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釋放企業(yè)“數(shù)”活力

數(shù)據(jù)作為新型生產(chǎn)要素，已融入經(jīng)濟社會各環(huán)節(jié)，成為推動高質(zhì)量發(fā)展的關鍵動力。近年來，我國數(shù)字經(jīng)濟增長迅速，數(shù)字基礎設施規(guī)模大幅提升，技術和產(chǎn)業(yè)日益成熟。2024年全國數(shù)據(jù)工作會議公布，2023年我國數(shù)據(jù)生產(chǎn)總量預計超32ZB?！?023年中國數(shù)據(jù)交易市場研究分析報告》指出，2022年數(shù)據(jù)交易規(guī)模達876.8億元，占全球數(shù)據(jù)市場交易規(guī)模的13.4%，占亞洲數(shù)據(jù)市場交易規(guī)模的66.5%。這意味著我國已成為全球數(shù)據(jù)大國。如何讓數(shù)據(jù)“供得出”“流得動”“用得好”，充分釋放數(shù)據(jù)潛力，是當前亟待解決的問題。

為促進數(shù)字經(jīng)濟和數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展，國家數(shù)據(jù)局于2023年10月25日正式揭牌。2023年12月，國家數(shù)據(jù)局等17部門聯(lián)合印發(fā)《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，旨在發(fā)揮數(shù)據(jù)要素乘數(shù)效應，加快推動數(shù)據(jù)在多元場景應用，持續(xù)釋放“數(shù)”活力，培育經(jīng)濟發(fā)展新動能。

“數(shù)據(jù)要素×”效應是從局部數(shù)據(jù)連通分析到多源數(shù)據(jù)融合驅動的創(chuàng)新涌現(xiàn)。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)要素價值將得到進一步釋放，推動數(shù)字化轉型向更深層次發(fā)展，催生新質(zhì)生產(chǎn)力，為企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展提供新動能。

數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長及規(guī)?；瘧谜诟淖兤髽I(yè)的生產(chǎn)方式和商業(yè)模式，并促進生產(chǎn)關系的變革和創(chuàng)新。如今，數(shù)據(jù)不僅是一種資源，更是推動企業(yè)創(chuàng)新和價值創(chuàng)造的關鍵要素。企業(yè)利用數(shù)據(jù)資源和信息技術，能夠有效提升生產(chǎn)效率和市場競爭力，實現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展。

“數(shù)據(jù)要素×”效應的特征

“數(shù)據(jù)要素×”效應是對多源多維多類型動態(tài)數(shù)據(jù)深度融合的概括，意味著將來自不同數(shù)據(jù)源、涉及不同時間和空間、具有多種維度和類型的數(shù)據(jù)進行全面整合和融合的過程。這種融合并非數(shù)據(jù)的簡單堆疊，而是在多個維度上相互交織、關聯(lián)，形成更復雜、多樣化的數(shù)據(jù)結構。在這一過程中，數(shù)據(jù)不再是靜態(tài)信息，而是具有動態(tài)性，能夠更好地反映現(xiàn)實世界的變化和發(fā)展趨勢。國家數(shù)據(jù)局副局長沈竹林指出，“數(shù)據(jù)要素×”效應主要有三個方面特征：從簡單的數(shù)據(jù)連接到協(xié)同應用；從單一的數(shù)據(jù)使用到多維度的數(shù)據(jù)復用；從簡單的數(shù)據(jù)疊加到多源多類型數(shù)據(jù)的融合創(chuàng)新。

從數(shù)據(jù)要素到“數(shù)據(jù)要素×”效應，滿足了對數(shù)據(jù)準確度的要求。隨著市場競爭加劇和消費需求不斷變化，企業(yè)越來越依賴數(shù)據(jù)來支撐業(yè)務決策和發(fā)展戰(zhàn)略。多維數(shù)據(jù)能夠提供可靠的信息支撐，幫助企業(yè)把握市場動態(tài)和客戶需求，進而及時調(diào)整戰(zhàn)略以保持競爭力。因此，企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求變得越來越迫切。近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術的快速發(fā)展，對于海量數(shù)據(jù)的收集、傳輸、存儲、分析及應用已成為必要能力。數(shù)據(jù)要素作為新型生產(chǎn)資料的重要組成部分，也面臨著更高的要求。企業(yè)需要采用多源多維多類型動態(tài)數(shù)據(jù)對經(jīng)營管理進行全面準確的刻畫，這將成為提升數(shù)據(jù)分析準確度的重要途徑。此外，多源數(shù)據(jù)融合也將進一步發(fā)揮數(shù)據(jù)的協(xié)同效應與網(wǎng)絡效應，挖掘并釋放數(shù)據(jù)要素的價值。不同維度、不同領域知識的組合與碰撞將進一步催生新技術、新產(chǎn)品及新產(chǎn)業(yè)、新模式，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力。

