怎么解决数据市场化

❶ 你认为数据的产业化、商业化和市场化,哪个更重要,为什么

我认为数据的市场化更重要。
因为重视数据市场化，烂局晌更能为合理地挖掘数据资源、提高数据利用效率。腊野
当前我国数据要素市场化发展仍面临不少问题和挑战。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饥锋。

❷ 面对数据治理的挑战及难点，如何找到最佳解决办法

一、建立数据治理计划时，您将遇到几个挑战：

·  数据治理是更大的 IT治理策略的一部分。  数据与IT部门需要相互配合才能成功。

·  进行任何类型的优化都很难，让员工关心数据治理更是难上加难。  需要激励和动力来让你的员工遵循新数据治理计划。

·  数据治理工作需要灵活地适应团队需求，并且对用户来说必须简单易用。  如果数据治理阻碍了政正常业务工作，则不会促进业务目标。

二、面对这些挑战，您应该如何实施数据治理方案？

以下是8点数据治理最佳实践方法，它们将帮助您进行数据治理。

1.  为您的数据设置格式标准， 并在后期处理和将数据提取到大数据平台中时使用技术来实施这些标准。您将要从许多不同的来源中提取数据，因此您应该对大数据系统中的数据进行规范化。

2.  非托管数据也是重要数据！ 文件，文件夹和共享中的数据是您最有价值的数据中的一部分，而且通常比托管数据具有更大的风险。确保您的数据治理策略涵盖非结构化数据。

3. 尽早制定 业务目标 以进行数据治理，并分配一名首席数据官（CDO）。使CDO负责管理和实现数据治理目标。

4.  把事情简单化！ 数据治理不是企业大多数人的主要工作。最大限度地减少对个人贡献者和团队的影响。

5.  为数据治理团队的成员建立不同的角色。 数据所有者是关键，因为它们与创建和管理的数据最接近。您可以分配数据管理人员与数据所有者合作，以进行指导并促进沟通。您的数据治理团队应具有跨职能并有权推动您的数据治理计划。

6.  对所有数据进行分类和标记。 为元数据建立标准，以促进您的业务目标并允许重复使用数据。

7.  用几种不同的方式衡量您的进度。 您可以收集的指标越多越好。数据治理的一些关键指标可能是您要保存多少陈旧数据，已分配数据所有者的文件夹数量以及所创建的敏感数据数量。

8.  尽可能自动化。  自动化工作流程，批准流程， 数据请求，权限请求以及您可以执行的其他所有操作，以使数据治理计划能够高效运转。

三、数据治理工具推荐--睿治数据治理工具

面对以上8点数据治理最佳实践方法，我为您推荐一款好用的数据治理工具配合实施数据治理方案，不仅可以保证您的数据治理项目按计划实施，也可以将每一个过程都以实时可视化的方式展示给您。以下为数据治理工具推荐：

睿治数据治理平台融合数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，打通数据治理各个环节，十大产品模块可独立或任意组合使用，快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。

四、睿治数据治理工具实施案例

山东某能源集团大数据资产平台

建设内容：

建设集团 数据治理体系 ，从根本解决问题，掌握数据来龙去脉，发现数据质量原因从源头提升数据质量；实现数据赋能对人财物产供销环数据集市建设，全面实现业务人员自助取数分析；建设集团数据应用商店实现数字化运营，实现数据市场化管理，通过智能化、自动化减少运营成本，降低安全风险，提升工作效率，增加企业市场竞争力。

项目价值：

基于数据治理体系建立集团大数据资产平台，运用大数据技术实现数据采集、清洗、分析建模的设计，形成集团高质量数据资产，通过数据资产目录对全集团发布，并用业务元数据解释数据含义，便于业务人员定位自己所需数据，与此同时，业务人员可以对自己所需数据提出申请，审批通过后，可直接基于治理数据利用敏捷分析工具实现自助探索分析，真正实现数据赋能，保障日常生产经营管理。

