以下为政策文件正文内容：

一、实施背景

　　随着全球经济一体化和数字化的加速发展，数据已成为推动区域发展、经济升级的核心要素。澳门特别行政区（以下简称为“澳门”或“本澳”）在国家发展战略的指引下，主动适应新发展格局，积极探索与国际、内地的合作新空间。通过引进、整合、应用各类数据资源，以数据赋能高质量发展，旨为将澳门打造成为国际数据枢纽、区域数据价值转化平台。我们围绕大湾区发展脉搏，以“支持数据产业发展、激发经济活力”为主要内容，制定全面数据策略，并编写此标准版《2024年澳门政策文件》。

二、工作目标

　　从本澳实际出发，结合澳彩行业特性，拓展研究“数据+”政策应用，围绕六大目标，推动全面数据战略的实施。预计到2024年实现以下目标：

1. 数据治理能力显著增强，澳门数据生态体系建设逐步成型；
2. 个人隐私保护机制更加健全、产业数据保护能力整体提升；
3. 产业数据应用场景扩展，增强本地企业竞争力，促进产业经济加速发展；
4. 丰富公共数据资源采集渠道，增强政务数据共享与开放，不断优化营商环境；
5. 推动本地数据资源交易市场建设，实现数据要素高效流转和价值最大化；
6. 打造数据创新生态圈，通过“数据+科技”培育新的增长点，加快科技创新步伐。

三、组织架构与落实机制

　　由澳门特区行政法务司牵头，成立全面数据策略实施委员会，组织相关部门和行业机构，建立跨部门协作、区域联动机制。下设数据治理、数据共享、数据创新等执行小组，对策略进行细化分解，定期评估实施效果，并根据实际情况进行动态调整。具体分工如下：

1. 数据治理小组，负责对现行法律、规章制度进行梳理，增强本澳数据治理合规性；
2. 数据共享小组，负责拓展政务数据供给范围，搭建统一的数据共享平台，加大数据供给侧改革力度，提升政务服务效率；
3. 数据创新小组，负责推动制度创新和商业模式探索，培育数据驱动的技术创新和数据应用，引领产业高质量增长。

四、重点任务及措施

　　搭建开放性数据战略框架，围绕重点任务，按优先级顺序制定实施计划，并配置相应资源。任务安排如下：

1. 搭建澳门数据安全保障体系：通过制定技术防护措施、实施系统化安全审查，构筑数据安全屏障，提升网络安全管理和应急响应能力；
2. 加大政务数据资源开放力度：建立、改善政务数据资源的采集和共享机制，成立专门数据库开放平台，形成数据开放目录，并由第三方机构进行监管；
3. 扩大本地数据产业规模：以澳彩行业为核心，搭建覆盖大湾区的本地数据应用场景，扶持有潜力的中小企业发展产业数据；
4. 构建数据驱动产业创新平台：完善数据挖掘与分析工具，推动数据管道构建和数据回路应用，培育新的产业增长点；
5. 打造澳门数据交易中心：积极对接国际数据交易市场，引进数据企业，打造数据交易、定价和服务平台，为数据要素流转搭建高效稳定的通道；
6. 加强数据伦理和社会责任建设：强化数据伦理，保障公民数据权益，提升公众意识，塑造积极的社会形象。

五、数据应用与产业融合

　　充分发挥数据要素作用，完善澳彩等本地特色产业的数字生态建设，提升产业创新、管理和决策能力，增加产品和服务附加值，并具体实施以下举措：

1. 澳彩行业数字化重构：整合行业数据资源，构建澳彩行业数据库，保护敏感信息，取消不必要的隐私信息采集和存储；
2. 推动澳彩产业云服务：扶持云服务商发展，降低企业数字化基础设施建设成本，提升数据处理能力；
3. 建设澳门大数据孵化器：支持数据要素驱动技术孵化和创新应用，构建数据实验室，吸引国内外顶尖人才和企业参与；
4. 拓展外联合作：促进澳门与国际、内地数据产业合作，鼓励数据跨行业应用与流通，最大化数据共享效益；
5. 提升数据服务能力：打造银行数据服务产品，支持银行、保险等金融服务业务，降低风险、提高效率。

六、保障措施

　　为保障全面数据策略的有效实施，结合澳彩行业实际，制定相应的政策保障和资源保障的措施，并形成闭环管理，具体如下：

1. 完善相关法律法规：通过法律手段规范数据的生产、保管和使用流程，明确责任边界与义务；
2. 优化财政与金融支持：依托政府财政，加大对数据项目的资金投入；强化金融创新，提供数据企业融资便利；
3. 建立专项引导基金：成立数据产业投资基金，鼓励社会资本参与核心数据产业的建设与发展；
4. 组建人才培养计划：设立数据人才培养基地，联合高校、研究机构、业界企业组建数据人才联盟，培养数据应用方面的复合型人才；
5. 推广宣传与国际交流：多渠道宣传澳门数据产业政策和成功经验，通过招商引资、国际交流等方式，扩大全球影响力。

七、监督与评估

　　高效运作全面数据策略实施委员会，实行年度评估和中期评估相结合的监督机制，由第三方机构独立评估重大项目的成效，及时调整策略，确保数据战略实施的准确性和时效性。根据评估结果整合、公布数据产业的年度进步报告，并对社会公开。

　　具体评估指标包括但不限于：数据管理制度的实施率、数据流通畅率、数据服务的有效性、数据溢出效果、经济贡献占比等标准。