数据要素战略转型的三大机会

【摘要】我国数据要素产业化时代已悄然启幕,数据要素在促进行业数字化转型、智能化升级方面发挥了重要作用。数据要素具备价值属性、流通属性和场景属性,企业实施数据要素的战略转型可以在从“资源”到“要素”、从“单点”到“生态”、从“被动”到“AI+主动”等三方面寻找机会,实现企业数据价值的最大化释放。

引言

数据要素已成为推动数字 经济 发展的核心引擎,是促进行业数字化转型和智能化升级的基础性战略资源。对企业而言,抓住数据要素作为新生产要素的发展契机,积极进行战略转型,无疑将成为释放和创造企业数据价值的活力源泉。

一、最新的数据要素政策有哪些?

从国家数据局等17部门印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》,到财政部出台 《关于加强数据资产管理的指导意见》 ,再到数据资产入表的正式施行,我国数据要素产业化时代已悄然启幕。数据将被视为企业最重要的资产之一,以央国企为代表的企业单位正逐步探索构建数据资产价值体系,并同步开展数据资产入表试点。根据相关统计,2024年一季报披露周期内,有18家A股上市公司在季报中呈现了数据资产入表的结果,涉及金额为1.03亿元。 2024年正成为数据资产评估和入表的“起步年”。

2024年1月,财政部发布《关于加强数据资产管理的指导意见》,加强数据资产的全过程管理,推动数据资产的合规高效流通使用。

2024年1月,国务院国有资产监督管理委员会发布 《关于优化中央企业资产评估管理有关事项的通知》 ,提出中央企业应当对资产评估项目实施分类管理,对重大资产评估项目管理提出管控要求。

2024年2月,国家数据局、中央网信办、工信部、公安部等发布 《关于开展全国数据资源调查的通知》 ,提出摸清数据资源底数,加快数据资源开发利用,更好发挥数据要素价值。

2024年2月,财政部发布 《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》 ,要求切实加强行政事业单位数据资产管理,因地制宜探索数据资产管理模式,充分实现数据要素价值。

2024年4月,国家数据局发布 《数字经济2024年工作要点》 ,围绕高质量构建数字化发展基础、数字赋能引领经济社会高质量发展、强化数字中国关键能力支撑作用、营造数字化发展良好氛围环境等四个方面部署重点任务。

二、数据要素有哪些特点?具体如何实现?

数据要素是指将原始数据通过加工处理、确权,成为具备潜在利用价值的数据资产,并通过市场交易流通,使之成为可用于社会生产经营活动,能够为使用者带来经济效益的重要生产要素。具体而言,包括数据的确权、交易、使用等环节,如图1所示,其流通的市场环境涉及数据供需、数据安全、数据授信和数据交易等多个方面。

图1 数据要素流通模型

从数据要素的实现过程来看,原始数据经过收集、加工、处理后,成为可进一步分析利用的数据资源, 即数据的资源化; 数据资源中有一部分能产生价值的,经过分类分级治理、确权、登记入表等工作, 实现数据的资产化, 其中数据资产入表是向数据资本转变的关键一步;对数据资产进行增信转让、质押融资等操作, 实现数据的资本化。 也就是说,数据资产化的过程意味着数据要素开始形成,数据要素一定要参与到产品开发、市场策略和客户服务的过程中,与具体使用场景相结合才能实现其价值。

从数据要素的使用层面来看,我们认为数据要素的基础属性包括 价值属性、流通属性和场景属性, 价值属性是指数据要素具有量化的资产价值,从而可以用来确权、入表和交易;流通属性是指数据要素能在安全可信的环境中实现流转、共享和存储,只有流通的数据要素才能真正发挥价值;场景属性是指数据要素一定要和具体使用场景相结合,并尽可能地与土地、劳动力、资本、技术等其他生产要素发生结合和转化,最终实现最大化的价值闭环。

三、企业如何进行数据要素战略转型?

