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釋放企業“數”活力

數據作為新型生產要素，已融入經濟社會各環節，成為推動高質量發展的關鍵動力。近年來，我國數字經濟增長迅速，數字基礎設施規模大幅提升，技術和產業日益成熟。2024年全國數據工作會議公布，2023年我國數據生產總量預計超32ZB?！?023年中國數據交易市場研究分析報告》指出，2022年數據交易規模達876.8億元，占全球數據市場交易規模的13.4%，占亞洲數據市場交易規模的66.5%。這意味著我國已成為全球數據大國。如何讓數據“供得出”“流得動”“用得好”，充分釋放數據潛力，是當前亟待解決的問題。

為促進數字經濟和數據要素市場發展，國家數據局于2023年10月25日正式揭牌。2023年12月，國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》，旨在發揮數據要素乘數效應，加快推動數據在多元場景應用，持續釋放“數”活力，培育經濟發展新動能。

“數據要素×”效應是從局部數據連通分析到多源數據融合驅動的創新涌現。隨著大數據、人工智能等技術的快速發展，數據要素價值將得到進一步釋放，推動數字化轉型向更深層次發展，催生新質生產力，為企業創新發展提供新動能。

數據的爆發式增長及規?；瘧谜诟淖兤髽I的生產方式和商業模式，并促進生產關系的變革和創新。如今，數據不僅是一種資源，更是推動企業創新和價值創造的關鍵要素。企業利用數據資源和信息技術，能夠有效提升生產效率和市場競爭力，實現創新發展。

“數據要素×”效應的特征

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

從數據要素到“數據要素×”效應，滿足了對數據準確度的要求。隨著市場競爭加劇和消費需求不斷變化，企業越來越依賴數據來支撐業務決策和發展戰略。多維數據能夠提供可靠的信息支撐，幫助企業把握市場動態和客戶需求，進而及時調整戰略以保持競爭力。因此，企業對數據的需求變得越來越迫切。近年來，隨著物聯網、大數據、人工智能等信息技術的快速發展，對于海量數據的收集、傳輸、存儲、分析及應用已成為必要能力。數據要素作為新型生產資料的重要組成部分，也面臨著更高的要求。企業需要采用多源多維多類型動態數據對經營管理進行全面準確的刻畫，這將成為提升數據分析準確度的重要途徑。此外，多源數據融合也將進一步發揮數據的協同效應與網絡效應，挖掘并釋放數據要素的價值。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、新產品及新產業、新模式，激發企業創新活力。

“數據要素×”效應促進垂直領域大模型發展。構建垂直領域大模型需要充分發揮“數據要素×”效應。數據驅動的學習和優化是提高大模型性能的關鍵。利用多源多維多類型動態數據，可以有效提高模型的準確性和泛化能力，滿足不同行業的個性化需求。此外，構建針對特定行業的大模型通常需要大量訓練數據的支撐，發揮“數據要素×”效應還可以有效優化數據訓練過程，提高大模型性能和效率。另外，不同行業和垂直領域的人工智能應用需要多元化的數據類型和來源，充分發揮“數據要素×”效應有助于整合和利用多元化數據資源，滿足各行業數據訓練和應用需求。未來，工業人工智能的發展離不開對多源、多維、多類型動態數據的充分利用。這種數據的豐富性和多樣性為工業人工智能提供了更廣闊的發展空間和更深層次的應用場景。通過整合和利用這些數據，工業人工智能可以更準確地分析和理解復雜生產過程、設備狀態和市場趨勢，從而實現企業智能決策，優化生產流程，提高生產效率。同時，這些數據還可以為工業人工智能的模型訓練和優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境。因此，多源多維多類型動態數據的充分利用將成為工業人工智能發展的關鍵驅動力，為工業領域帶來創新變革。

“數據要素×”效應多方位推動企業數字化轉型

一方面，“數據要素×”效應將推動企業數字化轉型從局部數字化階段到全局網絡化階段，再到生態智慧化階段的跨越提升。

局部數字化階段到全局網絡化階段：在局部數字化階段，企業開始升級部分業務，但數據往往分散且存在信息孤島。企業通過建立數據共享平臺，整合多源數據，實現內外部信息的聯通和協同，促進企業向全局網絡化階段的跨越。

全局網絡化階段到生態智慧化階段：在全局網絡化階段，企業與外部合作伙伴共享數據，但仍未達到智能化決策。企業可以利用大數據分析和人工智能等技術，對數據進行深度挖掘和智能化管理，推動企業向生態智慧化階段的跨越。

另一方面，“數據要素×”效應將推動企業數字化轉型各個階段的管理迭代升級。

局部數字化階段的升級：“數據要素×”效應將促使企業加強數據整合和共享機制。在局部數字化階段，企業往往面臨著數據分散、信息孤島的情況，導致數據利用效率低下。建立統一的數據平臺和共享機制，整合多源數據，實現各部門間數據的共享，從而提升數據利用效率和準確性，加速局部數字化階段的迭代升級。此外，多源多維多類型動態數據相互校驗還將提高數據質量和準確性，為企業數字化轉型提供可靠的數據支撐。

