2019年党的十九届四中全会首次将数据增列为生产要素，这意味在国家层面已经将数据，与土地、劳动力、资本、技术并列为关键生产要素。然而，数据要素价值的充分释放，离不开一套统一、科学、可操作的标准体系作为“通用语言”和“运行规则”。
2024年9月，国家发展改革委、国家数据局等六部门联合印发的《国家数据标准体系建设指南》，从首次将数据列为生产要素到这个《建设指南》的发布，间隔时间稍有一点长，但这标志着我国数据标准化工作进入了体系化推进的新阶段。体系化数据治理的最末端就是数据销毁。
本文旨在梳理《国家数据标准体系建设指南》发布的标准建设情况，核心内容包括：
《建设指南》的核心蓝图与战略意图。
指南发布后，标准建设工作的关键进展与时间线。
2025年首批标准需求与拟制定的41项标准解析。
各类标准当前的制定状态与代表性成果。
以证券期货业为例，探讨具体行业如何参与落实。
一、 顶层蓝图：《建设指南》的核心框架与主线
《国家数据标准体系建设指南》并非一份孤立的技术文件，而是国家层面统筹数据要素市场化配置改革的基础性工程。其核心目标可以概括为：以标准化促进数据“供得出、流得动、用得好、保安全”，计划到2026年底基本建成国家数据标准体系，强化含数据销毁等新场景的法律威慑力。
为实现这一目标，《建设指南》构建了一个层次分明、覆盖全面的 “七横”框架，全面指导从底层基础到上层应用、再到安全保障的标准化工作：
组成部分 | 核心定位与重点方向 |
|---|---|
基础通用 | 奠定基石，统一术语、参考架构、管理与服务模型，避免“各说各话”。 |
数据基础设施 | 筑牢底座，规范存算设施、网络设施及数据流通利用平台的建设与互联互通。 |
数据资源 | 保障供给，围绕数据本身，规范元数据、数据目录、数据质量、数据治理及高质量训练数据集的构建。 |
数据技术 | 贯穿全程，为数据汇聚、处理、应用、运营、销毁等全生命周期提供技术标准支撑。 |
数据流通 | 激活价值，聚焦数据产品描述、确权登记、资产评价、流通交易等关键市场环节，破解“流通难”问题。 |
融合应用 | 赋能行业，对接《“数据要素×”三年行动计划》，在工业制造、金融服务、科技创新等重点领域形成应用标准。 |
安全保障 | 守护底线，覆盖数据基础设施安全、市场交易安全、流通过程安全，为数据合规利用护航。 |
这一体系为开展数据工作提供了清晰指引，更旨在通过标准引领，打通数据从资源到要素、再到资产的价值转化链条，培育开放高效的数据要素市场生态。
二、关键进展时间线
《建设指南》发布以来，相关工作以“急用先行”为原则，呈现出高效、有序的推进态势。
2024年10月：负责统筹数据领域国家标准制修订工作的专业技术组织——全国数据标准化技术委员会（全国数标委）正式成立。
2025年2月：全国数标委发布2025年第一批数据领域国家标准需求清单，启动年度标准申报工作，标志着具体标准研制进入实质性阶段。
2025年3月：在成都举行的全国数标委“标准周”会议上宣布，2025年拟制修订41项数据领域国家标准，并明确提出要积极支持民营企业参与国家标准制定。
2025年4月：在第八届数字中国建设峰会期间，集中发布了《可信数据空间技术架构》等技术文件，并就《数据基础设施 参考架构》等多项标准草案公开征求意见。
2025年5月至今：全国数标委审议了27项拟立项标准项目，并联合中国信息通信研究院、国家信息中心等18家单位启动了标准验证试点工作，推动标准“在实战中检验和完善”。
三、 2025年的41项标准与需求清单解读
2025年2月数标委计划制修订的41项国家标准，进一步聚焦于高质量数据集、数据基础设施建设、城市全域数字化转型等具体领域，直接服务于人工智能产业发展、数据要素流通利用和智慧城市建设。
大类 | 具体领域 | 主要目的与用途 |
|---|---|---|
数据资源 | 高质量数据集 (核心方向之一) | 服务于人工智能产业，规范训练数据集的采集、标注、合成与质量，解决大模型发展的“数据燃料”问题。 |
数据基础设施 | 数据基础设施建设 (核心方向之一) | 为数据“供得出、流得动”打好基础，规范算力、存储、网络及流通利用平台的互联互通。 |
融合应用 | 城市全域数字化转型 (核心方向之一) | 服务于智慧城市建设，为城市级别的数据管理、应用和转型成效评估提供标准，推动数据赋能城市发展。 |
数据流通 | (隐含在“数据流通利用”中) | 支撑数据要素市场建设，规范数据产品、确权、定价、交易等环节，促进数据安全合规地流通交易。 |
基础通用、数据技术、安全保障 | (作为体系支撑) | 提供术语、架构、管理、安全等底层通用规则，为上述各领域的标准制定提供基础和保障。 |
四、 标准制定的“进行时”
当下已近2025年底，这41项标准也正处在“立项-研制-征求意见-验证-发布”的不同阶段，形成了一个动态推进的“标准流水线”。我们可以从以下几个层面观察其进展：
公开征求意见：部分标准草案已进入成熟阶段，面向社会公开征求意见以集思广益。例如，在数字中国建设峰会上亮相的《数据基础设施 参考架构》《数据流通匿名化 实施指南》等草案便属此类。
已发布技术文件：一些最基础、最急需的规范已率先发布。例如，支撑数据可信流通的核心基础标准 《可信数据空间技术架构》 已作为技术文件正式发布。
已下达计划（正式立项）：部分标准项目已通过国家标准化管理委员会的审批，正式下达了国家标准制定计划，进入起草研制阶段。例如，涉及数据术语、数据产品、公共数据资源等方向的首批11项推荐性国家标准计划已于2025年10月下达。
在研与验证试点：更多标准处于前期研究或验证阶段。全国数标委已联合产业各方启动了标准验证试点，确保标准“用得上、好用的”。
五、 行业参与：证券期货业的行动路线
对于数据密集型行业如证券期货业而言，国家数据标准体系的建设既是规范发展的要求，更是提质增效、创新发展的重大机遇。
首先，“自上而下”的监管导向。 中国证监会与国家标准委已联合发布《关于加强证券期货业标准化工作的指导意见》，明确要求以标准化支撑行业数字化转型和资本市场数据要素化。
其次，采取“多维发力”的参与路径：
深度参与国标制定：鼓励行业核心机构、领先企业依托在交易、风控、信息披露、金融科技等领域的数据实践，积极参与全国数标委的标准课题研究、起草与验证工作，将行业经验转化为国家标准的组成部分。
构建行业标准体系：在国家标准框架下，加快研制证券期货业自身的数据治理、数据分类分级、数据资产估值、数据安全共享等行业与团体标准。例如，近期行业已在推进《资本市场金融工具统计分类与代码》等具体数据标准的立项。
总结
数据标准体系的建设，对数据要素价值的发挥是一项基础性的工程。从《建设指南》的发布，到41项年度标准的推进，我们看到的是一条清晰的主线：通过建立统一的“数据语言”和“交易规则”，打破壁垒，激活数据要素潜能，最后进行数据销毁，最终赋能千行百业的数字化转型。
数据销毁则是体系化数据治理的最末端环节，对于身处其中的每一个行业、每一家企业而言，这不仅是合规的必答题，更是构筑未来核心竞争力的抢答题。