企业拥有大量的高价值数据资源,实施数据要素的战略转型、释放企业数据价值,可以考虑以下三大机会:

01从“资源”到“要素”

加快企业的数据资源梳理和分类分级工作,筛选沉淀出能够要素化的目标数据资源,逐步形成数据资产清单,并对这些数据资产进行入表操作。数据资产一旦入表,就为其资产增值提供了各种可能性,将发挥更大的撬动作用。数据资产化、乃至资本化的过程,也就是结合具体应用场景完成数据资源到数据要素的有效转化的过程。

数据分类分级是数据要素市场化配置的前提和基础。 数据要素分类分级管理应当统筹从横、纵两个方向考虑,既要考虑在宏观规范标准层面的统一,也要注意不同行业领域、业务内容的具体差异,二者做到平衡兼顾。数篷 科技 推出的DATA+数据分类分级能力产品(如图2所示),支持匹配不同行业的自定义规则,支持全维数据导入和自动化标注,可根据目标数据的属性、敏感度、重要性等特征进行分类和分级,实现数据要素的有效管理和安全保护,助力企业迈出从“资源”到“要素”转型的第一步。

图2 分类分级工具助力数据从“资源”到“要素”

02从“单点”到“生态”

企业往往聚焦某个行业的细分场景,数据在场景中是孤立的、烟囱式的和相对封闭的。目前,各地政府以既有大数据产业集群或产业园区为依托,积极推动建设数据要素产业园区等载体,这为企业提供了战略转型的发展契机,有助于联动打通多个相关产业,促进原有单场景中的企业数据要素在更广范围和更高频次上进行流转。 数据要素在不同场景中发生“化学反应”,从而催生出更大的市场价值,激发跨产业链的生态协同效应 。在 金融 服务、医疗健康、工业制造、现代农业、交通运输等重点行业领域,推进跨层级、跨系统、跨业务的数据互联互通和共享应用,促进数据要素与行业场景结合,可以创造出更多跨行业协作与创新机会。

数篷科技敏锐地识别到数据要素生态化的发展趋势,面向数据要素产业园、大模型算力中心等机构提供可信数据的流通方案,构建端到端的可信数据空间,实现数据要素共享流通使用的安全可信,帮助产业链的上下游企业实现从“单点”到“生态”的转型。此外,数据要素生态体系的构建,也需要政府、大中小企业、协会联盟等的共同参与。通过充分发挥多元主体的主动性和创造性,集成教育培训、评测咨询、供需对接、 创业 孵化等在内的数据要素相关服务,可以拉通更多上下游生态链,进一步提升产业群的集聚效应。

图3 可信数据方案助力产业园的数据要素流通

03从“被动”到“AI+主动”

AI技术发展如火如荼,以GPT、Bert、文心一言等为代表的大模型正引领全球新一轮科技发展潮流,数据是大模型发展的必备要素,也是赋能新质生产力的关键要素。数据要素产权、流通、分配、治理的全过程,以及从采集、存储、使用到销毁的数据全生命周期管理,都需要有AI、大模型等技术的加持。采用智能化生成、智能化处理、智能化运营的一体化措施手段,构建起完整的数据要素基础设施保障体系,数据要素才能放心、安全、充分地释放价值。(详情可参考往期文章>>>数据安全八大发展趋势)

当前,以杀病毒、防火墙、入侵检测为代表的数据要素被动防御方式愈显“捉襟见肘”,不仅难以应对人为攻击,且容易被AI攻击利用。找漏洞、打补丁的传统思路不利于整体数据安全,需要构建可信计算体系,实行主动免疫机制,确保数据要素及时、安全、高效地与其他生产要素融合。数篷科技基于可信数据技术部署可信计算节点,在原有信息系统建立积极主动的免疫式防御,可有效改变传统的数据要素被动防御局面。 打破组织或企业管理边界的主动免疫防御策略,将在今后的数据要素管理体系中占据重要一席。