近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）联合可信数据空间发展联盟，正式公布了首批“可信数据空间-可信能力测评”通过名单。此次名单的发布，标志着我国可信数据空间建设正从“平台建设”加快迈向“能力验证、合作互信、价值呈现”的新阶段。
一、 测评背景与核心导向
本次测评工作依托可信数据空间发展联盟的“互信互认计划”启动，以“以评促建、以测促信”为核心导向。测评体系围绕身份认证、数据发布发现、合约履约、日志存证等全生命周期关键环节，对数据空间在技术能力可信、运营治理可信、合规保障可信三大层面的综合运行能力进行了严苛验证。
二、 首批通过单位名单
首批共有14家单位顺利通过测评，覆盖了能源、矿产、物流、金融、钢铁、医疗及城市数据运营等多个重点领域，形成了一批具有代表性的先行示范实践。具体名单如下：
可信数据空间可信能力测评由中国信息通信研究院牵头，依托可信数据空间发展联盟互信互认计划，以“以评促建、以测促信”为导向，围绕身份认证、数据发布发现、合约履约、日志存证等全生命周期关键环节，对数据空间的可信运行能力进行综合验证。首批通过单位覆盖能源、矿产、物流、金融、钢铁、医疗及城市数据运营等多个重点领域，形成一批先行示范，标志着可信数据空间建设迈向能力验证新阶段。
中国人寿作为国内最早经营保险业务的企业之一，与共和国同龄，是国内寿险行业龙头企业，沉淀了历史跨度长、规模大、场景丰富的寿险数据。公司始终以实时、准确、一致和安全为目标，持续提升数据管理能力，已成为国内第四家、保险行业首家荣获数据管理能力成熟度最高等级（DCMM5）认证的单位。去年，国家数据局公布了2025年可信数据空间创新发展试点名单，其成为保险行业唯一入选单位。公司以构建“可见、可用、好用、安全”的融保险、健康、养老为一体的企业可信数据空间为目标，凭借深厚的技术实力和创新能力，快速构建并持续完善可信数据空间，实现数据可信管控、资源交互、价值共创三大核心能力，配套完善的运营机制，保障各方权益、规范运营行为、激励生态参与。当前，中国人寿以业务场景为驱动，已实现综合金融业务协同、理赔运营服务模式优化等一系列数据共享共用典型场景实施落地，带动集团成员单位、供应链上下游企业等共享数据资源，充分释放数据要素价值。
“后续，我们将可信数据空间定位为核心数据基础设施，按照‘试点先行、全面适配、生态共建’的渐进路径，以高价值场景为驱动，在技术保护与规则机制双重保障下，带动供应链上下游企业、生态合作伙伴等协同开放共享数据，加大数据资源开发利用。”中国人寿表示，公司正在推动与其他企业、行业和城市可信数据空间互联互通，促进数据要素合规高效流通使用，为国家可信数据空间建设和全国一体化数据市场发展贡献力量。
三、 典型代表与后续规划
在首批通过的14家单位中，涵盖了央企、行业龙头及地方数据集团等多类建设主体。其中，中国人寿作为首批名单中唯一的金融机构，凭借在数据管控、资源交互及价值共创等方面的能力顺利过审。
为推进跨空间互信互认测评、价值/应用成效评价以及技术能力专项测评等四类测评工作，推动行业形成统一的可信能力评价体系，进一步促进数据要素的合规高效流通与价值释放，我们开办了相关的系统培训，感兴趣的朋友看后面培训内容的介绍，有任何关于业务方面的问题可以扫码或电话咨询本文中的马老师，17310692250（同微）马老师
工业和信息化部人才交流中心网址
https://www.miitec.cn
1、证书样本
工业和信息化部人才交流中心主办的“首席数据官高级研修班”：通过数据要素领域的专业学习，可申请工业和信息化部人才交流中心颁发的对应岗位高级《IITC工信人才岗位能力评价证书》，并纳入IITC工信人才数据库。
《IITC工信人才岗位能力评价证书》
注：需单独报名参加由工信部人才交流中心授权的评价机构线上测评，评测通过后取得《IITC工信人才岗位能力评价证书》
《IITC工信人才专业能力提升证书》
