数据管理和技术防护；社会各方应积极参与数据治理，共同维护数据安全和隐私权益。