A. 数据创新的三要素是哪三要素
1、数据思维：这是数据创新的前提，要学会用数据的眼光看世界，发现事物的本源、本质和变化规律，将数据使用起来，才能充分发挥数据价值。
2、数据能力：这是数据创新的关键，也是数字时代的核心竞争力。它分为数据的获取、加工和应用能力等，不断提升这些能力，才能在未来数字化转型中起到事半功倍的作用。
3、数据融合：这是数据创新的路径，也是数字创新的催化剂。实际上单一的数据价值有限，但是数据融合就可以带来无限的创新机会，未来全面的数字化转型，也是全面的数据融合，其中数据开放将是最重要的突破口。
B. 发展数字经济应抓住数据要素市场化这个关键
数字经济时代，数据具有基础性战略资源和关键性生产要素的双重属性。一方面，有价值的数据资源是催生和推动数字经济新产业、新业态、新模式发展的基础神滑缺。在数据挖掘、脱敏、分析的基础之上对数据资源实现高效利用，将极大地推动创新、加速产业升级。另一方面，数据对其他生产要素也具有乘数作用，可以利用数据实现供给与需求的精准对接、创新价值链流转方式，放大劳动力、资本等要素在 社会 各行业中的价值。善用数据生产要素，促进数据要素市场化，有助于推动数字经济与实体经济深度融合，为经济转型发展提供新动力，实现高质量发展。因此，利用好数据要素是驱动数字经济创新发展的重要抓手。
数据要素极为重要，必须重视数据要素市场的发展，更为合理地挖掘数据资源、提高数据利用效率。但也要看到，当前我国数据要素市场化发展仍面临不少问题和挑战。首游辩先，数据的资产地位在法律层面尚未确立，数据没有法定的资产身份，这对数据要素市场的发展形成了制约。由于不能被作为法定资产，数据的资产价值无法体现在会计报表上。由于国家没有涉及数据权属问题的法律法规，现实中关于数据怎么确权争议很大，因为数据资源参与的主体多、权利关系复杂，在现有框架下难以有效解决复杂的数据确权问题。其次，存在数据资源的垄断现象。现实中的数据质量往往参差不齐，标准化数据采集难度大、成本高，数据市场存在的壁垒导致数据市场垄断现象，这不利于数据进行共享。最后，数据流通交易与隐私保护之间的矛盾日益突出，涉及数据存储管理风险、信息泄露风险等的安全问题频频爆发。
在经济数字化、数据经济化的必然趋势下，促进数字经济发展，充分发挥数据要素对其他要素效率的倍增作用，必须加快数据要素市场化配置改革。
加快数据立法，营造良好环境。以法律的形势确立数据作为生产要素和生产资料的法律定位，为数据的生产、流通、共享、使用等营造良好环境，这是实现数据要素市场化配置的前提。通过数据立法，明确数据权属的主体资格，明确规定数据的收集、使用、管理权限，明确各类经营者收集数据的合法途径，平衡数据利用与数据保护。通过制定国家层面数据开放及共享的法律制度，明确数据开放及共享的范围、标准、条件、方式、责任等。在《反不正当竞争法》等法律法规中明确商业数据的流通规则，对损害企业商业利益、信息网络安全、用户隐私、 社会 公共利益的数据不当获取及使用行为予以规制，以维护正常的数据流通市场秩序。建立健全个人信息保护、数据跨境流动、关键信息基础设施保护、数据安全防护等制度，通过对数据平台基础设施层、数据层、应用层进行实时监控，实现安全防护与预警、安全监控与分析、事件响应及处置的有效结合。完善数据犯罪相关立法，明确数据窃取、滥用与误用的刑事责任，加大对危害数据安全行为的惩戒力度。
统一标准和平台，促进数据共享。实现数据共享，建立统一的标准体系是关键。为此，应加强数据标准化的顶层设计，逐步统一数字化基础设施、底层技术、平台工具、行业应用、管理和安全的数据标准体系，统一不同部门、不同领域的标准资源，建立并不断完善跨部门、跨行业的数据标准体系。加强数据资源的采集汇聚，推动数据传输交互，推广各层级统一的数据交换架构，制定关键设备数据接口标准。加快建设政府数据统一开放平台，确立政府数据开放的基本原则和框架性规则，包括明确数据开放的范围、程序和标准等。推动数据高质量汇聚，建设国家数据采集标注平台和数据资源平台，实现多源异构数据的融合和存储，提升基础设施的互操作性，提升数据采集的效率和质量。
探索 确权和定价制度，促进数据交易。政府应组织企业、科研机构、行业组织联合开展数据确权及价值量化评估的理论研究，建立通用的确权制度及数据资产价值评估模型。加快建立数据确权机制，建立数据确权基本框架，明确数据权利类型，确定数据权利主体。建立数据定价规则，研究开发数据资产价值评估模型， 探索 建立成本定价和收益定价、一次定价与长期定价相结合的数据资源流通定价机制。建立包括数据交易撮合、交易监管、资产定价、争议仲裁在内的全流程数据要素流动平台，营造便于数据要素流通的市场环境，简化数据市场准入机制和备案制度，降低数据领域创业型企业的准入门让和槛。
加强协同治理，确保数据安全。数据保护的核心不在于“数据”本身，重点在于如何规制数据的控制者对公民或企业数据的收集、使用、加工、传输等行为。完善数据资源分级分类治理的准则，确立覆盖数据全生命周期的安全保护机制，结合不同类型数据属性和安全防护要求，明确数据资源提供方、使用方、监管方等各方主体的数据安全法律责任。强化数据安全技术，围绕数据全生命周期的安全保护要求，加快数据安全监测、加密传输、访问控制、数据脱敏等安全技术攻关。建立适应大数据时代要求的协同治理模式，强化数据安全治理的顶层设计，确立数据安全防护能力标准，实现数据安全风险总体可控；加强数据安全执法，推动建立数据安全治理国际合作机制，严惩重点领域数据违法犯罪行为。行业组织应立足数据安全与数据应用的协同发展，建立行业自律规范，不断优化数据的行业安全标准体系；开展行业数据安全治理水平评估，定期向 社会 公布企业保护个人数据安全的举措与成果。
《光明日报》（ 2021年07月20日 11版）
作者：俞林（中国 社会 科学院西部发展研究中心副研究员）
C. 数据创新的三要素是哪三要素
1. 数据思维：数据创新的基础在于培养以数据为中心的思考方式。这意味着要能够通过数据分析来洞察事物的本质，揭示其内在的规律，并利用这些洞见来驱动决策和创新。
2. 数据能力：在数据创新中，个体或组织对数据的处理能力至关重要。这包括数据采集、处理、分析和应用等多个方面。通过提升这些能力，可以更有效地利用数据资源，成为数字化时代的关键竞争力。
3. 数据融合：数据融合是实现数据创新的重要途径，它能够催化数字创新的发展。融合不同来源的数据可以创造出新的价值和机会。在未来的数字化转型过程中，数据融合将成为关键的突破点，而数据开放则是推动这一过程的重要手段。