“數(shù)據(jù)要素×”效應促進垂直領域大模型發(fā)展。構建垂直領域大模型需要充分發(fā)揮“數(shù)據(jù)要素×”效應。數(shù)據(jù)驅動的學習和優(yōu)化是提高大模型性能的關鍵。利用多源多維多類型動態(tài)數(shù)據(jù)，可以有效提高模型的準確性和泛化能力，滿足不同行業(yè)的個性化需求。此外，構建針對特定行業(yè)的大模型通常需要大量訓練數(shù)據(jù)的支撐，發(fā)揮“數(shù)據(jù)要素×”效應還可以有效優(yōu)化數(shù)據(jù)訓練過程，提高大模型性能和效率。另外，不同行業(yè)和垂直領域的人工智能應用需要多元化的數(shù)據(jù)類型和來源，充分發(fā)揮“數(shù)據(jù)要素×”效應有助于整合和利用多元化數(shù)據(jù)資源，滿足各行業(yè)數(shù)據(jù)訓練和應用需求。未來，工業(yè)人工智能的發(fā)展離不開對多源、多維、多類型動態(tài)數(shù)據(jù)的充分利用。這種數(shù)據(jù)的豐富性和多樣性為工業(yè)人工智能提供了更廣闊的發(fā)展空間和更深層次的應用場景。通過整合和利用這些數(shù)據(jù)，工業(yè)人工智能可以更準確地分析和理解復雜生產(chǎn)過程、設備狀態(tài)和市場趨勢，從而實現(xiàn)企業(yè)智能決策，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率。同時，這些數(shù)據(jù)還可以為工業(yè)人工智能的模型訓練和優(yōu)化提供豐富的學習素材，幫助其不斷提升性能和適應復雜環(huán)境。因此，多源多維多類型動態(tài)數(shù)據(jù)的充分利用將成為工業(yè)人工智能發(fā)展的關鍵驅動力，為工業(yè)領域帶來創(chuàng)新變革。

“數(shù)據(jù)要素×”效應多方位推動企業(yè)數(shù)字化轉型

一方面，“數(shù)據(jù)要素×”效應將推動企業(yè)數(shù)字化轉型從局部數(shù)字化階段到全局網(wǎng)絡化階段，再到生態(tài)智慧化階段的跨越提升。

局部數(shù)字化階段到全局網(wǎng)絡化階段：在局部數(shù)字化階段，企業(yè)開始升級部分業(yè)務，但數(shù)據(jù)往往分散且存在信息孤島。企業(yè)通過建立數(shù)據(jù)共享平臺，整合多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)內(nèi)外部信息的聯(lián)通和協(xié)同，促進企業(yè)向全局網(wǎng)絡化階段的跨越。

全局網(wǎng)絡化階段到生態(tài)智慧化階段：在全局網(wǎng)絡化階段，企業(yè)與外部合作伙伴共享數(shù)據(jù)，但仍未達到智能化決策。企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)分析和人工智能等技術，對數(shù)據(jù)進行深度挖掘和智能化管理，推動企業(yè)向生態(tài)智慧化階段的跨越。

另一方面，“數(shù)據(jù)要素×”效應將推動企業(yè)數(shù)字化轉型各個階段的管理迭代升級。

局部數(shù)字化階段的升級：“數(shù)據(jù)要素×”效應將促使企業(yè)加強數(shù)據(jù)整合和共享機制。在局部數(shù)字化階段，企業(yè)往往面臨著數(shù)據(jù)分散、信息孤島的情況，導致數(shù)據(jù)利用效率低下。建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺和共享機制，整合多源數(shù)據(jù)，實現(xiàn)各部門間數(shù)據(jù)的共享，從而提升數(shù)據(jù)利用效率和準確性，加速局部數(shù)字化階段的迭代升級。此外，多源多維多類型動態(tài)數(shù)據(jù)相互校驗還將提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和準確性，為企業(yè)數(shù)字化轉型提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。

全局網(wǎng)絡化階段的升級：“數(shù)據(jù)要素×”效應將促進全局網(wǎng)絡化階段的數(shù)據(jù)共享和協(xié)同應用。在此階段，企業(yè)已經(jīng)建立了與外部合作伙伴的數(shù)據(jù)連接，但可能存在數(shù)據(jù)交流不暢、信息共享不足等問題。企業(yè)可以進一步完善數(shù)據(jù)共享平臺，促進內(nèi)外部數(shù)據(jù)全面對接與共享，實現(xiàn)更高效的信息流動和資源協(xié)同利用。其次，大量多維度數(shù)據(jù)將進一步推動企業(yè)應用智能化數(shù)據(jù)處理工具，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)更深層次的分析，推動全局網(wǎng)絡化階段的迭代升級。