注：参与课程培训后颁发《IITC工信人才专业能力提升证书》
2、政策背景
工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官（CDO）高级研修班，其政策背景主要围绕国家在数字经济、数据要素市场化以及数字人才队伍建设等方面的宏观战略部署。具体包括以下几个核心政策文件与导向：
1. 顶层设计与宏观规划
《“十四五”大数据产业发展规划》：早在2021年11月，工业和信息化部发布该规划时，就明确强调了要“推广首席数据官制度”，为后续各地及企业探索实施该制度奠定了基础。
《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》：研修班的举办旨在深入贯彻该计划精神，促进数据要素化、数字经济与实体经济的深度融合，并推动AI与治理同步推进。
2. 专项数字人才培育行动
《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024-2026年）》：由人力资源社会保障部等九部门联合印发。该方案明确提出要用3年左右时间扎实开展数字人才育、引、留、用等专项行动，培养一批既懂产业技术又懂数字技术的复合型人才。设立首席数据官高级研修班正是落实这一行动方案的具体举措。
3. 鼓励设立首席数据官的专项实施方案
《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》：2025年1月，国家发展改革委、国家数据局等六部门联合发布该方案，明确提出“鼓励企事业单位设立首席数据官，加强数据治理和数据开发利用”。这从国家层面确立了首席数据官在保障数据安全流通和释放数据价值中的关键地位。
4. 推动人工智能与数据双向赋能
《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》：研修班的培训内容也紧扣该文件精神，聚焦AI人工智能与数据资产要素的双向赋能，以适应当前数字经济发展的最新需求。
3、主办单位
工业和信息化部人才交流中心（简称“中心”，英文简写IITC）创立于1985年1月，是中央机构编制委员会办公室批准成立、国家事业单位登记管理局登记、工业和信息化部直属的公益二类事业单位。作为正局级单位，它是工信部从事人才研究、人才培训、人才评价、人才服务、国际合作等方面工作的专业支撑机构。
发展定位与使命
发展定位：打造工业和信息化领域国际化、专业化的权威人才服务机构。
核心使命：为制造强国和网络强国建设提供人才服务支撑。
主要职能与业务方向
中心围绕“服务人才”的宗旨，构建了覆盖全链条的人才服务体系，承担着多重重要职能：
平台与基地建设：承担工业和信息化人才公共服务平台、国家专业技术人才继续教育基地、国家中小企业公共服务示范平台等建设。
专项工程协调：作为专业技术人才知识更新工程协调小组办公室、企业经营管理人才素质提升工程协调小组办公室、产业人才需求预测工作办公室以及引进国外智力工作办公室的日常实施与管理单位。
人事代理服务：作为工信部系统唯一具有人事代理服务职责的单位，有权保管代理单位及个人人事档案，并提供干部人事档案管理、流动人员人事档案管理、人力社保事务代办、国有单位劳务派遣用工等全链条人力资源服务。
前沿人才培养：主导信创领域的人才能力标准制定与认证体系建设；落实国务院“人工智能+”行动意见，推出数字化人才在线服务，对“AI+”复合型人才展开岗位能力评价。
国际交流合作：与美国、英国、德国、日本等全球二十多个主要发达国家的著名大学和科研机构建立了友好合作关系，组织开展跨国考察培训团组和国际人才引进等工作。
发展历程与荣誉
中心前身为1985年创立的电子工业部人才交流咨询服务中心，历经多次更名与发展阶段，于2008年12月正式更名为现名。经过四十余年的发展，中心先后获评为中央国家机关和首都精神文明“双文明”单位、北京市人力资源诚信服务示范单位。