免费试用数据治理工具

❸ 如何发挥大数据特性优势加快数据大体量

一是加快培育数据要素市场。围绕数据要素价值的衡量、交换和分配全过程，着力构建数据价值体系、健全要素市场规则、提升数据要素配置作用，推进数据要素市场化配置。二是发挥大数据特性优势。围绕数据全生命周期关键环节，加快数据“大体量”汇聚，强化数据“多样化”处理，推动数据“时效性”流动，加强数据“高质量”治理，促进数据“高价值”转化，将大数据特性优势转化为产业高质量发展的重要驱动力，激发产业链各环节潜能。三是夯实产业发展基础。适度超前部署通信、算力、融合等新型基础设施，提升技术攻关和市场培育能力，发挥标准引领作用，筑牢产业发展根基。四是构建稳定高效产业链。围绕产业链各环节，加强数据全生命周期产品研发，创新服务模式和业态，深化大数据在工业领域应用，推动大数据与各行业深度融合，促进产品链、服务链、价值链协同发展，不断提升产业供给能力和行业赋能效应。五是打造繁荣有序产判渗态业生态。发挥龙头企业引领支撑、中小企喊冲业创新发源地作用，推动大中小企业融通发展，提升协同研发、成果转化、评测咨询、供需对接、创业孵化、人才培训等大数据公共服务水平，加快产业集群化发展，打造资源、主体和区域相协同的产业生态。六是筑牢数据安全保障防线。坚持安全与发展并重，加强数据安全管理，加大对重要数据、跨境数据安全的保护力度，提升数据安全风险防范和处置能力，做大做强数据安全产掘源业，加强数据安全产品研发应用。

❹ 构建什么深化要素市场化改革

构建数据要素市场化改革。数据要素市场化改革是指将数据作为一种新型的生产要素，通过市场机制进行交易和配置，以实现数据的价值化。这一改革的核心目标是建立稳定的数据要素市场腔漏滚，促进数据的自由流通和交易，推动数据要素的市场化应用和创新。

在数据要素市场化改革的搜衫推进过程中，需要着重解决以下几个方面的问题：

一是数据产权问题。数据作为一种新型的生产要素，其所有权应该得到明确的界定和保护。在数据要素市场化改革中，需要建立数据产权制度，明确数据的所有权归属，防止数据的滥用和侵权。

四是市场治理问题。数据要素市场化改革需要建立健全市场治理机制，加强市场监管和规范，防止市场的不正当竞争和乱象。

综上所述，数据要素市场化改革是一项系统性、复杂性的工程，需要各方面的共同努力和创新。

❺ 数据的产业化,商业化,市场化,哪个更重要

市场化更重要。
数据共享开放，是数据要素市场化的前提。数据共享开放和有效流通是数据市场化的前提。意见提出，推进政府数据开放共享，加快推动各地区各部门间数据共享交换，研究建立促进公共数据开放和数据资源有效流动的制度规范。
由于政府数据共享遭遇的部门信息鸿沟，企业出于利益维护没有开放商业数据的动力，加之数据治理成本等因素，难以实现大规模的数据共享互联，导致数据流通不畅，数据要素市场化进程受阻。其背后的主要原因是数据相关法律及保障机制不完善，也缺乏统一规范的数据产权制度和交易规则。

❻ 数据要素的市场化应用面临着哪些问题

数据要素市场化目前存在6个问题。第一是因为数据垄断的存在导致数据共享存在着很大的壁垒，市域治理、经济发展、民生服务很难拿到有效数据；第二是数据市场及交易配套制度还不是很完善，导致数据灰色供给很活跃；第三是技术体系还不是很完善，没有一个统一的标准来实现数据流通：第四是数据安全问题让人难以放心，如何在数据流通时保证隐私安全是一个担忧；第五是法律体系亟待健全，目前数据立法还不是很完善；第六是数据管理制度体系还很滞后，各个部门负责的功能还很模糊，没有一个清晰的定位。有很多企业意识到到了这些问题，比如作为网信产业国 家队的中国电子就在着手推动解决这些问题。

❼ 什么是数据要素市场化改革

数据要素主要由政务数据和包括企业数据在内的社会数据组成。

培育数据要素市场要加速政务数据的开放，提升社会数据的价值；并推进政务数据和社会数据的融合使用，形成对社会治理和产业升级的强大推动力。

数据生产要素属性的提升和市场化改革要推动实体经济和数字经济融合发展，推动各类产业加速向数字化、网络化、智能化发展。概括来说，做好数据要素市场化改革，就是做好数据资源保护、数据开放共享和数据资源开发这三方面的工作。

数据要素的重要性

数据在经济活动中的作用变得越来越重要。全国政协委员、中国工程院院士、湖南工商大学校长陈晓曾指出，数据要素是现代产业体系的核心要素之一，是数字经济新引擎的源动力，也是全球数字竞争的角力前沿。

