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重构数据生产关系 培育数据要素市场(上)

2021-04-25吴志刚

中国信息化周报 2021年9期
关键词:数据管理基础设施要素

吴志刚

新一轮科技革命和产业变革方兴未艾,带动数字技术快速发展,以数字技术为引擎的第二次机器革命悄然而至。我国作为本轮科技革命的先行者,从政策引导、资源积累、技术发展和应用驱动等方面都具备较好基础。

数字技术应用潜力巨大

从生产要素视角来看,农业文明首先要解决吃饭的问题,主要涉及土地和劳动力,而工业文明要解决的是大规模生产的问题,主要涉及资本、劳动力,以及土地、技术、知识和管理等要素。进入数字文明,真正要解决的是大规模生产过程中生产过剩的问题。通过有效收集市场真实的个性化订单数据,以柔性制造为手段,按照客户个性化需求进行有计划性的定制化生产,而生产决策的科学性来源于海量数据的供给。

以华为手机的爆品为例,就是典型的饥饿营销模式,通过预定发售模式预测市场需求,再根据实际市场需求有效地组织产品生产。所谓的按需生产就是实现供给侧和需求侧的有效匹配,这就是数据的魅力。数字化转型过程中,人工智能、大数据、物联网和工业互联网等所有新型信息基础设施(或数据基础设施)奠定了数据加工产业的基础。各类传感器无时无刻都在收集各种外界感知数据,这些感知数据如同人类眼睛、耳朵、鼻子、皮肤等感知器官一样,让机器能够感知外界的一切事物。

鉴于2020年新冠肺炎疫情的大背景,国家提出了以新发展理念为引领、以技术创新为驱动、以信息网络为基础的新型基础设施建设(简称“新基建”),主要包括信息基础设施、融合基础设施、创新基础设施三个方面的内容。国家提出新基建的目的在于夯实数据基础设施,增强数据的加工能力、处理能力和传输能力,整合数据的承载能力等,为数字化转型和数据应用提供技术支撑。

数据要素市场培育

面临的六大挑战

随着数字技术的快速发展,数据资源数量快速增加,数据要素各利益相关方的关系日趋复杂。 数据要素市场培育面临着很多调整,是一个国家性的重大难题,其主要核心的问题表现在六个方面。

第一,对数据新要素的内涵及资产地位认识不清晰。一方面是理论认识不足,对数据新要素的边界划分不清晰,数据新要素包含的内容还不明确,还没有哪一个层面对数据作为新型要素给出准确定义,特别是在数据新要素理论层面的研究还不够深入。另一方面是制度供给不足,关于数据和数据治理方面的法律法规相对滞后、数据治理的体制机制尚未理顺、数据标准规范有待扩充完善、相关政策措施亟待抓紧研究制定等。

第二,数据资源的完整资产底账不清楚。从现状分析看,大多数部门、企业及个人对所拥有的数据资源底账情况还处在混沌或无序状态。从政府数据来讲,有些部门有数据,有些部门还没有数据,有数据的部门存在数据底数、数据台账不清,有些部门有数据但又不想与其他部门共享数据,部门纵向数据打通了、横向数据难以打通,层级部门数据打通了但跨区域、跨领域、跨业务的数据又难以打通等。从企业数据来讲,大部分企业对自己数据家底是说不清楚的,有些企业有数据但难以实现与相关领域企业数据对接等。从个人数据来讲,有些信息进行了数字化,有些没有,有些数字化信息由于安全问题和隐私保护措施不强很难实现权限清晰管理等。这些都是数据底数不清的表现。同时,由于数据质量不高、数据安全隐患、数据隐私保护、数据难以管理等原因,使我们很难做到真正的“心中有数”。

第三,数据加工工具供给不足。面对庞杂的海量数据,数据的加工处理工具已成为一个技术难题。元数据管理、主数据管理、数据资产管理、参考数据管理、数据指标管理、非结构数据管理、数据中台,以及数据湖等各类工具名目繁多,让人应接不暇。一些开源的数据加工工具,功能单一只能满足个别加工需求,不成体系、操作不便,很难满足专业化数据加工处理的需求。而且,很多数据加工处理的技术又掌握在少数供应商手中,很难做到普惠大众,让公务人员、普通业务人员有效参与数据加工过程。此外,数据加工处理需要一定的专业知识、计算方法、程序代码、专用设备、专业人员等,这些都是影响数据加工工具供给能力的因素。

第四,数据应用场景具有局限性。数据的广泛使用受到应用场景限制,比如京东、淘宝、美团、拼多多等电商平台,这些平台数据的应用场景相对受限较小。政府的“一网通办”、 “一站通办”和“一体化平台”等,其数据应用场景是受用户和操作对象等条件限制。一些企业的ERP平台,特别是一些大中型企业和一些大型制造业企业,其数据应用场景在很大程度上是受一定条件的限制。

第五,数据管理能力不足。数据管理和数据治理是一个全新的领域,需要具备专业知识体系、专业技能及实战经验。目前,大部分部门、企业及个人在数据管理的能力方面明显不足和亟待改进,在数据的管理意识、管理方法,以及管理模式等方面非常欠缺。如何通过合理配置人、财、物等因素,通过履行计划、组织、領导、控制等职能,进而改变管理意识、改进管理方法、构建管理模式等,实现对数据的有序管理、数据要素的有效配置、数据市场的有效培育等,这些都是在数据管理方面需要提升的能力。

第六,非传统安全风险集聚。

数据作为一种新型的生产要素经过一个时期的数据聚集之后,数据要素新的安全风险、隐私保护、数据垄断、数据泄密,以及数据勒索等新问题随之而来。而如何应对和解决这些新问题、新风险,将是一个大挑战和大考验。

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