怎麼解決數據市場化

❶ 你認為數據的產業化、商業化和市場化,哪個更重要,為什麼

我認為數據的市場化更重要。
因為重視數據市場化，爛局晌更能為合理地挖掘數據資源、提高數據利用效率。臘野
當前我國數據要素市場化發展仍面臨不少問題和挑戰。數據的資產地位在法律層面尚未確立，數據沒有法定的資產身份，這對數據要素市場的發展形成了制約。由於不能被作為法定資產，數據的資產價值無法體現在會計報表上飢鋒。

❷ 面對數據治理的挑戰及難點，如何找到最佳解決辦法

一、建立數據治理計劃時，您將遇到幾個挑戰：

·  數據治理是更大的 IT治理策略的一部分。  數據與IT部門需要相互配合才能成功。

·  進行任何類型的優化都很難，讓員工關心數據治理更是難上加難。  需要激勵和動力來讓你的員工遵循新數據治理計劃。

·  數據治理工作需要靈活地適應團隊需求，並且對用戶來說必須簡單易用。  如果數據治理阻礙了政正常業務工作，則不會促進業務目標。

二、面對這些挑戰，您應該如何實施數據治理方案？

以下是8點數據治理最佳實踐方法，它們將幫助您進行數據治理。

1.  為您的數據設置格式標准， 並在後期處理和將數據提取到大數據平台中時使用技術來實施這些標准。您將要從許多不同的來源中提取數據，因此您應該對大數據系統中的數據進行規范化。

2.  非託管數據也是重要數據！ 文件，文件夾和共享中的數據是您最有價值的數據中的一部分，而且通常比託管數據具有更大的風險。確保您的數據治理策略涵蓋非結構化數據。

3. 盡早制定 業務目標 以進行數據治理，並分配一名首席數據官（CDO）。使CDO負責管理和實現數據治理目標。

4.  把事情簡單化！ 數據治理不是企業大多數人的主要工作。最大限度地減少對個人貢獻者和團隊的影響。

5.  為數據治理團隊的成員建立不同的角色。 數據所有者是關鍵，因為它們與創建和管理的數據最接近。您可以分配數據管理人員與數據所有者合作，以進行指導並促進溝通。您的數據治理團隊應具有跨職能並有權推動您的數據治理計劃。

6.  對所有數據進行分類和標記。 為元數據建立標准，以促進您的業務目標並允許重復使用數據。

7.  用幾種不同的方式衡量您的進度。 您可以收集的指標越多越好。數據治理的一些關鍵指標可能是您要保存多少陳舊數據，已分配數據所有者的文件夾數量以及所創建的敏感數據數量。

8.  盡可能自動化。  自動化工作流程，批准流程， 數據請求，許可權請求以及您可以執行的其他所有操作，以使數據治理計劃能夠高效運轉。

三、數據治理工具推薦--睿治數據治理工具

面對以上8點數據治理最佳實踐方法，我為您推薦一款好用的數據治理工具配合實施數據治理方案，不僅可以保證您的數據治理項目按計劃實施，也可以將每一個過程都以實時可視化的方式展示給您。以下為數據治理工具推薦：

睿治數據治理平台融合數據集成、數據交換、實時計算存儲、元數據管理、數據標准管理、數據質量管理、主數據管理、數據資產管理、數據安全管理、數據生命周期管理十大產品模塊，打通數據治理各個環節，十大產品模塊可獨立或任意組合使用，快速滿足政府、企業各類不同的數據治理場景。

四、睿治數據治理工具實施案例

山東某能源集團大數據資產平台

建設內容：

建設集團 數據治理體系 ，從根本解決問題，掌握數據來龍去脈，發現數據質量原因從源頭提升數據質量；實現數據賦能對人財物產供銷環數據集市建設，全面實現業務人員自助取數分析；建設集團數據應用商店實現數字化運營，實現數據市場化管理，通過智能化、自動化減少運營成本，降低安全風險，提升工作效率，增加企業市場競爭力。