组织架构与服务指引
4、职业前景
参加工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官（CDO）高级研修班，其职业前景十分广阔。在数字经济改革进入深水区的当下，该岗位已成为企业数字化转型的战略核心，具备极高的市场稀缺性和发展潜力。具体体现在以下几个方面：
1. 政策驱动下的巨大市场需求与人才缺口
随着《数据二十条》的落地以及国家数据局的成立，设立首席数据官制度已从“可选”变为政企刚需。目前全国已有超过160个城市建立了政府首席数据官制度，工信部等八部门也明确推动企业建立该制度。然而，当前国内持证CDO不足万人，市场对懂战略、通治理、精合规的高端复合型人才需求达数十万，人才缺口高达50万以上，呈现出供不应求的爆发态势。
2. 显著的薪资溢价与高管身份跃升
CDO是比肩CEO、CFO的顶级高管配置。通过研修获得权威认证后，从业者能够突破纯技术或传统业务的瓶颈，实现向企业核心决策层的跨越。据行业数据显示，持证CDO的年薪普遍比同行高出45%至60%，平均年薪超60万元，头部企业百万年薪已成常态。
3. 国家级权威认证带来的职场“硬通货”效应
由工信部人才交流中心颁发的证书属于国家级官方认证，纳入IITC工信人才数据库，全国通用且终身有效。这一高含金量资质在国企央企招聘、高管晋升竞聘、职称评审以及重大项目招投标中，具有极强的信用支撑和显著优势，是职场跃迁的“黄金通行证”。
4. AI赋能拓宽多元化职业发展边界
AI与数据管理的深度融合正在重塑行业格局。掌握AI大模型评估、自动化治理及智能建模能力的CDO，不仅能大幅提升工作效率，还能横向拓展职业路径。持证者不仅可以胜任企业内部的数据掌舵人，还可转型为数据战略顾问、数据资产化运营专家、数据要素交易顾问等多元角色，深度参与数据咨询与数字化转型服务领域。
5. 精准匹配四大核心人群的进阶需求
该研修班的职业红利广泛覆盖各类高端人才：
企业高管/数字化负责人：助力搭建数据战略，驱动业务增长；
金融/科技/央企骨干：满足合规审查与数据资产化的核心诉求；
财务/风控/合规精英：打通财务与数据壁垒，顺应企业合规刚需；
数据技术骨干：帮助技术人员摆脱“纯代码”局限，顺利跃迁至管理层。
总体而言，考取该认证并掌握相关能力，能够帮助从业者在数据要素市场中抢占先机，享受国家政策与市场爆发的双重红利。
5、职业定义
首席数据官（Chief Data Officer，简称CDO）是数字化时代涌现的新职务，属于企业最高决策层管理人员，一般直接向CEO汇报。该职位最早源于2002年的美国第一资本公司，近年来随着我国加快推进数字化转型和培育数据要素市场，已成为数字经济时代的新职业代表。
在工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官高级研修班体系中，首席数据官被明确定义为数字资产的“掌舵人”、数据资源的统筹者以及数据价值的转化者。他们是熟悉国内外数据安全合规政策，具备体系搭建能力，并能将数据管起来、用起来、让数据活起来的“第一责任人”。
具体而言，该职业的核心定义体现在以下三个维度：
1. 核心职能定位（“四数能力”）
首席数据官肩负着管理和运用企业数据资产、驱动业务创新的关键使命，其核心职能可总结为四项基本能力：
建数：负责数据基础设施的建设与规划；
治数：主导数据治理与质量管理，解决“数据孤岛”和数据质量参差不齐的问题；
用数：推动数据的开发利用与价值挖掘，促进数据由资源向资产和资本转化；
管数：确保数据安全与合规管理，应对日益严格的法律法规要求。
2. 复合型职业素养要求
首席数据官兼具技术、业务、管理等多方面的综合职业素养。他们不仅需要熟练掌握数据挖掘与分析工具，还要能够将数据分析结果转化为业务语言，制定符合企业业务战略的数据发展规划，从而有效赋能业务增长。
3. 宏观战略使命