在提升政务效率方面，数据要素为“不见面审批”、企业“少陆仔跑腿”和“零跑册枯腿”提供了有力支撑。在进行数据要素市场早姿汪化改革的同时，应不忘加强数据资源和数据安全的保护，数据资源保护是健全数据要素市场体系的前提。

❽ 我国发展数字经济面临怎样的机遇和挑战

我国发展数字经济面临的机遇和挑战。数字经济在其他产业领域的应用带来的效率滑蔽增长和产出增加已成为推动经济发展的主引擎。近年来，数字经济正在加快向其他产业融合渗透，提升经济发展空间。

数字经济的概括

数字经济，作为经济学概念的数字经济是人类通过大数据的识别—选择—过滤—存储—使用，引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。数字经济，作为一个内涵比较宽泛的概念，凡是直接或间接利用数据来引导资源发挥作用，推动生产力发展的经济形态信陪州都可以纳入其范畴。

数字经济通过不断升级的网络基础设施与智能机等信息工具，互联网—云计算—区块链—物联网等信息技术，人类处理大数据的数量、质量和速度的能力不断增强，推动人类经济形态由工业经济向信息经济—知识经济—智慧经济形态转化，极大地降低社会交易成本，提高资源优化配置效率，提高产品、企业、产业附加值，推动社会生产力快速发展乱键。

❾ 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）

❿ 建设智慧城市，要先打破“数据桎梏”

中国多地均选择在智族团慧城市上发力，加速建设布局。

据统计，中国智慧城市试点项目已超过欧洲、印度和美国之和，全球已启动或在建的智慧城市有1000多个，其中位于中国的就有超过500个。中国智慧城市建设规模在2019年已达1600亿元人民币，仅次于美国。

不过，在此过程中，智慧城市建设的一些问题也逐渐暴露出来。

究竟是什么阻碍了数据共享？当数据被视作重要的生产要素后，我们就需要相应的制度对其进行监管及约指册束。劳动力要素有劳动法，土地要素有土地管理法，然而，数据要素目前尚无对应的完善法律体系，这就使得地方政府在与企业或其他地方政府合作时，没有相应的规章可循，为了避免由此带来的制度风险，有关部门多选择多一事不如少一事，对数据共享持消极态度。

另一个理解这一问题的关键是平台差异所造成的摩擦成本。 虽然对于智慧城市建设，热情普遍高涨，且不吝啬投入，但由于缺乏统一规划，上至各地下至各部门都是各自为政，不同平台的接口不同、口径不同，这也给数据的共享和流通造成了巨大障碍。

如何打破“数据桎梏”，化解数据共享难题？笔者认为， 亟须完善相应的数据共享机制 。

只有建立起完善的数据共享制度体系，强化相应的数据流通监管，才能让有关部门与企业在进行数据交换时有规章可循，消除可能存在的后顾之忧。同时，建立完善的数据保护体系也能够降低数据泄露的风险，既能提高有关部门拓展合作的积极性，也能更好保护数据来源的隐私安全。

数据流通不能仅仅依靠部门、企业的自觉，也不能完全指望行政命令，这些都是低效率的行为，说到底还是要充分发挥市场配置资源的作用，才能真正激发数据主体的内在动力。而市场配置资源的基本前提则是明晰产权关系。产权制度是市场经济的基石，只有建立起数据产权制度，才能真正让数据要素具备市场化价值。当然，数据要素具有一定的特殊性，是否有可能借鉴土地要素产权思维，数据所有权归国家或集体所有，进行使用权、收益权等分离，约定公共使用数据要素的规则等，值得进一步探讨。

在经历了遍地开花的智慧城市建设之后，我们现在需要进行统筹规划，在一些平台接口、数据口径等方面建立全国可通行的标准，降低因此带来的摩擦成本，移除由此给数据共享带来的客观障碍。目前，我国智慧城市建设还缺乏标准化解决方案，建设主体有政府不同部门，有企业、物业、房地产等不同业务场景。没有标准化解决方案，数据孤岛等问题的出现几乎是一种必然。

按照经济学基本原理，生产要素发挥作用的前提保障就是更自由、更广泛的流通。数据孤岛等“数据桎梏”如果不打破，城市智慧化必然是一道伪命题。由此说，着眼长远，我们已经到了不得不正视并解决这一问题的时候。 加速畅通数字资源流转渠道，让智慧城市建设能汲取到源源不断的数据“活水”。

来源 ：光明日报

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