(一)对数据要素市场化认识不准确
不少人未认识到数据要素市场化,绝不仅仅是数据交易,更不仅仅是原始数据交易,且不论数据本身的所有权可能不该也无法进行交易。数据要素包括数据资源和数据应用能力;数据要素市场化,同时包括数据资源市场化和数据应用能力市场化。数据要素市场化的目的,是要将数据资源最终转化为生产力,促进数字经济社会的发展。比如,企业数字化升级工作目前已基本完成以计算机化和网络化为主要内容的信息化改造,实现了技术要素市场化的目的,使生产力在一定程度上得到提升;企业将更加需要依靠数据应用服务所提供的数据产品(从数据产品中获得市场环境、经营战略、产品设计、营销策略等方面需要的信息),发现问题、解决问题,再次提升自身发展能力,并由此提高生产力,实现数据要素市场化的目的。智慧城市、智慧乡村、智慧服务业的推进和发展也是同理,也都需要数据应用服务产业的跟进。
(二)对数字红利受益主体认识不全面
不少人未认识到数据作为新型生产要素,不能仅仅是公权机构和数据寡头的专属权益,必须普惠全社会,要让社会机构、组织、企业、个人等都能从数字红利中受益。那些在数据获取和处理能力方面缺失或很弱的机构、组织、企业和个人,尤其是中小企业和个人,也都有着大量、迫切、紧急、遂行的针对其个体的数据应用服务需求,要通过数据应用服务产业的发展,为它们提供不同层次、不同需求的数据产品,让它们从数字红利中受益。
(三)对开源网络数据价值认识不到位
这是目前在认识方面最严重的缺失。不少人不知道或不清楚或不认识什么是开源网络数据因而忽视甚至否认开源网络数据不可替代价值的。开源网络数据是大数据的主体和重要组成部分,相比公权机构数据和法人私有数据,更全面、更大量、更广泛、更新颖、更迅速、更关联,其中蕴藏着取之不尽、用之不竭的宝藏,是重要的基础性战略资源。开源网络数据没有国界,谁都可以使用。开源网络数据的使用能力,是一个国家数据应用服务能力和水平、乃至数据应用能力和水平强弱、高低的重要标志,是大数据领域国际竞争力的重要体现。
(四)对数据应用服务领域关键技术认识不清
目前大多数研究机构和相关企业仍热衷于已有数据分析、结构数据采集、公权机构数据和法人私有数据统计分析等相关技术的研发。已有数据的分析与未知数据的挖掘,结构数据的采集与非结构数据的融合,数据的统计分析与数据的关联精准研判,采用的是完全不同的方法。未知数据挖掘、非结构数据融合、数据关联精准研判等技术,创新难度更大,创新要求更高,对于提高数据应用服务水平、质量和能力意义更加重大。相关技术的提升,可以从根本上解决目前数据应用服务中态势分析结果居多、精准分析产品极少的服务范围窄、服务水平低的问题。
(五)"数据孤岛"问题有待解决
我国目前在数据应用方面还存在一些不足。如在公权数据和私有数据方面,存在“孤岛”现象,形成应用的局限,不能够将公权和私有数据的社会价值最大化。在“野生数据”方面,一是对“野生数据”的价值认识不足,认为利用“野生数据”难以形成有价值的信息,只有公权数据和私有数据才是有价值的数据。二是对“野生数据”的采集加工能力较低,对于散落在互联网各个层面的“野生数据”(即开源网络数据),大部分企业和用户在需要时既不知道去哪里采集,也不知道应该如何采集,无法形成有效的应用,而“野生数据”的挖掘和应用是数据应用服务中的重要部分。
数据应用服务产业是互联网时代的高端服务业,它的发展将大幅提升我国数据应用能力。目前在企业间、行业间、政府间的“数据孤岛”问题,本质上是利益关系问题,仅靠技术和机制很难完全解决“孤岛”问题、实现数据融通汇合。而数据应用服务产业以应用为先导,以利益关系为手段去进行各类数据资源的整合,可以成为解决“数据孤岛”问题,实现数据汇通融合的一条有效途径,实现私有数据、公权数据、“野生数据”的融合和综合应用,大大提升我国数据应用水平。
一个国家的数据应用水平不应仅着眼于政府和一些数据“寡头”的数据应用程度。数据应用红利应惠及全社会,大量的中小型企业不能因其手中无数据而置身于数据圈之外。数据应用服务产业发展的一个重点就是为广大的“无数据”企业和机构提供各种数据应用服务,协助他们合法获取数据、利用数据、受惠于数据。从另一个角度看,市场应用方虽然对这些公司所拥有的数据有强烈需求。但是这些掌握海量数据资源的公司毕竟是超大型公司,而其他公司和机构往往望而生畏,因为与这些超大型公司谈判成本过高,获取数据资源的成本也是难以预料,因此大多知难而退。而对于最大的数据应用方——政府来说,对海量的信息源认识不够,同时没有充足的数据人才资源储备。在担心新数据应用会导致传统数据资源的闲置,并影响到相关部门的利益的同时,还存在着资金渠道的问题。例如,如何通过购买服务来实现数据最大化的应用。而这部分资金如何列入政府预算。往往政府喜欢自己投入建立自己管理的数据系统和平台,但是购买服务,把利用数据的权力放给民营企业甚至是社会,还是从观念上没有认可。
数据要素市场化最重要的任务是如何实现新数据对传统数据的替代,真正实现数据革命。很多人还没有认识到这个问题。例如,从人口普查角度看,每10年一次人口普查,大多通过抽样调查来统计人口流动信息。实际上通过手机信令和网络应用数据,很容易就可以拿到与人口流动以及空间分布相关的所有数据。这次防疫期间的轨迹追踪等就充分发挥了手机信令数据的作用。涉及数据要素市场化,重要的是对数据革命的认识和观念的调整。同时也要真正破解要素市场化面临的各种阻力和体制矛盾。从目前看,对数据要素市场的认识还是更多地停留在对传统数据源的认知,而真正的革命则是基于信息革命和互联网数据对传统数据的替代,同时需要通过利益机制的调整来开发市场和建立新的数据收益关系。【作者:任海平 中国国际经济交流中心研究员;黄劲 颐信科技有限公司董事长】
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