数据要素在各行业转化生产要素的应用场景

Original ruby ruby的数据漫谈

2024-09-27

摘要：在数字化时代的浪潮中，数据已成为推动社会进步和经济发展的关键生产要素。本文将深入探讨数据要素如何在工业制造、农业、医疗健康、金融服务、交通运输、商贸流通、科技创新、文化旅游、政务服务等领域转化为创新动力，推动行业高质量发展。本文就数据如何转化成生产要素，以及数据要素的在各行业的典型的应用场景。

数据如何转化成生产要素
数据要素典型的应用场景
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数据如何转化成生产要素‍‍

数据要转化成生产要素，需要经历关键的几步，在说明数据转化成生产要素的过程之前，我们先来了解什么是生产要素，以及有哪些特性。

数据要素是指在数字经济时代，数据作为一种关键的生产要素，通过与其他要素结合，能够发挥协同、复用和融合作用，提升效率、释放价值和推动创新发展。数据要素的特点：

乘数效应：数据要素并不是单一的赋能“+”，而是能够发挥“乘数效应”。这意味着数据融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，通过与不同要素结合，作用于不同主体，发挥协同、复用和融合作用。
生产属性：数据要素具有生产属性，能够通过协同优化、复用增效和融合创新三种作用机理，提高投入产出效率，优化传统要素资源配置效率，提高全要素生产率。
流通和使用：数据“供得出”“流得动”“用得好”是发挥乘数效应的基础。数据要素的乘数效应得以发挥，必须在数据供应、流通和使用三个方面做好。
数据要素化：通过对数据进行清洗、加工和整理，使其变成可“机读”、具备生产使用条件，通过市场化配置，实现数据要素在全社会范围内的广泛流通。
数据变成数据要素一般需要经历四个步骤：

1、数据资源化：数据的起点

数据资源化是指将原始数据进行收集和存储，形成可供进一步加工和分析的数据集。这个过程是数据生命周期的起点，涉及到数据的采集、清洗和组织。数据资源化为后续的数据加工和应用打下了基础。其中包含数据存储、数据治理、数据加工。

1）数据治理是指对数据资源进行全面的管理，确保数据的质量和安全。它包括数据的分类、标准化、保护和合规性管理。良好的数据治理是实现数据价值最大化的前提。

2）数据加工是对数据资源进行进一步的处理和分析，以满足特定的业务需求。这可能包括数据的转换、聚合和可视化。通过数据加工，原始数据被转化为有用的信息和知识，为决策提供支持。

数据资源化之后变成数据资源，数据资源的实体形式包括：数据集、数据产品、数据服务。

1、数据资产化：数据的经济价值

数据资产化是将数据视为一种资产，进行成本计量和收益评估。这意味着数据可以像其他资产一样，被合法拥有、管理和交易。数据资产化有助于企业更好地理解和利用其数据资源的经济价值。在数据资产化过程中需要经历四个关键的步骤：

1）数据合规审查（Compliance Review）

数据合规审查是指确保数据的收集、存储、处理、传输和使用等各个环节都符合相关法律法规和标准要求的过程。这一过程通常包括以下几个方面：

法律法规遵循：审查数据操作是否遵循了数据保护法律、隐私法和其他相关法规。
数据保护：确保个人数据的隐私得到保护，防止数据泄露或未经授权的访问。
数据安全：评估数据存储和传输过程中的安全措施，防止数据丢失或被破坏。
行业标准：遵守特定行业对数据处理和安全的标准和最佳实践。
合同义务：确保数据操作符合与数据主体或合作伙伴签订的合同条款。

2）数据确权（Data Rights Confirmation）

数据确权是指确定数据的所有权、使用权和控制权的过程。这涉及到数据的法律地位和经济价值，主要包含以下几个方面：

所有权确定：明确谁是数据的所有者，谁拥有数据的法律权利。
使用权分配：确定哪些个人或实体有权使用数据，以及使用的条件和限制。
控制权行使：数据所有者或控制者有权决定数据如何被处理和分发。
经济利益分配：数据产生的经济利益如何分配，包括数据销售、许可或共享的收益。
权利保护：采取措施保护数据权利不受侵犯，包括通过法律途径解决数据权利纠纷。

3）数据成本核算（Data Cost Accounting）

数据成本核算是指计算与数据相关的所有成本的过程，包括直接成本和间接成本。这一过程有助于组织了解其数据资产的总成本结构。数据成本核算通常包括以下几个方面：

获取成本：收集或购买数据的成本，可能包括数据采集工具、数据购买费用或数据交换成本。
存储成本：数据存储所需的硬件、软件和维护成本。
处理成本：数据清洗、转换、分析等处理活动的成本，包括软件工具和人力资源。
管理成本：数据治理、合规审查和数据安全的成本。
技术成本：与数据相关的技术投资，如数据库、数据仓库、分析工具等。
人力成本：数据管理和分析所需的员工工资、培训和招聘成本。

4）数据收益估算（Data Revenue Estimation）

数据收益估算是指预测和计算数据资产可能带来的经济收益的过程。这有助于组织评估数据资产的潜在价值，并制定相应的商业策略。数据收益估算通常包括以下几个方面：

直接收益：通过销售数据产品、服务或数据驱动的解决方案直接获得的收入。
间接收益：数据驱动的决策优化、流程改进和效率提升带来的成本节约和收入增长。
风险降低：通过数据分析降低业务风险，从而避免潜在的损失。
市场机会：数据洞察带来的新市场机会和收入来源。
品牌价值：通过数据驱动的个性化服务和客户体验提升品牌忠诚度和市场声誉。
资本化价值：数据资产在资本市场上的价值，如通过数据资产评估增加企业估值。

数据资产化之后，变更成为数据资产，有具体交易的价值，数据资产通过数据交易平台登记挂牌后即可以进行后续的数据交易和数据流通，数据和生产流程中其它要素相互作用，变可以提升生产效率，即具有生产要素的性质。

另外数据在变成数据资源之后，内部赋能，例如通过报表的方式优化生产效率等，也转化成生产要素。

如下所示是数据转化成数据要素中需要完成的相关合规、确权、数据治理、成本计量、收益估算等操作详细内容。

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数据要素典型的应用场景

工业制造：智能化升级的新引擎

工业制造领域正经历着智能化的革命。通过整合大模型与智能Agent技术，工业车辆智能化升级应用案例展示了数据要素如何提升工业车辆平台的感知和决策能力。例如，爱动超越人工智能科技（北京）有限责任公司通过标准化API接口，实现与第三方合作伙伴的数据共享与业务联动，构建数字化运维生态体系，从而提高服务能力，支持企业整合设计、生产、运行数据，提升预测性维护和增值服务能力。

农业：数据驱动的智慧农业

在农业领域，数据要素的应用正推动农业生产向智能化、精准化发展。例如，生猪产业数智生态平台通过融合利用遥感、气象、土壤等数据，推进农业科技创新，加速“农业中关村”建设。平台通过深度挖掘产业各环节的数据，实现生猪全生命周期的数字化、远程化、智能化管控，解决数据碎片化问题，消除数据孤岛，促进产业的降本增效和提档升级。

医疗健康：大数据智能平台的创新应用

医疗健康领域，数据要素的应用正在促进医疗服务的智能化和精准化。国家健康医疗大数据中心（北方）医疗大数据智能平台通过整合医疗大数据基础设施、平台和应用，提供公共卫生、保险创新、精准医疗等多种数据服务。平台采用“一湖三台”的技术架构，实现数据的汇聚、治理、存储、处理和应用，快速释放医疗数据价值。