項目價值：

基於數據治理體系建立集團大數據資產平台，運用大數據技術實現數據採集、清洗、分析建模的設計，形成集團高質量數據資產，通過數據資產目錄對全集團發布，並用業務元數據解釋數據含義，便於業務人員定位自己所需數據，與此同時，業務人員可以對自己所需數據提出申請，審批通過後，可直接基於治理數據利用敏捷分析工具實現自助探索分析，真正實現數據賦能，保障日常生產經營管理。

免費試用數據治理工具

❸ 如何發揮大數據特性優勢加快數據大體量

一是加快培育數據要素市場。圍繞數據要素價值的衡量、交換和分配全過程，著力構建數據價值體系、健全要素市場規則、提升數據要素配置作用，推進數據要素市場化配置。二是發揮大數據特性優勢。圍繞數據全生命周期關鍵環節，加快數據「大體量」匯聚，強化數據「多樣化」處理，推動數據「時效性」流動，加強數據「高質量」治理，促進數據「高價值」轉化，將大數據特性優勢轉化為產業高質量發展的重要驅動力，激發產業鏈各環節潛能。三是夯實產業發展基礎。適度超前部署通信、算力、融合等新型基礎設施，提升技術攻關和市場培育能力，發揮標准引領作用，築牢產業發展根基。四是構建穩定高效產業鏈。圍繞產業鏈各環節，加強數據全生命周期產品研發，創新服務模式和業態，深化大數據在工業領域應用，推動大數據與各行業深度融合，促進產品鏈、服務鏈、價值鏈協同發展，不斷提升產業供給能力和行業賦能效應。五是打造繁榮有序產判滲態業生態。發揮龍頭企業引領支撐、中小企喊沖業創新發源地作用，推動大中小企業融通發展，提升協同研發、成果轉化、評測咨詢、供需對接、創業孵化、人才培訓等大數據公共服務水平，加快產業集群化發展，打造資源、主體和區域相協同的產業生態。六是築牢數據安全保障防線。堅持安全與發展並重，加強數據安全管理，加大對重要數據、跨境數據安全的保護力度，提升數據安全風險防範和處置能力，做大做強數據安全產掘源業，加強數據安全產品研發應用。

❹ 構建什麼深化要素市場化改革

構建數據要素市場化改革。數據要素市場化改革是指將數據作為一種新型的生產要素，通過市場機制進行交易和配置，以實現數據的價值化。這一改革的核心目標是建立穩定的數據要素市場腔漏滾，促進數據的自由流通和交易，推動數據要素的市場化應用和創新。

在數據要素市場化改革的搜衫推進過程中，需要著重解決以下幾個方面的問題：

一是數據產權問題。數據作為一種新型的生產要素，其所有權應該得到明確的界定和保護。在數據要素市場化改革中，需要建立數據產權制度，明確數據的所有權歸屬，防止數據的濫用和侵權。

四是市場治理問題。數據要素市場化改革需要建立健全市場治理機制，加強市場監管和規范，防止市場的不正當競爭和亂象。

綜上所述，數據要素市場化改革是一項系統性、復雜性的工程，需要各方面的共同努力和創新。

❺ 數據的產業化,商業化,市場化,哪個更重要

市場化更重要。
數據共享開放，是數據要素市場化的前提。數據共享開放和有效流通是數據市場化的前提。意見提出，推進政府數據開放共享，加快推動各地區各部門間數據共享交換，研究建立促進公共數據開放和數據資源有效流動的制度規范。
由於政府數據共享遭遇的部門信息鴻溝，企業出於利益維護沒有開放商業數據的動力，加之數據治理成本等因素，難以實現大規模的數據共享互聯，導致數據流通不暢，數據要素市場化進程受阻。其背後的主要原因是數據相關法律及保障機制不完善，也缺乏統一規范的數據產權制度和交易規則。