生態(tài)智慧化階段的升級：“數(shù)據(jù)要素×”效應能夠推動生態(tài)智慧化階段的數(shù)據(jù)智能化處理和利用。在這個階段，企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)通過產(chǎn)業(yè)生態(tài)互聯(lián)數(shù)據(jù)進行智能決策和預測分析，但仍然存在著信息處理和利用方面的挑戰(zhàn)。

多源多維多類型動態(tài)數(shù)據(jù)融合將進一步提升人工智能技術的精度，大模型訓練的準度，實現(xiàn)精準決策和預測?！皵?shù)據(jù)要素×”能夠為人工智能算法提供更加多元的信息，使其在處理復雜問題時能夠準確地把握關鍵特征和規(guī)律。通過精準訓練，人工智能工具能夠更好地理解數(shù)據(jù)，并從中提取有價值的信息，從而提升決策和預測的準確性。這將有助于企業(yè)有效地應對變化莫測的市場環(huán)境，實現(xiàn)智能化決策和運營管理，推動生態(tài)智慧化階段的持續(xù)升級。

“數(shù)據(jù)要素×”效應對企業(yè)動態(tài)能力的影響

動態(tài)能力理論強調(diào)企業(yè)在面對市場環(huán)境的變化時，必須具備適應和變革能力，以獲得競爭優(yōu)勢和持續(xù)發(fā)展。 “數(shù)據(jù)要素×”效應能夠提升企業(yè)動態(tài)響應能力，幫助企業(yè)應對快速變化的市場挑戰(zhàn)，并推動數(shù)字化轉型升級，具體包括四個方面（如圖1所示）。

協(xié)作融合能力。協(xié)作融合能力不僅包括企業(yè)內(nèi)部各部門之間的信息共享和協(xié)作，也包括企業(yè)外部供應鏈伙伴、客戶、聯(lián)盟伙伴及其他利益相關者之間的協(xié)作關系。

一方面，企業(yè)整合多源多維多類型動態(tài)數(shù)據(jù)能夠促進部門間信息共享及協(xié)作溝通的主要原因在于統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺。

平臺通過整合多源多維數(shù)據(jù)，消除了數(shù)據(jù)的重復和邏輯矛盾，提高了數(shù)據(jù)的準確性和一致性，從而增強各部門對數(shù)據(jù)的信任。共享數(shù)據(jù)不僅節(jié)約了重復勞動的時間和精力，還避免了信息孤島問題，降低了溝通成本，促進部門間的協(xié)作溝通。此外，多源多維數(shù)據(jù)的整合為各部門提供了更全面的信息視角，使單個部門可以更好地了解整個企業(yè)的運營情況和市場趨勢，促進跨部門協(xié)作和共同制定戰(zhàn)略計劃?！皵?shù)據(jù)要素×”效應提升了企業(yè)內(nèi)部跨部門協(xié)作和各環(huán)節(jié)協(xié)同的能力，從而促進了企業(yè)內(nèi)部的協(xié)作融合。

另一方面，“數(shù)據(jù)要素×”效應可以通過多種途徑提升企業(yè)與外部合作伙伴的協(xié)作融合能力，如供應鏈伙伴、客戶、聯(lián)盟伙伴及其他利益相關者。

通過整合多源多維多類型動態(tài)數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠獲得全面、準確的信息，從而更好地理解和把握外部合作伙伴的需求、偏好和行為，更好地滿足合作伙伴的需求，建立更緊密的合作關系，提高合作效率。另外，對數(shù)據(jù)要素價值的關注也將推動企業(yè)升級數(shù)字化系統(tǒng)和工具，使得企業(yè)與外部合作伙伴之間的溝通和協(xié)作變得便捷和高效，實現(xiàn)與供應鏈伙伴、客戶等的實時交流和信息共享，提高決策效率和響應速度。此外，多維數(shù)據(jù)能夠促進企業(yè)與行業(yè)組織、政府部門、非營利組織等利益相關者的溝通與合作，共同應對市場挑戰(zhàn)和社會問題，實現(xiàn)多方共贏。 

