建设数据要素大市场，又有新动态……
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5月24日，第七届数字中国建设峰会开幕。本届峰会是国家数据工作体系优化调整后首次举办的数字中国建设峰会。
峰会现场发布《数字中国发展报告（2023年）》，展现了一波亮眼数据：
算力总规模达到230EFLOPS，位居全球第二；高性能计算持续处于全球第一梯队，人工智能核心企业数量超过4500家；全国数据生产总量32.85ZB同比增长22.44%；数字经济核心产业增加值占GDP比重10%……
益读社注意到，此次峰会举办期间，还有一个值得关注的亮点信息：
在数字中国建设峰会主论坛上，24家数据交易机构联合发布《数据交易机构互认互通倡议》，旨在提高数据流通和交易效率，降低合规流通和交易成本，激发数据要素市场活力。按照《倡议》，数据交易机构将在未来一段时间内推进数据产品“一地上架，全国互认”；数据需求“一地提出，全国响应”；数据交易“一套标准，全国共通”；参与主体“一地注册，全国互信”，推动构建统一开放、活跃高效的数据要素市场。
一切为了数据。24家数据交易机构联合发布《数据交易机构互认互通倡议》，会给数据市场带来哪些利好信息？数字化浪潮下，如何发挥数据乘数效应……围绕数据要素的相关问题，益读社与AIGC作了互动~
数据交易机构互认互通
会为数据市场带来利好信息？
提高数据流通和交易效率：倡议中的“一地上架，全国互认”和“一套标准，全国共通”等措施，将有效减少数据交易过程中的壁垒和障碍，使得数据产品能够在全国范围内更加便捷地流通和交易。这不仅能提高数据交易的速度，还能增加数据交易的频率和规模。
降低合规流通和交易成本：通过构建统一的数据产品合规标准、统一的数据产品描述格式和命名规则，将降低数据交易的合规成本和流通成本。数据交易机构的信息汇聚和交易渠道作用将得到更好的发挥，进一步促进数据市场的繁荣发展。
激发数据要素市场活力：倡议的发布将推动数据交易市场的规范化、标准化和专业化发展，增强市场参与者的信心和积极性。同时，通过共同挖掘数据要素流通和交易需求、共同协作提高数据供需匹配效率和匹配能力等措施，将进一步释放数据要素的价值，推动数据要素市场的活跃和繁荣。
构建统一开放、活跃高效的数据要素市场：倡议的实施将有助于打破数据交易市场的地域限制和行业壁垒，促进数据要素市场的统一开放。同时，通过强化互认互通的基础支撑、完善数据流通和交易规则等措施，将进一步提高数据交易市场的活跃度和效率。
综上所述，《数据交易机构互认互通倡议》的发布标志着我国数据交易市场进入了一个新的发展阶段，将有力推动数据要素市场的规范化、标准化和专业化发展，为我国数字经济的繁荣发展奠定坚实基础。
如何在数字化浪潮下发挥数据的乘数效应？
在数字化浪潮下发挥数据的乘数效应，可以从以下几个方面着手：
促进数据协同与融合：
数据要素的乘数效应通过协同优化、复用增效和融合创新三种作用机理得以实现。因此，需要推动不同主体数据、不同行业数据与其他要素的协同，提高投入产出效率，提升传统单一要素生产效率，优化传统要素资源配置效率。
例如，平台企业可以通过搭建平台协同各类生产要素发挥作用，实现工业设备与各类数据采集终端的网络化，实现全要素数据可视化、协同研发设计、设备协同作业，实现智能化制造和网络化协同。
加强数据复用与增效：
充分利用数据低成本复制的特点，通过数据的重复使用，不断提升数据质量，增加数据效能，突破传统资源要素约束条件下的产出极限，提升经济社会运行效率。
譬如，气象数据可以在农业生产、应急管理、保险产品创新、物流快递、即时零售等多个场景中重复使用，实现数据的复用增效。
建立数据资源供给体系：
