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当前,我国数字经济发展规模巨大、速度迅猛,其中海量数据不断积累。国际数据公司(IDC)测算数据显示,我国数据总量到2025年将达到48.6ZB,占全球数据总量的27.8%,对GDP的贡献率年均在1.5%至1.8%。
面对海量数据,如何以长尾作用,对其进行开发和利用显得十分重要。这是因为,数字经济的发展规律蕴含于各类数据中。强化数据要素管理,挖掘数据背后的内容,发现数字经济发展规律,并通过让数据“说话”诊断数字经济的短板、痛点,能够有针对性地发展相关领域,从而推动数字经济高质量发展,助力数字中国建设。
不过,我国目前在数字经济发展过程中,还存在需进一步完善之处。其一,需摸清数据要素的存量底数与增量空间。数据涉及种类多,体系庞杂分散、形式多样。摸清底数,才能对数据要素更加精准研判。
其二,数据要素统计标准有待完善。国家统计局出台的《数字经济及其核心产业统计分类》,为数字经济核心产业统计标准化奠定了基础。不过,数字经济不仅包括数字产业化等核心产业部分,还包括产业数字化部分。目前,传统产业数字化方面的相关数据尚未形成统一标准。
其三,数据要素流动障碍有待进一步打通。尽管如今数据使用频率不断提高,但其实不少数据没有真正作为“要素”投入到数字经济运行中,尚未形成“投入—反馈”链。
对此,应进一步完善数据要素统计标准,推进数据要素管理。为盘点各部门各地区的数据,需要从行业标准、技术标准、质量标准、数据标准等多方面建立数据要素管理体系,为下一步盘活数据资源提供基础。
建立数据要素全国统一大市场,畅通数据要素循环。以特定维度建构公共数据库,建立保障和联动机制。从人才、项目、成果等维度制定数据资源目录,形成从中央、地方到基层的公共数据库。行业数据、企业数据和社会数据可根据各自标准,建立全国统一数据库。推动数据库之间横向联结、归集与共享,除具有保密性质和牵涉经济安全等方面数据外,实现公共数据库、行业数据库和社会数据库“三库合一”,形成数据要素全国统一大市场,从而畅通数据要素循环。
以数据应用场景为抓手,提升数据应用能力。鼓励各地区建设数据资源开发利用典型场景,围绕教育、医疗、交通、旅游或工业互联网等适合领域,建设数据资源开发利用场景,培养或引进数据资源开发利用骨干企业,推进数据要素实现对传统经济数字化转型的推动作用。
完善数据要素制度建设,为数字经济发展保驾护航。应建立完善数据要素管理方面的条例或法规,以立法和制度形式,保障数据标准化发展。实现各方主体对数据要素的标准化、资源化、资产化与价值化过程,有法有规可依。
(文章来源:经济日报)
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