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国家数据局成立,数据要素迎来历史性时刻

“这对行业的重要程度,可以类比1992年组建证监会对证券市场的意义。”

国内的数据流通和要素市场曾被一些业内人士视作“黑暗丛林”。伴随国家数据局成立,数据要素市场迎来历史性时刻。

数据要素市场迎来巨大变动。3月10日,国家数据局成立,正从顶层设计层面推动数据要素市场的完善和提速。

国内的数据流通和要素市场曾被一些业内人士视作“黑暗丛林”。由于在数据确权、价值挖掘和分配、跨产业链治理、数据交易等诸多层面缺乏规范,数据要素市场的发展并不健全,距离爆发仍有不短距离。

不过,数据晋升为第五种生产要素后,改变正在加速发生。尤其是最近国家数据局的成立,被业内人士认为是从顶层设计层面做了部署,“相当于1992年证监会的成立对证券市场的影响,市场将进一步规范与健全”。同时,一些企业也正在从跨链治理和流通及行业性底座层面开始探索。

为什么会成立国家数据局?国家数据局的成立会给行业带来哪些变化?数据真正发挥生产要素作用的关键是什么?

01 、“重要程度可类比证监会的成立”

3月10日,国务院机构改革方案获批通过,意味着一个新机构——国家数据局正式组建。不少业内人士对该局的协调、统筹特征,及纳入国家发改委的高规格管理表示关注。它将负责协调推进数据基础制度建设,统筹数据资源整合共享和开发利用,统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等。

对此,行业内及产业人士有什么反应?

这对行业的重要程度,可以类比1992年组建证监会对证券市场的意义。”大数据资深人士、百分点科技CTO刘译璟告诉数智前线。

在他看来,该机构在短期内可能推动法律法规、制度建设,未来可能会衍生出执法等职能。“市场如何运行,相关从业者要具备什么资质,出现争议如何处置,它应该具有最终决定权。”

企服行业资深人士、用友集团副总裁罗小江则认为,国家数据局的成立,将推动数据交易加速,推进数据估值,让数据真正成为资产。据他了解,在企业侧,目前已有企业提出数据像厂房、机器设备、商誉等一样,作为资产出现在三大报表中。

此前,因数据黑产问题频发,国家陆续出台了《个人信息保护法》、《数据安全法》,但更多集中在数据的安全、保护上。2020年4月作为,数据首次在国务院印发的相关文件中被列为第五大生产要素后,对其应用实践增多。

但多位业界人士发现,数据要素在过去几年的产业实践中遇到了不少问题,核心瓶颈是基础制度缺失,如产权制度、流通交易制度、收益分配制度、跨产业链治理制度、安全治理制度等,导致数据要素市场没有真正发展起来。

"数据局成立,有一个明确的牵头部门,更有助于去理清并解决这些问题。"中国计算机学会理事、副秘书长谭晓生认为。IDC中国助理研究总监孙吉峰也表示,组建国家数据局是必须和必然的。

根据相关统计,2021年,我国数字经济占GDP比重已高达39.8%,其从2015年到2021年的复合增长率达到 16.1%,高于GDP增速。数据对经济的贡献已经与土地、劳动力、资本、技术四大要素同等重要。

在孙吉峰看来,作为下一轮增长的引擎和重要动力,数据生产要素要发挥更大作用,必须要形成自上而下的组织和制度,从组织层面解决数据汇聚、数据质量问题,从制度层面解决数据共享、数据开放,以及数据交易问题。

02、顶层设计加码

国家数据局成立背后,是国家在顶层设计层面,对数据要素的加码。

2014年,大数据*次被写入政府工作报告,上升为国家战略,预热就已经开始。数据成为生产要素后,“十四五”规划、《2035年远景目标纲要》等也都将其作为重要元素,市场如火如荼被搅动起来。不久前出台的《数字中国建设整体布局规划》,更与数据要素紧密相关,提出“到2025年,数字中国建设取得重要进展,数据资源规模和质量加快提升,数据要素价值有效释放”。

刘译璟告诉数智前线,最近几年,国家的确把数字经济提到了非常高的一个位置,相关的动作也在变得越来越实,越来越具体。

政策之外,一些新进展和动向也在持续发生。

数据交易所层面,成立一年多的上海数据交易所,数据产品累计挂牌数近千个,交易额超1亿元,且预计今年场内交易有望突破10亿元。广州数据交易所已发布80多个行业数据指数,这些是企业运营时非常需要的。而从2022年9月30日挂牌运营后,它在不到4个月内就累计交易5.07亿元。

国资委和国央企也有动作。产业资深人士告诉数智前线,国资委从去年底已推动相关课题,其一是如何打造相对通用的数字技术底座,其二是推动国央企沉淀数据资产,为行业数据交易奠定基础。

