TCOSOCC 028-2024 数据要素 数据资源分类指南

在当前数据要素市场化配置改革不断深化的背景下，数据资源分类作为构建数据要素流通体系的基础性工作，具有重要现实意义。TCOSOCC 028-2024《数据要素 数据资源分类指南》（以下简称“新标准”）是继2021年发布的《数据资源分类与代码》（GB/T 38667-2020）之后，针对数据要素分类领域的重要规范性文件。本文将聚焦新旧版本标准中“数据资源分类维度”的差异，深入解读新标准在实际应用中的操作方法和价值体现。

新标准在数据资源分类维度上较旧版本有了显著调整。原标准主要以“行业属性”“数据形态”“应用场景”等为分类依据，而新标准则引入了“数据来源”“数据用途”“数据生命周期”三大核心维度，并强调“数据资产化”导向。这种变化不仅是对数据资源管理逻辑的重构，更是对数据要素市场化发展路径的明确指引。

以“数据来源”这一维度为例，新标准将其列为一级分类项，下设“政府数据”“企业数据”“个人数据”“公共数据”等二级分类。这与旧标准中以“行业”为主的分类方式相比，更加强调数据的归属主体及其法律属性。例如，在政府数据中，可进一步细分为“政务数据”“统计数据”“监管数据”等；在企业数据中，则涵盖“业务数据”“运营数据”“客户数据”等。

在实际应用中，如何正确使用“数据来源”这一分类维度？首先，需要明确数据归属主体，这是分类的前提条件。例如，某企业在开展数据治理时，应先梳理其内部数据是否属于自身生产、采集或购买的数据，再据此归类。其次，需结合数据使用场景进行细化。例如，“政府数据”在政务服务、城市治理、公共安全等不同场景中，其分类标准可能有所不同。

此外，新标准还特别指出，数据来源的分类应服务于数据资产确权与交易需求。这意味着在数据资源目录编制、数据资产评估、数据交易平台建设等环节，必须以数据来源为基本单元进行组织。例如，在数据交易市场中，买方往往关注数据的合法性、合规性和可追溯性，而数据来源分类正是判断这些特性的关键依据。

值得注意的是，新标准并未完全否定旧标准的分类方法，而是对其进行补充和优化。因此，在实际工作中，建议采用“多维融合”的分类策略，即在保持原有分类基础上，叠加“数据来源”“数据用途”等新维度，从而实现更精准的数据资源识别和管理。

总体而言，TCOSOCC 028-2024在数据资源分类维度上的调整，体现了数据要素从“资源化”向“资产化”演进的趋势。通过科学分类，不仅有助于提升数据治理效率，也为数据要素市场的规范化发展提供了制度保障。对于企业、政府及研究机构而言，理解并掌握新标准的核心理念和操作方法，将是推动数据要素价值释放的关键一步。