建立适应数据特征、符合数据要素价值实现规律的数据资源供给体系，探索企业数据和个人数据多元化供给模式，有效维护市场主体的数据利益，提升数据供给效能。
创新公共数据、社会数据和个人数据融合应用模式，探索央地协同开发利用机制，推动跨层级跨部门数据资源共用共享模式，形成丰富的应用实践案例。
坚持需求牵引，探索应用场景：
需求是创新的根本动力，迫切的需求激发重大的创新。发挥数据要素的“乘数效应”必须以应用场景为基础，运用大数据的理论、技术探寻解决问题的方案与实践。
应建立公共数据开发利用激励机制，加快打造公共数据开发利用的应用场景，强化公共数据资源开发利用和公共服务能力持续提升的良性互动机制，丰富公共数据价值创造模式。
统一标准，推动市场互认互通：
构建统一的数据产品合规标准、统一的数据产品描述格式和命名规则，降低数据交易的合规成本和流通成本。
通过《数据交易机构互认互通倡议》等合作机制，推动数据交易市场的规范化、标准化和专业化发展，提高数据交易市场的活跃度和效率。
加强数据安全与隐私保护：
在发挥数据乘数效应的同时，需要重视数据安全和隐私保护问题。建立完善的数据安全管理制度和技术措施，确保数据在采集、传输、存储和使用过程中的安全性和隐私性。
综上所述，发挥数据的乘数效应需要从多个方面入手，包括促进数据协同与融合、加强数据复用与增效、建立数据资源供给体系、坚持需求牵引探索应用场景、统一标准推动市场互认互通以及加强数据安全与隐私保护等。这些措施将共同推动数据要素市场的繁荣发展，为数字经济提供有力支撑。
如何提升数据的价值实现效率？
建立健全数据治理体系：
加快从数据资源大国向数据价值大国的转变，需要建立健全数据安全法律规章制度，制定数据资源管理办法、数据共享规则和数据修改规范。
搭建统一的数据治理平台架构，将数据治理纳入国家治理体系范畴，确保数据规范、数据质量、数据安全。
促进数据协同与融合：
鼓励不同主体、不同行业的数据协同，通过数据的重复使用，提升数据质量，增加数据效能。
推动跨层级、跨部门的数据资源共用共享，形成丰富的应用实践案例。
优化数据分析与处理能力：
借助现代数据分析工具和平台，如大数据处理和分析软件，实现数据的快速处理和高效分析。
推广自动化数据清洗和准备技术，减少数据准备时间，提高数据分析的准确性和效率。
建立统一的数据标准与格式：
制定统一的数据产品合规标准、描述格式和命名规则，降低数据交易的合规成本和流通成本。
推动数据交易市场的规范化、标准化和专业化发展，提高数据交易市场的活跃度和效率。
强化数据安全与隐私保护：
在数据收集、传输、存储和使用过程中，建立完善的数据安全管理制度和技术措施，确保数据的安全性和隐私性。
加强对数据泄露和滥用的监管和打击力度，保护数据主体的合法权益。
培养数据分析人才：
加强数据分析人才的培养和引进，提高数据分析师的技能和经验水平。
建立数据分析团队或组织，提供高质量的数据分析服务，满足企业和社会对数据的需求。
创新数据应用场景：
以需求为牵引，探索新的数据应用场景和模式，如智慧城市、智能制造、远程医疗等。
鼓励企业和社会组织利用数据进行创新实践，推动数据在各个领域的应用和发展。
建立数据共享与交易机制：
搭建数据共享平台或数据交易市场，促进数据的流通和共享。
制定数据交易规则和机制，确保数据交易的公平、公正和透明。
综上所述，提升数据的价值实现效率需要从多个方面入手，包括建立健全数据治理体系、促进数据协同与融合、优化数据分析与处理能力、建立统一的数据标准与格式、强化数据安全与隐私保护、培养数据分析人才、创新数据应用场景以及建立数据共享与交易机制等。这些措施将共同推动数据价值的最大化实现，为数字经济的发展提供有力支撑。
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