2022年12月25日,中国电子组建国内首家央国企设立的数据产业集团,定义了“数据元件”,尝试解决确权、交易、收益分配和安全治理问题。“数据要素市场还处于初期,有很长的试错期,央企国企自身在数据要素市场获得国家的信任,发力希望通过市场实践,变成事实上的标准或模式。”IDC孙吉峰告诉数智前线。

有行业人士预计,随着数据要素相关质量、合规标准等的逐渐完善,或将带动数据从企业内治理,向跨产业链治理方向迈进,进而推动整个数据要素市场发挥价值。

03 、数据跨产业链是新焦点

数据要素市场尚在发展中,还有大量的标准和规则需补齐和完善。罗小江认为,在让数据能够真正发挥生产要素作用的道路上,数据治理,尤其是跨产业链数据治理正在成为大家关注的新焦点。

罗小江接触到的不少大中型企业,前几年在和他交流时,提的需求往往是BI(商业分析)、大屏可视化,这两年却不约而同转向了更底层的数据治理。其中,集团性企业和行业龙头企业关于跨产业链数据的需求更是广泛存在。

一位资深人士介绍,国内一些做大宗商品贸易的企业就已经有了对行业指数、产品开工率、用电情况、航运数据等的需求,以此来判断大宗交易的价格起伏,“部分企业每年花在购买跨产业链数据的钱基本在百万规模以上”。

打造韧性供应链也需要跨产业数据。某中国机械行业龙头企业,有大量海外订单,订单逾期处罚相当惊人,为此,他们引入天气、航运、公路交通等数据,再结合供货商的产能数据、自身的生产数据,及时调整生产计划,“对整个生产运营进行风控”。

供应链金融的风控、营销场景里的通路问题同样对跨产业链数据有需求。国科恒泰市场负责人王忠良透露,新能源汽车厂商在做新车研发时,都会关注年轻人的用车数据和交通数据,以便更好地适应市场需要。

但跨产业链的数据治理其实仍存在不少难题。一是《数据安全法》出台后,在实操中遇到非常多问题。比如数据确权和流转,大家还缺乏明确样例。谭晓生曾碰到基建设计单位,设计时用到了高精度地理信息数据,这些要当做敏感数据去管理。而整个设计、施工过程,要依靠BIM软件,是电子化流转的。这些机构遇到了施工中数据要如何安全流转的问题。

二是数据质量。罗小江在实践中发现,数据来源五花八门,有效性和准确性不足,即便治理之后,跟银行的一些风控模型进行匹配时,依然会存在问题。

三是数联网的标准。王忠良之前在一家医药新零售企业。某个药品到底属于口腔科、牙科,还是呼吸道科,行业内没有统一标准。所以大家在输入时就比较随意,最后导致不同存储平台里的数据维度完全不一样,给后续使用造成障碍。

四是数据治理的工程化。数据治理是一个庞杂的过程,除了工具,还要有经验提炼、标准、流程和运营机制。这是一个系统化、工程化的事,并不容易。

04、央国企、行业龙头已有实践

尽管存在不少问题,甚至还有一些企业内部数据都尚未打通,但也有部分龙头企业已迈进跨产业链数据落地实践阶段。

典型如央国企,最近几年都在深化链长制建设,以期打通整个产业链。一些地方大数据局,则把当地医疗、教育、出行、能源、电力等社会数据逐步打通,政府部门在惠民和产业布局中先用起来。

而在供应链金融、营销、风控等领域,已落地跨产业链数据应用。

当然,更多应用的深入还依赖于跨产业链数据的进一步打通。IDC分析师告诉数智前线,供应链的数据打通,当前都是依靠强有力的链主企业等制定数据标准。在汽车、钢铁、石化等比较大的行业,由于国外供应商引入,或者行业集中度高,供应链的上下游数据打通较好。而大部分企业自身的标准化、数字化还比较低,无从谈起供应链上下游的数据打通。

谭晓生也表示,这个问题最终起决定性作用的是产业协同关系。随着甲方逐渐成熟,国内确实可以像西方一样用大的采购订单,逼大家去标准化。“比如电力、两桶油、各大银行,采购量比较大,提出这种要求,供应商咬着牙也得做”。

最近,ChatGPT的“横空出世”也给行业带来了新思路,一些企业及政府机构开始思考甚至尝试在一些场景里嵌入相关技术。知情人士透露,一些地方政府受大模型启发,正在从整体经济市场,包括ESG环境能源,配套支撑体系来思考引入什么经济,最有利于本区域产业聚合。

不过,受访业界人士都认为,ChatGPT这类大模型在消费市场,如社交等表现相对成熟,但在ToB领域,还需大量建设,“不用太神化它”。

百分点科技刘译璟也认为,未来大模型要用得更好,一定是在垂直领域里。他同时表示,看好行业性的大模型做成后的效果。他认为,企业间的数据流转可能由此能形成更好的共享共用机制。“在统一产业链上,大家有相同的技术和产品标准,同时数据共享给行业性大模型,对产业里的设计、研发等长期规划有推动作用,从而催生出好的应用场景。”

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