一、厘清数据要素内涵特征
1.新征程、新要素、新要求
站在“两个一百年”奋斗目标的历史交汇点上，党的十九届五中全会谋划长远，为中国擘画了一幅波澜壮阔的新发展蓝图。深刻认识新发展阶段、全面贯彻新发展理念、着力构建新发展格局——这三个“新”，构成了规划建议全文的逻辑主线，体现着习近平总书记对中国未来发展的深邃思考。今年是“十四五”开局之年，“十四五规划及和2035年远景目标纲要”以“加快数字化发展，建设数字中国”为题独立成篇，明确提出迎接数字时代，激活数据要素潜能，推进网络强国建设。“十四五规划”在数据要素相关规则方面则强调，要加快建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全保护等基础制度和标准规范；建立健全数据产权交易和行业自律机制，培育规范的数据交易平台和市场主体等。这为今后各地加快数据要素市场培育指明了方向。

2.第二次机器革命悄然而至
我们处在一个什么样的时代？有人说，人类迈入第二次机器革命时代。回想1776年，瓦特发明的第一台实用蒸汽机，开启了第一次机器革命，将人类从繁重的体力劳动中解放出来，实现了让机器代替人去干脏活、累活，马力成为衡量生产效率的关键指标。而1946年，第一台通用计算机则让机器能够去思考、去处理各类数据及信息，这是机器从承担体力劳动转向脑力劳动的巨大变革。以计算机为代表的数字技术的崛起和普及，标志着人类正迈向第二次机器革命。数字技术正深刻地改变人类获取数据、管控数据、利用数据、传播数据的方式，数据已成为推动人类经济社会发展的新能源，驱动人类迈向数字文明。海量数据能够让笨重的机器逐步具备“思考”的能力，算力正成为衡量数字经济生产效率的重要指标，数据成为驯养智能机器的粮食。

3.数据要素——全球争夺的新赛道
数据和计算已成为全球博弈的新赛道，并成为新一轮科技革命争夺的制高点。2020年可谓是数据要素元年。美国提出“将数据转化为战略性资产”的联邦数据战略，从而保持其在全球数字经济领域的优势地位，并逐步形成“总统推动、政府垂范；法规赋权、项目牵引；与时俱进、及时更新；评估成效、闭环管理”的数据治理体系。欧盟将“抓数据、抓技术、抓设施”作为打造数字欧洲未来10年的重要内容，并相继发布了《欧洲数据战略》《欧洲数据治理法案》《开放数据和公共信息再利用指令》等一系列政策及法规，争当“全球数字经济领导者”。我国作为数据大国，在2020年3月正式印发了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，把数据列为生产要素参与分配，提出了要加快数据要素市场培育，强化数据治理工作。

4.如何认识数据要素？
古希腊哲学家、数学家毕达哥拉斯提出，数即万物，万物皆数。数据是现实世界各类实体对象属性（特征）在意识世界和数字世界的一组映射或投影，是描述和刻画现实世界客观对象的最基本单元。数据-信息-知识-智慧（DIKW）金字塔模型用于分层描述数据、信息、知识与位于顶层的智慧之间的关系。数据一般被称为“信息的原材料”，而信息则被称为“在上下文语境中的数据”，知识是经组织加工后的一组信息，智慧则是灵活运用知识进行科学判断和决策的能力。
人类历史也是一部数据处理方式的演变史。这里引用梅宏院士的相关观点。数据是描述、认识客观世界的重要载体。从文明之初的“结绳记事”，到文字发明后的“文以载道”，再到近现代科学的“数据建模”，数据一直伴随着人类社会的发展变迁。随着数字技术的快速发展和广泛应用，人类掌握数据、处理数据的能力实现了质的跃升，通过万物数字化，来构建现实世界的数字空间映像（即数字孪生）已成为可能。人类正在开启“万物数字化、万物互联”的数字时代。这为人类认识世界和改造世界提供了一种颠覆性手段。将劳动、土地、资本、技术、管理、知识等各类要素数字化并数据化，将对提高生产效率发挥乘数倍增作用，形成新型数据生产力。数据已经成为重要的生产要素。数据作为生产要素的特征、价值和意义可以从两个视角来看：一是本体论视角，数据本身蕴含很多信息、知识、规律甚至智慧，蕴含着价值。二是方法论视角，数据成为其他生产要素的数字空间“孪生”，从而实现赋值、赋能。

5.数据要素六大特征
联合国提出“将数据视为一种（全球）公共品”的议题。数据要素的6大特征包括：1）获得的非竞争性，即开发成本高，在动态使用中发挥价值，边际成本递减，可多方同时获得使用权；2）使用的非排他性（或非独占性），即可复制、可共享、可交换、可多方同时使用，共享增值；3）价值的非耗竭性，即可重复使用、可组合、可再生，在合理运维情况下可永远使用；4）源头的非稀缺性，即万物数据化，快速海量积累，总量趋近无限，具有自我繁衍性；5）价值的非衡价性，即数据价值随应用场景变化而变化，不同应用场景中数据价值不同；6）对象的社会多元性，即数据是客观事实的描述，万事万物及其行为轨迹都可数字化并数据化。
最为重要的，数字数据必须依托安全可信的数据基础设施（即全国一体化大数据中心体系）安全有序流动起来，才能发挥价值和潜能。

