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數(shù)據(jù)（data）在廣泛意義上而言，是對事實、活動等現(xiàn)象的記錄。《辭?！罚ǖ谄甙妫?shù)據(jù)定義為“描述事物的數(shù)字、字符、圖形、聲音等的表示形式”。按照《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》中給出的定義，數(shù)據(jù)是指任何以電子或者其他方式對信息的記錄。由此可見，數(shù)據(jù)本身可以有豐富的表現(xiàn)形式。

數(shù)據(jù)一直伴隨著人類的發(fā)展而變遷。在古代，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出規(guī)則化匯聚的特征。例如，我國古代的黃冊（全國戶口名冊）、天文觀測記錄均以特定規(guī)則進行登記造冊，它們對人類社會和物理世界的性質(zhì)、狀態(tài)與相互關系進行記錄和計算，都是寶貴的古代數(shù)據(jù)遺產(chǎn)。計算機發(fā)明后，數(shù)據(jù)與計算機編碼產(chǎn)生重要聯(lián)系。凡可被編碼為一系列0和1組成的二進制記錄，都是計算機可處理的數(shù)據(jù)。早期計算機的采集、存儲、計算技術尚不成熟，只能有效處理行列結(jié)構明確的數(shù)據(jù)表，此時數(shù)據(jù)更多指代這類結(jié)構化數(shù)據(jù)。近十幾年來，數(shù)據(jù)存儲、傳輸和計算的性能不斷突破，數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)處理技術快速迭代，網(wǎng)頁、聲音、圖像等半結(jié)構化、非結(jié)構化數(shù)據(jù)也逐漸得到有效處理和利用。

GB/T 35295-2017《信息技術 大數(shù)據(jù) 術語》將數(shù)據(jù)集（data set）定義是“數(shù)據(jù)記錄匯聚的數(shù)據(jù)形式。（注:它可以具有大數(shù)據(jù)的體量、速度、多樣性和易變性特征。數(shù)據(jù)集的特征表征的是數(shù)據(jù)本身或靜態(tài)數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)的特征,當其在網(wǎng)絡上傳輸時或暫時駐留于計算機存儲器中以備讀出或更新時,表征的是動態(tài)數(shù)據(jù)。）”

GB/T 36344-2018《信息技術 數(shù)據(jù)質(zhì)量評價指標》?將數(shù)據(jù)集定義是“具有一定主題，可以標識并可以被計算機化處理的數(shù)據(jù)集合。”

由此可以看出，數(shù)據(jù)集就是數(shù)據(jù)集合或者數(shù)據(jù)的匯聚形式。

在當今數(shù)字化時代，人工智能已成為推動各行業(yè)變革的核心力量，其背后的關鍵支撐則是高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集不僅是AI模型訓練、推理和驗證的基礎，更是人工智能賦能行業(yè)的核心驅(qū)動力。然而，目前業(yè)界對于高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的內(nèi)涵還并未明確。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理聚焦在結(jié)構化數(shù)據(jù)的“六性”質(zhì)量（規(guī)范性、完整性、準確性、一致性、時效性、可訪問性），其本質(zhì)是通過ETL流程優(yōu)化實現(xiàn)單條記錄的可靠性。在人工智能快速發(fā)展的背景下，數(shù)據(jù)質(zhì)量在傳統(tǒng)“六性”的基礎上，還需進一步關注類別全面性、維度均衡性和內(nèi)容安全性等指標，以滿足人工智能模型訓練和應用的需求，推動人工智能技術的健康、可持續(xù)發(fā)展。

根據(jù)調(diào)研，目前一些在研標準中也提到，可信數(shù)據(jù)集是來自特定和受信任來源，經(jīng)可信的數(shù)據(jù)處理過程形成的高質(zhì)量且滿足預期用途使用的數(shù)據(jù)。

“可信”一詞近年來主要出現(xiàn)在計算機領域的“可信計算”（Trusted Computing）概念中。可信計算主要強調(diào)的是計算機系統(tǒng)和其處理過程的可預測性、可驗證性，保證全部計算過程的可測可控和不被干擾，從而保證計算結(jié)果與預期的一致性。

因此，可信數(shù)據(jù)集不僅要求數(shù)據(jù)集是高質(zhì)量，同時更強調(diào)?數(shù)據(jù)采集、存儲、轉(zhuǎn)換生命周期過程的可信?（如合規(guī)性、一致性），從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)來源合規(guī)、處理過程可信、內(nèi)容高質(zhì)量且安全。

總的來說，企業(yè)在構建“高質(zhì)量”數(shù)據(jù)集時，需要關注以下內(nèi)容：

一是從范圍上需要涵蓋結(jié)構化、半結(jié)構化和非結(jié)構化各類型數(shù)據(jù)。二是在質(zhì)量評價上需考慮規(guī)范性、準確性、完整性、一致性、時效性、全面性、維度均衡性、內(nèi)容安全性等指標。三是在建設運營中要關注數(shù)據(jù)集建設運營全生命周期的安全、隱私以及倫理合規(guī)問題。進而，打造在流程、質(zhì)量、安全、內(nèi)容上“高質(zhì)量”的數(shù)據(jù)集。

針對高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設，我們提出“盤建研管運”五步法的管理方法。

◇ “盤”是需求盤點、資源盤點。理清內(nèi)外部數(shù)據(jù)資源的來源、規(guī)模、質(zhì)量、類別情況，明確應用與采集的格式、質(zhì)量、內(nèi)容要求。

◇ “建”是規(guī)范建設、流程建設、平臺建設。提前制定數(shù)據(jù)集的質(zhì)量、安全、運管要求，標準化工作流程，定制化工具平臺。

◇ “研”是數(shù)據(jù)集研發(fā)。依托前序工作的需求、流程、規(guī)范等開展標準化的數(shù)據(jù)集研發(fā)工作，進行數(shù)據(jù)的清洗、標注、增強、質(zhì)量評價等操作，生產(chǎn)數(shù)據(jù)集。

◇ “管”是數(shù)據(jù)集管理。洞察數(shù)據(jù)集規(guī)模、分布等構成，依托可追溯的數(shù)據(jù)集管理平臺，維護數(shù)據(jù)集版本與上架資產(chǎn)。

◇ “運”是全鏈路運營。維護數(shù)據(jù)集評價指標，跟蹤、維護、優(yōu)化數(shù)據(jù)集的評價、使用、成本和價值。