全局網絡化階段的升級：“數據要素×”效應將促進全局網絡化階段的數據共享和協同應用。在此階段，企業已經建立了與外部合作伙伴的數據連接，但可能存在數據交流不暢、信息共享不足等問題。企業可以進一步完善數據共享平臺，促進內外部數據全面對接與共享，實現更高效的信息流動和資源協同利用。其次，大量多維度數據將進一步推動企業應用智能化數據處理工具，實現對數據更深層次的分析，推動全局網絡化階段的迭代升級。

生態智慧化階段的升級：“數據要素×”效應能夠推動生態智慧化階段的數據智能化處理和利用。在這個階段，企業已經實現通過產業生態互聯數據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。

多源多維多類型動態數據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，實現精準決策和預測?！皵祿亍痢蹦軌驗槿斯ぶ悄芩惴ㄌ峁└佣嘣男畔?，使其在處理復雜問題時能夠準確地把握關鍵特征和規律。通過精準訓練，人工智能工具能夠更好地理解數據，并從中提取有價值的信息，從而提升決策和預測的準確性。這將有助于企業有效地應對變化莫測的市場環境，實現智能化決策和運營管理，推動生態智慧化階段的持續升級。

“數據要素×”效應對企業動態能力的影響

動態能力理論強調企業在面對市場環境的變化時，必須具備適應和變革能力，以獲得競爭優勢和持續發展。 “數據要素×”效應能夠提升企業動態響應能力，幫助企業應對快速變化的市場挑戰，并推動數字化轉型升級，具體包括四個方面（如圖1所示）。

協作融合能力。協作融合能力不僅包括企業內部各部門之間的信息共享和協作，也包括企業外部供應鏈伙伴、客戶、聯盟伙伴及其他利益相關者之間的協作關系。

一方面，企業整合多源多維多類型動態數據能夠促進部門間信息共享及協作溝通的主要原因在于統一的數據平臺。

平臺通過整合多源多維數據，消除了數據的重復和邏輯矛盾，提高了數據的準確性和一致性，從而增強各部門對數據的信任。共享數據不僅節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，促進部門間的協作溝通。此外，多源多維數據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的運營情況和市場趨勢，促進跨部門協作和共同制定戰略計劃?！皵祿亍痢毙嵘似髽I內部跨部門協作和各環節協同的能力，從而促進了企業內部的協作融合。

另一方面，“數據要素×”效應可以通過多種途徑提升企業與外部合作伙伴的協作融合能力，如供應鏈伙伴、客戶、聯盟伙伴及其他利益相關者。

通過整合多源多維多類型動態數據，企業能夠獲得全面、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，對數據要素價值的關注也將推動企業升級數字化系統和工具，使得企業與外部合作伙伴之間的溝通和協作變得便捷和高效，實現與供應鏈伙伴、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，多維數據能夠促進企業與行業組織、政府部門、非營利組織等利益相關者的溝通與合作，共同應對市場挑戰和社會問題，實現多方共贏。 

研發創新能力。創新能力是企業生存發展的基石，保證企業不斷推出新產品、新技術，保持市場競爭優勢。在研發創新能力方面，“數據要素×”效應可以為企業提供更加豐富和全面的數據資源，有利于企業創新研發。通過整合多源多維多類型動態數據，企業可以全面把握市場需求、技術趨勢和競爭環境，從而為研發創新提供準確的信息支持和決策依據。數據驅動的創新模式可以幫助企業更加精準地把握市場機會，提高研發成功率。深度融合動態數據還能夠為人工智能模型的訓練提供豐富和全面的數據基礎，賦能企業研發應用場景，加速企業創新。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，加速新材料的發現和應用，推動材料科學和工程領域的創新發展。此外，數據要素綜合利用還能夠促進不同領域和行業之間的交叉融合，激發創新火花，推動新技術、新產品的涌現。“數據要素×”效應為企業研發創新提供了強大的支持和推動力，有助于提升企業智能化水平。

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在快速變化的市場環境中，抓住機遇并規避風險?！皵祿亍痢毙x能企業科學決策，充分利用數字化分析評估工具，減少人為主觀偏見，提高決策的準確性和可靠性，有助于企業更好地應對外部環境的變化。通過多源多維多類型動態數據深度融合，企業能夠全面掌握外部環境的變化趨勢和潛在挑戰，從而提高對市場需求、競爭動態等方面的敏感性，使企業能夠及時調整市場策略。此外，科學決策基于充分的數據分析，使得企業能夠客觀、準確地制定戰略規劃和業務決策，從而提升內部運營的靈活性和響應速度。通過多源多維多類型動態數據的深度融合，企業能夠更全面地了解內部運營狀況、資源利用情況及員工績效等多方面信息，迅速響應和解決內部問題，優化業務流程和資源配置，從而提高運營效率。

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

“數據要素×”效應能夠促進企業提升協作融合能力、研發創新能力、快速響應及決策能力及風險防控能力，進一步在數字化轉型過程中實現跨越式升級。協作融合能力的提升促進了內外部信息共享和協作，推動數字化轉型；研發創新能力的增強推動了技術和產品質量的跨越式提升；快速響應及決策能力的提升使企業能夠快速適應外部環境變化；風險防控能力的增強有助于保障數字化轉型的穩步推進。這些能力將推動企業在數字化轉型過程中不斷跨越，實現可持續高質量發展。

在數字化轉型的道路上，“數據要素×”效應將會加速企業創新迭代，抓住機遇，迎接挑戰，實現持續創新發展。