二、提升数据治理硬核能力
1.数据治理成为全球新焦点
联合国发布的《2021年数字经济报告》指出，数据和数据流动的治理工作至关重要。数据驱动的数字化创造了全球性机遇，也带来了全球性挑战，需要采取全球性解决方案，增强积极影响并减轻消极影响。有效的全球数据治理是利用数据实现以人为本的《2030年可持续发展议程》的经济、社会和环境目标的先决条件。
联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯指出:“如何管理和利用激增的数字数据造福全球是我们面临的一大挑战。数据已成为创造私人价值和社会价值的重要战略资产。如何处理这些数据将极大地影响我们实现可持续发展目标的能力。走上一条数字和数据治理的新道路，现在比以往任何时候都更加重要。”

2.数据要素化的四道难关
数据要素化的四道难关包括：1.数据战略执行能力不足；2.数据管理重视程度不高；3.数据碎片化、割据化、孤岛化；4.数据安全防护能力有待提升。
3.打造数据生产力
《2021年数字经济报告》指出，在数据驱动的数字经济的新背景下，所有权和主权等概念正受到挑战，重要的不是确定谁“拥有”数据，而是谁有权访问、控制和使用数据。马克思在《资本论》指出，各种经济时代的区别，不在于生产什么，而在于怎样生产，用什么劳动资料生产。数据生产力最终比拼的是，在由法治制度重塑的新型生产关系下，数据供给（生产资料）、算力平台（生产工具）、算法能效（数字化劳动者）等关键要素保障能力的倍乘效应。
4.加紧构建数据治理体系
梅宏院士在《数据治理之论》中指出，实施国家大数据战略、建设数字中国、发展数字经济是新时代的必然选择，其途径是加快推进各行各业的数字化转型，其关键是加快培育数据要素市场。这是一项系统工程，需要统筹、系统化推进，数据治理体系的构建需要先行。数据治理体系涉及多层次、多维度、多方的参与，需要统筹处理好国家、行业及组织三个层级之间的关系，从制度法规、标准规范、应用实践和支撑技术等四个方面多管齐下，着力抓好数据资产地位确立、管理体制机制、共享与开放、安全与隐私保护等四大类重要工作。数据治理的基点是将数据作为重要战略资源，作为生产要素，激活数据要素潜能，目标是最大化释放数据价值，以及强化数据安全和保护个人隐私。
5.培育数据要素市场的六大措施
培育数据要素市场的六大措施可概括为：1）明确权责（生产关系），从政策、法规、制度、标准等层面加强顶层设计，理顺数据生产关系；2）丰富资源（生产资料），建立高质量数据要素体系，摸清家底，构建有序的全量化资源底账，从源头上提升数据质量；3）强化平台（生产工具），持续提升数据基础设施（包括技术平台、业务平台、加工平台）的服务能力，搭建安全可信的数据开发利用环境，研发创新各类工具箱、加工流水线；4）构建生态（劳动者），构造政产研学用多元主体参与的服务生态体系，形成一批加工基地、应用创新中心，培训拥有数据治理知识体系的劳动大军，培育扶植新职业、新分工、新能力，特别是注册数据管理师、首席数据官及数据经纪人等；5）深抓场景（生产模式，商业模式）——以数字政府、智慧城市、数字金融、智慧出行、健康医疗等多领域应用场景牵引，不断创新各类生产模式和商业模式；6）防范风险（安全保障），强化底线思维，提高伦理道德意识，守住数据安全、个人隐私保护的防线。

6.积极探索数据要素市场运营新模式
首先疏通以组织、部门、行业及领域内部数据共享交换和分析使用为主的流通内循环；其次以委托授权的数据处理中枢（即数据运营服务商）为纽带，逐步形成以数据运营服务商、数据经纪人、数据交易机构等多类市场主体参与的流通外循环，进而有效打通数据要素市场的任督二脉。
借鉴公共资源管理方式，将公共数据纳入公共资源配置范畴，探索数据要素一、二级市场配置模式，开展数据中介、数据经纪人、数据信托等模式在特定领域的小范围尝试实践，实现资源配置程序合规化、效率最大化和效能最优化，统筹健全数据管理权、运营权、开发权、使用权及监管权等多维权限的权责设定、授权及监督体系，探索形成数据资源价值的收益分配机制，确保数据生产、流通、分配、消费等各环节可管可控。
7.大力推动DCMM贯标工作
以国家标准《数据管理能力成熟度评估模型（DCMM）》为蓝本，要从数据战略、数据治理、数据架构、数据安全、数据标准、数据质量、数据应用及数据全生命周期等8个方面、28个子项、445个控制点入手，持续提升各参与主体数据治理硬核能力，为构建可信任的数据要素市场秩序奠定基础。
以DCMM方法论为指引，开展数据管理能力贯标工作，认清自身优势和短板，制定数据管理能力提升规划并实施配套解决方案，从而全面提升各类市场主体（政府、企事业单位、数据经纪人、数据交易机构等）数据管理能力，挖掘数据价值、激活数据潜能、注重数据安全，提高数据支撑业务的能力。DCMM作为国内首个数据管理领域国家标准，不仅是一套数据管理能力评估指标体系，而且还是一套系统的能力提升指南，相比DAMA更加适合我国数字经济发展国情，可以有效促进各类市场主体由数据管理向数据应用转变，有效促进各类市场主体的数据资源向数据资产转变，助力我国数据要素市场培育。
8.学习能力才是未来的核心竞争力
机器都在学习，如果我们不再学习，可能会被机器所淘汰。知识就是力量，学习能力才是未来的核心竞争力。向大家推荐三本书，分别是《数据治理之论》《数据为王——打开工业数据治理之门》《数据要素领导干部读本》。
数据治理正当时，价值释放为使命；千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金。数据要素市场是淘沙取金的比武场，让我们共同奋斗。