❻ 數據要素的市場化應用面臨著哪些問題

數據要素市場化目前存在6個問題。第一是因為數據壟斷的存在導致數據共享存在著很大的壁壘，市域治理、經濟發展、民生服務很難拿到有效數據；第二是數據市場及交易配套制度還不是很完善，導致數據灰色供給很活躍；第三是技術體系還不是很完善，沒有一個統一的標准來實現數據流通：第四是數據安全問題讓人難以放心，如何在數據流通時保證隱私安全是一個擔憂；第五是法律體系亟待健全，目前數據立法還不是很完善；第六是數據管理制度體系還很滯後，各個部門負責的功能還很模糊，沒有一個清晰的定位。有很多企業意識到到了這些問題，比如作為網信產業國 家隊的中國電子就在著手推動解決這些問題。

❼ 什麼是數據要素市場化改革

數據要素主要由政務數據和包括企業數據在內的社會數據組成。

培育數據要素市場要加速政務數據的開放，提升社會數據的價值；並推進政務數據和社會數據的融合使用，形成對社會治理和產業升級的強大推動力。

數據生產要素屬性的提升和市場化改革要推動實體經濟和數字經濟融合發展，推動各類產業加速向數字化、網路化、智能化發展。概括來說，做好數據要素市場化改革，就是做好數據資源保護、數據開放共享和數據資源開發這三方面的工作。

數據要素的重要性

數據在經濟活動中的作用變得越來越重要。全國政協委員、中國工程院院士、湖南工商大學校長陳曉曾指出，數據要素是現代產業體系的核心要素之一，是數字經濟新引擎的源動力，也是全球數字競爭的角力前沿。

在提升政務效率方面，數據要素為「不見面審批」、企業「少陸仔跑腿」和「零跑冊枯腿」提供了有力支撐。在進行數據要素市場早姿汪化改革的同時，應不忘加強數據資源和數據安全的保護，數據資源保護是健全數據要素市場體系的前提。

❽ 我國發展數字經濟面臨怎樣的機遇和挑戰

我國發展數字經濟面臨的機遇和挑戰。數字經濟在其他產業領域的應用帶來的效率滑蔽增長和產出增加已成為推動經濟發展的主引擎。近年來，數字經濟正在加快向其他產業融合滲透，提升經濟發展空間。

數字經濟的概括

數字經濟，作為經濟學概念的數字經濟是人類通過大數據的識別—選擇—過濾—存儲—使用，引導、實現資源的快速優化配置與再生、實現經濟高質量發展的經濟形態。數字經濟，作為一個內涵比較寬泛的概念，凡是直接或間接利用數據來引導資源發揮作用，推動生產力發展的經濟形態信陪州都可以納入其范疇。

數字經濟通過不斷升級的網路基礎設施與智能機等信息工具，互聯網—雲計算—區塊鏈—物聯網等信息技術，人類處理大數據的數量、質量和速度的能力不斷增強，推動人類經濟形態由工業經濟向信息經濟—知識經濟—智慧經濟形態轉化，極大地降低社會交易成本，提高資源優化配置效率，提高產品、企業、產業附加值，推動社會生產力快速發展亂鍵。

❾ 發展數字經濟應抓住數據要素市場化這個關鍵

數字經濟時代，數據具有基礎性戰略資源和關鍵性生產要素的雙重屬性。一方面，有價值的數據資源是催生和推動數字經濟新產業、新業態、新模式發展的基礎神滑缺。在數據挖掘、脫敏、分析的基礎之上對數據資源實現高效利用，將極大地推動創新、加速產業升級。另一方面，數據對其他生產要素也具有乘數作用，可以利用數據實現供給與需求的精準對接、創新價值鏈流轉方式，放大勞動力、資本等要素在 社會 各行業中的價值。善用數據生產要素，促進數據要素市場化，有助於推動數字經濟與實體經濟深度融合，為經濟轉型發展提供新動力，實現高質量發展。因此，利用好數據要素是驅動數字經濟創新發展的重要抓手。