研發(fā)創(chuàng)新能力。創(chuàng)新能力是企業(yè)生存發(fā)展的基石，保證企業(yè)不斷推出新產(chǎn)品、新技術，保持市場競爭優(yōu)勢。在研發(fā)創(chuàng)新能力方面，“數(shù)據(jù)要素×”效應可以為企業(yè)提供更加豐富和全面的數(shù)據(jù)資源，有利于企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)。通過整合多源多維多類型動態(tài)數(shù)據(jù)，企業(yè)可以全面把握市場需求、技術趨勢和競爭環(huán)境，從而為研發(fā)創(chuàng)新提供準確的信息支持和決策依據(jù)。數(shù)據(jù)驅動的創(chuàng)新模式可以幫助企業(yè)更加精準地把握市場機會，提高研發(fā)成功率。深度融合動態(tài)數(shù)據(jù)還能夠為人工智能模型的訓練提供豐富和全面的數(shù)據(jù)基礎，賦能企業(yè)研發(fā)應用場景，加速企業(yè)創(chuàng)新。例如，利用人工智能技術對材料屬性和結構進行分析和預測，加速新材料的發(fā)現(xiàn)和應用，推動材料科學和工程領域的創(chuàng)新發(fā)展。此外，數(shù)據(jù)要素綜合利用還能夠促進不同領域和行業(yè)之間的交叉融合，激發(fā)創(chuàng)新火花，推動新技術、新產(chǎn)品的涌現(xiàn)?！皵?shù)據(jù)要素×”效應為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提供了強大的支持和推動力，有助于提升企業(yè)智能化水平。

快速響應及決策能力。不斷迭代升級的信息技術可以幫助企業(yè)在快速變化的市場環(huán)境中，抓住機遇并規(guī)避風險?！皵?shù)據(jù)要素×”效應賦能企業(yè)科學決策，充分利用數(shù)字化分析評估工具，減少人為主觀偏見，提高決策的準確性和可靠性，有助于企業(yè)更好地應對外部環(huán)境的變化。通過多源多維多類型動態(tài)數(shù)據(jù)深度融合，企業(yè)能夠全面掌握外部環(huán)境的變化趨勢和潛在挑戰(zhàn)，從而提高對市場需求、競爭動態(tài)等方面的敏感性，使企業(yè)能夠及時調(diào)整市場策略。此外，科學決策基于充分的數(shù)據(jù)分析，使得企業(yè)能夠客觀、準確地制定戰(zhàn)略規(guī)劃和業(yè)務決策，從而提升內(nèi)部運營的靈活性和響應速度。通過多源多維多類型動態(tài)數(shù)據(jù)的深度融合，企業(yè)能夠更全面地了解內(nèi)部運營狀況、資源利用情況及員工績效等多方面信息，迅速響應和解決內(nèi)部問題，優(yōu)化業(yè)務流程和資源配置，從而提高運營效率。

風險防控能力。“數(shù)據(jù)要素×”效應對企業(yè)風險防控能力的影響是多方面的，通過深度融合多源數(shù)據(jù)，使企業(yè)能夠更好地識別、評估和應對各種風險，包括市場、經(jīng)濟、技術、運營、法律法規(guī)、自然環(huán)境、戰(zhàn)略和聲譽等方面的風險。進而提升企業(yè)風險管理水平，保障企業(yè)平穩(wěn)發(fā)展。例如，針對金融風險，企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)技術實時監(jiān)測、分析宏觀經(jīng)濟指標、金融市場波動等信息，及時調(diào)整資金策略和投資組合，降低經(jīng)濟金融風險。針對自然災害風險，多源、實時動態(tài)數(shù)據(jù)的獲取可以幫助企業(yè)實時監(jiān)測氣象數(shù)據(jù)、環(huán)境污染情況等信息，面對來臨的自然災害風險，及時調(diào)整生產(chǎn)計劃和采取應對措施，降低損失。針對聲譽風險，通過輿情監(jiān)測和社交媒體數(shù)據(jù)分析，及時了解公眾對企業(yè)的看法和反饋意見，采取積極的溝通和公關措施，降低聲譽風險。數(shù)據(jù)要素的全面整合和綜合分析可以幫助企業(yè)更好地了解風險的相互關聯(lián)和影響，提高風險管控的系統(tǒng)性和針對性。

“數(shù)據(jù)要素×”效應能夠促進企業(yè)提升協(xié)作融合能力、研發(fā)創(chuàng)新能力、快速響應及決策能力及風險防控能力，進一步在數(shù)字化轉型過程中實現(xiàn)跨越式升級。協(xié)作融合能力的提升促進了內(nèi)外部信息共享和協(xié)作，推動數(shù)字化轉型；研發(fā)創(chuàng)新能力的增強推動了技術和產(chǎn)品質(zhì)量的跨越式提升；快速響應及決策能力的提升使企業(yè)能夠快速適應外部環(huán)境變化；風險防控能力的增強有助于保障數(shù)字化轉型的穩(wěn)步推進。這些能力將推動企業(yè)在數(shù)字化轉型過程中不斷跨越，實現(xiàn)可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。

在數(shù)字化轉型的道路上，“數(shù)據(jù)要素×”效應將會加速企業(yè)創(chuàng)新迭代，抓住機遇，迎接挑戰(zhàn)，實現(xiàn)持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展。