本報記者 劉波報導
隨著全球新一輪科技革命和產業變革加速演變，人類社會正加速從工業經濟時代邁入數字經濟時代，信息化變革影響深遠，其發展也始終伴隨著機遇與挑戰。
在數據要素的肇始之年，如何加強數字治理，激發數據要素價值，進而以數據市場建設搶佔全球數字經濟發展先機，遂成為各類經濟主體實現高質量發展的重要課題。
數據為經濟高質量發展提供新動能
數位化時代迅猛而至，相關技術不斷迭代所帶來的變化日新月異，其中以大數據技術為依託的研究和應用更是層出不窮。數據，正成各個行業領域最重要的資產之一，為我國國民經濟高質量發展提供新動能。
2020年4月9日，《中共中央、國務院關於構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》正式發布，首次將數據與土地、勞動力、資本、技術並列為生產要素，旨在深化要素配置的市場化改革，推動經濟發展的質量變革、效率變革和動力變革。
將數據作為一種生產要素單獨列出，反映出網際網路大數據時代的新特徵。通過加快培育數據要素市場，依託數據提升組織生產效率、決策效率，增加感知、預測、防範風險的能力，為社會提供更好的產品和服務，已成為時代所需。
根據《2020年中國數字經濟發展白皮書》數據顯示，2019年，我國數字經濟增加值規模達到35.8萬億元，佔GDP比重超過1/3。數字經濟名義增長15.6%，是同期GDP名義增速近2倍。我國數字經濟發展已呈現出高質量、高增速的雙高特性，同時也加快向數字產業化、產業數位化、數據價值化、數位化治理的「新四化」趨勢轉型的步伐。
一個國家數據經濟的產業實力、市場規模、治理水平、開放程度，將決定其在全球數字經濟產業鏈中的地位。從宏觀經濟視野來看，良好的產業基礎以及支持數字經濟發展的政策快速落地，對推動我國供給側結構性改革、經濟高質量發展和提升國家數字競爭力都將產生重要價值和深遠影響。
但與此同時，也應注意到個人信息保護和利用的數據治理問題已經成為世界各國的難題。對於網民數量眾多的中國，在完成大數據積累的同時，其協同、整合、高效使用等方面的治理難度也會遠超任何一個國家。作為新時代下的生產要素，如何提高數據的管理能力，並使其得以高效配置以形成應用合力，則是有效發揮規模經濟和範圍經濟的核心關鍵。
數據管理的重要作用日益凸顯
2020年5月，工信部印發《關於工業大數據發展的指導意見》，提出促進工業數據匯聚共享、融合創新，提升數據治理能力，加強數據安全管理，著力打造資源富集、應用繁榮、產業進步、治理有序的工業大數據生態體系。並強調要完善數據治理，開展數據管理能力評估貫標，推廣《數據管理能力成熟度評估模型》（GB/T36073-2018，簡稱DCMM）國家標準，構建工業大數據管理能力評估體系，引導企業提升數據管理能力。
DCMM是我國數據管理領域首個國家標準，由中國電子技術標準化研究院牽頭制定，一舉填補該領域在國內一直以來缺乏完善的數據管理成熟度體系的空白。通過實施該標準，可以規範和指導相關單位提升數據管理水平，充分挖掘釋放數據要素對其他要素效率的倍增作用，幫助企業查明問題、找到差距、指出方向，建設與企業發展戰略相匹配的數據管理能力體系。
中之傑總裁蘇玉學認為，數位化轉型是用數據的自覺流動化解複雜系統的不確定性，優化資源配置效率，提升企業的新的技能優勢。工業網際網路平臺在整個數位化轉型中充當了重要的載體和支撐，它正驅動工業全要素、全流程、全產業鏈、全價值鏈、全服務鏈、全金融連、全人才鏈、全生態鏈的深度互聯互通，正在改變和顛覆傳統工業形態，重新定義和優化整個的業務流程。
在日前「數據治理與流通高峰論壇暨全國DCMM現場工作會」上，中國電子信息行業聯合會常務副會長曲維枝表示，數位化轉型是數字經濟時代的必然選擇，數據就像水源，不斷滋潤數字經濟高質量發展的同時，也需要我們強化數據治理和管理的能力。從當前形勢看，中國是在個人信息數據治理方面做得最好的國家之一。尤其在新冠肺炎疫情防控當中，對於大數據技術的應用，有力地支撐了流動人群疫情態勢的研判和防禦的精準施策，充分顯示出我國在數據治理方面的巨大優勢。
作為DCMM試點地區，北京、天津、河北、山西、江蘇、廣東、寧波、貴州、上海等9個省市近年來積極開展相關工作的探索和推廣，取得長足進展並積累了寶貴經驗。據國網河北省電力有限公司數據中心副主任辛銳介紹，國網河北省電力有限公司負責河北南部電網的規劃建設和運營管理，服務全省2400萬用戶。通過引入數據管理成熟度國標，結合DCMM各能力域對電力大數據進行高效管理，可應用在服務政府、社會、企業各個方面，如助力復工復產、確保扶貧取得實效、監測水資源、解析產業發展情況，以及解決散亂汙企業監管難、治理難等。
數據治理與政府現代化會成為近年來不斷升溫的話題，也將是未來若干年持續拓展的跨界主題。清華大學社會科學學院張小勁指出，這是網絡化與大數據時代推進中國治理體系和治理能力現代化的關鍵環節。以北京市12345熱線電話數據為基礎而實現數據治理創新為例，通過來電問題以及來電、回電、復電，積累了響應率、解決率、滿意率的數據管理分析，加之基於數據標準以及數據的安全開放的多元數據融合，從而對市民的民生需求有更好的認識。
商業方面，在企業推進數位化轉型的過程中，挖掘數據的價值以賦能業務已經成為普遍共識，如何實現數據驅動業務的場景化落地，成為企業當前亟需解決的關鍵問題。華為數據使能規劃諮詢總監潘婧表示，華為在自身數據管理體系變革過程中，結合國際、國內標準，積累了一套實現跨流程、跨系統信息集成共享，使能業務高效運作的數據管理框架、技術平臺和工具集，為華為自身業務持續提供清潔、透明、安全和智慧的數據資產。繼而可以從多角度、多層次、多粒度挖掘數據價值，實現數據驅動運營，完成數位化轉型。
隨著數據的價值不斷被發掘，數據管理的重要作用日益凸顯，不斷為盤活數據資源、打通數據流程、發揮數據價值保駕護航。只有切實探索數據生產要素與產業結構升級的內在關係，才能抓住新一輪科技革命和產業變革的重大機遇，開啟數據要素規模龐大的萬億級市場。