數據要素極為重要，必須重視數據要素市場的發展，更為合理地挖掘數據資源、提高數據利用效率。但也要看到，當前我國數據要素市場化發展仍面臨不少問題和挑戰。首游辯先，數據的資產地位在法律層面尚未確立，數據沒有法定的資產身份，這對數據要素市場的發展形成了制約。由於不能被作為法定資產，數據的資產價值無法體現在會計報表上。由於國家沒有涉及數據權屬問題的法律法規，現實中關於數據怎麼確權爭議很大，因為數據資源參與的主體多、權利關系復雜，在現有框架下難以有效解決復雜的數據確權問題。其次，存在數據資源的壟斷現象。現實中的數據質量往往參差不齊，標准化數據採集難度大、成本高，數據市場存在的壁壘導致數據市場壟斷現象，這不利於數據進行共享。最後，數據流通交易與隱私保護之間的矛盾日益突出，涉及數據存儲管理風險、信息泄露風險等的安全問題頻頻爆發。

在經濟數字化、數據經濟化的必然趨勢下，促進數字經濟發展，充分發揮數據要素對其他要素效率的倍增作用，必須加快數據要素市場化配置改革。

加快數據立法，營造良好環境。以法律的形勢確立數據作為生產要素和生產資料的法律定位，為數據的生產、流通、共享、使用等營造良好環境，這是實現數據要素市場化配置的前提。通過數據立法，明確數據權屬的主體資格，明確規定數據的收集、使用、管理許可權，明確各類經營者收集數據的合法途徑，平衡數據利用與數據保護。通過制定國家層面數據開放及共享的法律制度，明確數據開放及共享的范圍、標准、條件、方式、責任等。在《反不正當競爭法》等法律法規中明確商業數據的流通規則，對損害企業商業利益、信息網絡安全、用戶隱私、 社會 公共利益的數據不當獲取及使用行為予以規制，以維護正常的數據流通市場秩序。建立健全個人信息保護、數據跨境流動、關鍵信息基礎設施保護、數據安全防護等制度，通過對數據平台基礎設施層、數據層、應用層進行實時監控，實現安全防護與預警、安全監控與分析、事件響應及處置的有效結合。完善數據犯罪相關立法，明確數據竊取、濫用與誤用的刑事責任，加大對危害數據安全行為的懲戒力度。

統一標准和平台，促進數據共享。實現數據共享，建立統一的標准體系是關鍵。為此，應加強數據標准化的頂層設計，逐步統一數字化基礎設施、底層技術、平台工具、行業應用、管理和安全的數據標准體系，統一不同部門、不同領域的標准資源，建立並不斷完善跨部門、跨行業的數據標准體系。加強數據資源的採集匯聚，推動數據傳輸交互，推廣各層級統一的數據交換架構，制定關鍵設備數據介面標准。加快建設政府數據統一開放平台，確立政府數據開放的基本原則和框架性規則，包括明確數據開放的范圍、程序和標准等。推動數據高質量匯聚，建設國家數據採集標注平台和數據資源平台，實現多源異構數據的融合和存儲，提升基礎設施的互操作性，提升數據採集的效率和質量。

探索 確權和定價制度，促進數據交易。政府應組織企業、科研機構、行業組織聯合開展數據確權及價值量化評估的理論研究，建立通用的確權制度及數據資產價值評估模型。加快建立數據確權機制，建立數據確權基本框架，明確數據權利類型，確定數據權利主體。建立數據定價規則，研究開發數據資產價值評估模型， 探索 建立成本定價和收益定價、一次定價與長期定價相結合的數據資源流通定價機制。建立包括數據交易撮合、交易監管、資產定價、爭議仲裁在內的全流程數據要素流動平台，營造便於數據要素流通的市場環境，簡化數據市場准入機制和備案制度，降低數據領域創業型企業的准入門讓和檻。