从国家战略层面来看，首席数据官不仅是企业和政务部门的内部治理者，更是落实“数字中国”战略、提升国家数字竞争力的先锋力量。他们致力于盘活“沉睡”的数字富矿，引领数据资源从“分散闲置”向“集约高效”转变，助力数据驱动的国家治理与企业创新转型。
6、适考人群
工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官（CDO）高级研修班，旨在培养“懂政策、通技术、善管理、重合规”的复合型领军人才。其适考人群覆盖面广，主要聚焦于以下四大核心群体：
1. 政企高管与数字化转型负责人
企业决策层：包括董事长、总经理、首席数据官(CDO)、首席信息官(CIO)、首席技术官(CTO)等。他们需要制定整体战略和技术发展方向，通过研修提升数据资产规划、治理与价值挖掘能力，引领企业的数字化转型。
政府及事业单位干部：各地方数字政务体系（如发改委、工信厅、财政局、大数据局、网信办等部门）的中高级干部，以及国有企事业单位的核心管理人员。他们需掌握公共数据授权运营、新基建投融资等前沿热点，以推动区域数字经济高质量发展。
2. 数据管理与技术骨干
技术与架构专家：数据治理负责人、数据架构师、数据工程师、数据分析师、AI从业者及数据安全专家等。他们作为直接执行者，可通过系统学习解决企业数据孤岛、质量低下等痛点，实现从纯技术人员向管理层的跃迁。
业务与信息化接口人：企业数字化转型负责人、业务部门数据接口人、IT主管等。他们作为业务与技术的桥梁，需掌握数据驱动业务发展的方法论，提升跨部门协同能力。
3. 跨界精英与专业服务机构人员
财务/风控/合规中高层：财务总监、风控及合规管理者等。研修可帮助他们打通财务与数据的壁垒，掌握数据资源成本核算、资产评估及入表融资流程，满足企业合规刚需。
第三方服务机构代表：会计师事务所、律师事务所、资产评估机构的高级合伙人及相关专业人员。他们需要了解企业的数据管理和应用情况，以便提供更精准的数据确权、审计和评估咨询服务。
4. 转型储备人才与潜力从业者
传统行业高管与高校教师：有意提前布局高薪赛道、进行职业转型的传统行业高管或相关专业学者。
有志投身数据产业的青年人才：希望进入数据要素领域、寻求职业突破的专业人士。
【报考门槛提示】
该认证的报考条件相对灵活，适配各类高端人才。一般要求具备大专学历且有10年相关工作经验、本科学历且有8年相关经验，或硕士学历且有5年相关经验；部分统考批次也接受本科及以上学历加3年数据/管理经验，或专科学历加5年经验的申报条件。
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数商证书：
1. 内训特训：可定制专题内训或外训，包括但不限于本期课纲。
2. 项目咨询：数据资产入表融资、数据资产项目方案、数据治理实施方案、数据中台建设方案、特许经营实施方案等。
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别让企业的‘金矿’因为操作不规范而变成‘废土’！
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第三十一节：数据资产合规入表与运用管理
第三十二节：数据资本化与数据资产RWA
第三十三节：从数字法制视角解析高质量数据集等关键举措
第三十四节：数据资产化与资本化实践
第三十五节：AI时代的数据要素一算力·数据和AI
第三十六节：公共数据授权运营与高质量数据集建设
第三十七节：数据资产合规管理与资本化路径
第三十八节：数据资源资产化与入表实务
第三十九节：数据新基建投融资顶层设计及风险防范专题案例
第四十节：数据资产安全的法律合规专题及实操案例
第四十一节：企业数据资产化推进的困境与突破
第四十二节：数据价值的转换思考
第四十三节：数据资产化从 0到1:国内首例畜牧业资产化案例解析
第四十四节:数据资源资产化与入表实务
第四十五节:数据资本化:从战略思维到创新实践