加強協同治理，確保數據安全。數據保護的核心不在於「數據」本身，重點在於如何規制數據的控制者對公民或企業數據的收集、使用、加工、傳輸等行為。完善數據資源分級分類治理的准則，確立覆蓋數據全生命周期的安全保護機制，結合不同類型數據屬性和安全防護要求，明確數據資源提供方、使用方、監管方等各方主體的數據安全法律責任。強化數據安全技術，圍繞數據全生命周期的安全保護要求，加快數據安全監測、加密傳輸、訪問控制、數據脫敏等安全技術攻關。建立適應大數據時代要求的協同治理模式，強化數據安全治理的頂層設計，確立數據安全防護能力標准，實現數據安全風險總體可控；加強數據安全執法，推動建立數據安全治理國際合作機制，嚴懲重點領域數據違法犯罪行為。行業組織應立足數據安全與數據應用的協同發展，建立行業自律規范，不斷優化數據的行業安全標准體系；開展行業數據安全治理水平評估，定期向 社會 公布企業保護個人數據安全的舉措與成果。

《光明日報》（ 2021年07月20日 11版）

作者：俞林（中國 社會 科學院西部發展研究中心副研究員）

❿ 建設智慧城市，要先打破「數據桎梏」

中國多地均選擇在智族團慧城市上發力，加速建設布局。

據統計，中國智慧城市試點項目已超過歐洲、印度和美國之和，全球已啟動或在建的智慧城市有1000多個，其中位於中國的就有超過500個。中國智慧城市建設規模在2019年已達1600億元人民幣，僅次於美國。

不過，在此過程中，智慧城市建設的一些問題也逐漸暴露出來。

究竟是什麼阻礙了數據共享？當數據被視作重要的生產要素後，我們就需要相應的制度對其進行監管及約指冊束。勞動力要素有勞動法，土地要素有土地管理法，然而，數據要素目前尚無對應的完善法律體系，這就使得地方政府在與企業或其他地方政府合作時，沒有相應的規章可循，為了避免由此帶來的制度風險，有關部門多選擇多一事不如少一事，對數據共享持消極態度。

另一個理解這一問題的關鍵是平台差異所造成的摩擦成本。 雖然對於智慧城市建設，熱情普遍高漲，且不吝嗇投入，但由於缺乏統一規劃，上至各地下至各部門都是各自為政，不同平台的介面不同、口徑不同，這也給數據的共享和流通造成了巨大障礙。

如何打破「數據桎梏」，化解數據共享難題？筆者認為， 亟須完善相應的數據共享機制 。

只有建立起完善的數據共享制度體系，強化相應的數據流通監管，才能讓有關部門與企業在進行數據交換時有規章可循，消除可能存在的後顧之憂。同時，建立完善的數據保護體系也能夠降低數據泄露的風險，既能提高有關部門拓展合作的積極性，也能更好保護數據來源的隱私安全。

數據流通不能僅僅依靠部門、企業的自覺，也不能完全指望行政命令，這些都是低效率的行為，說到底還是要充分發揮市場配置資源的作用，才能真正激發數據主體的內在動力。而市場配置資源的基本前提則是明晰產權關系。產權制度是市場經濟的基石，只有建立起數據產權制度，才能真正讓數據要素具備市場化價值。當然，數據要素具有一定的特殊性，是否有可能借鑒土地要素產權思維，數據所有權歸國家或集體所有，進行使用權、收益權等分離，約定公共使用數據要素的規則等，值得進一步探討。

在經歷了遍地開花的智慧城市建設之後，我們現在需要進行統籌規劃，在一些平台介面、數據口徑等方面建立全國可通行的標准，降低因此帶來的摩擦成本，移除由此給數據共享帶來的客觀障礙。目前，我國智慧城市建設還缺乏標准化解決方案，建設主體有政府不同部門，有企業、物業、房地產等不同業務場景。沒有標准化解決方案，數據孤島等問題的出現幾乎是一種必然。

按照經濟學基本原理，生產要素發揮作用的前提保障就是更自由、更廣泛的流通。數據孤島等「數據桎梏」如果不打破，城市智慧化必然是一道偽命題。由此說，著眼長遠，我們已經到了不得不正視並解決這一問題的時候。 加速暢通數字資源流轉渠道，讓智慧城市建設能汲取到源源不斷的數據「活水」。

來源 ：光明日報

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