數據作為新型生產要素
，是數字化

、網絡化、智能化的基礎，已快速融入生產、分配
、流通、消費和社會服務管理等各環節
，深刻改變著生產方式
、生活方式和社會治理方式。可見，數據基礎製度建設事關國家發展和安全大局。

　　近日印發的《中共中央 國務院關於構建數據基礎製度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”）


，明確了數據要素市場製度建設的基本框架
、前進方向和工作重點，被稱為“建立數據生態體係的綱領”。在1月13日召開的2022年（第三屆）鋼鐵工業智能製造標準與技術大會上

，國家智能製造專家委員會委員叢力群在做《激活數據要素潛能 賦能行業轉型發展》報告時
，結合數據二十條
，對當前工業數據應用的現狀及困境進行了分析。

　　數據≠智能

　　叢力群表示，當前，企業數據應用存在缺少工具和方法、難以形成完整數據樣本
、使用者對數據結果體驗不佳、使用者獲取數據渠道不暢
、數據價值挖掘不滿足需求等現狀
，導致數據不能協同工作，無法產生期望的價值。“一方麵，大量已有製造過程數據被閑置甚至放棄；另一方麵

，又缺少基本的數據環境來解決企業所存在的問題。”他說道。

　　回歸到鋼企智能化問題，叢力群表示，當前的現狀其實是一個必經的過程。“我們必須從‘會管控的鋼廠’發展到‘會分析的鋼廠’，再發展到‘會思考的鋼廠’
，我們目前正處於向‘會分析的鋼廠’進化的‘焦慮’階段。”他進一步解釋道，“會分析的鋼廠”即從流程中提取數據，再通過數據分析，改進和優化流程。

　　在叢力群看來，要通過大數據應用成為“會分析的鋼廠”

，鋼企必須進行模式創新。第一，要利用好存量數據，這是成本較低、速度較快的工作。第二
，要讓產品產生數據，這是擴大數據規模、快速兌現價值最有效的辦法。第三，要推進數據資產數字化，這意味著通過數字孿生空間的構建、實物資產的虛擬描述
，實現在虛擬環境中利用軟件工具、基於數據開展各項工作

，從根本上消除不確定性帶來的風險和成本。第四
，要整合更大範圍數據。即追求全樣本、全周期數據的融合集成，流程越長、要(yao)素(su)越(yue)多(duo)
，數(shu)據(ju)所(suo)承(cheng)載(zai)的(de)內(nei)在(zai)價(jia)值(zhi)就(jiu)越(yue)高(gao)。第(di)五(wu)，進(jin)行(xing)數(shu)據(ju)交(jiao)互(hu)
，這(zhe)是(shi)在(zai)更(geng)高(gao)層(ceng)麵(mian)統(tong)籌(chou)數(shu)據(ju)質(zhi)和(he)量(liang)的(de)重(zhong)要(yao)方(fang)法(fa)。第(di)六(liu)，數(shu)據(ju)服(fu)務(wu)的(de)產(chan)品(pin)化(hua)，這(zhe)是(shi)大(da)數(shu)據(ju)應(ying)用(yong)的(de)更(geng)高(gao)階(jie)段(duan)，即(ji)在(zai)業(ye)務(wu)數(shu)據(ju)化(hua)基(ji)礎(chu)上(shang)形(xing)成(cheng)更(geng)高(gao)的(de)數(shu)據(ju)應(ying)用(yong)專(zhuan)業(ye)能(neng)力(li)，將(jiang)數(shu)據(ju)服(fu)務(wu)能(neng)力(li)產(chan)品(pin)化(hua)、差異化變成一種獨特的能力。

　　應用≠照搬

　　叢力群提出，要真正激活數據要素潛能，賦能行業轉型發展
，工業企業還需重點關注以下幾方麵問題。

　　gongyeshujushengtaihuanjingjianshedepingjingwenti。congliqunrenwei

，pingjingzhuyaotixianzaiguanliyishihejishupingjingliangfangmian。guanyuguanliyishi，congliquntixingdao，gongyeqiyeyingmingqueshujuzhilidemude，shizaiquebaoanquandeqiantixiarangshujufahuijiazhi。“強烈的數據保護意識和壟斷數據的潛在衝動，或將被‘偽裝’成‘合情合理’的訴求被接納進入企業的數據治理體係中，縮減數據作為新生產要素應有的作用空間。”他(ta)說(shuo)。對(dui)於(yu)技(ji)術(shu)瓶(ping)頸(jing)，他(ta)認(ren)為(wei)
，工(gong)業(ye)企(qi)業(ye)迫(po)切(qie)需(xu)要(yao)找(zhao)到(dao)有(you)效(xiao)的(de)技(ji)術(shu)方(fang)法(fa)，既(ji)消(xiao)除(chu)對(dui)敏(min)感(gan)數(shu)據(ju)安(an)全(quan)的(de)擔(dan)憂(you)，又(you)強(qiang)化(hua)數(shu)據(ju)賦(fu)能(neng)業(ye)務(wu)價(jia)值(zhi)的(de)預(yu)期(qi)，這(zhe)是(shi)實(shi)現(xian)數(shu)據(ju)交(jiao)互(hu)、增加數據樣本

、擴大數據適用範圍
、融合長鏈多維數據的重要手段。“消費互聯網數據生態環境的構建方法和過程不能照搬，工業需要找到適合自己的有效路徑和方法。”叢力群特別強調。

　　數據應用中價值權益的界定問題。“這主要要求界定好數據應用中的兩個經濟權益事項
，既要保護數據權屬方的利益，又要避免這種主張無邊界擴大化。”叢cong力li群qun指zhi出chu。首shou先xian是shi數shu據ju權quan屬shu方fang的de權quan益yi，這zhe是shi要yao優you先xian保bao證zheng的de。叢cong力li群qun表biao示shi，沒mei有you這zhe一yi權quan益yi的de充chong分fen保bao證zheng，就jiu不bu能neng激ji發fa權quan屬shu方fang對dui數shu據ju應ying用yong的de興xing趣qu，就jiu免mian談tan後hou麵mian的de一yi切qie價jia值zhi挖wa掘jue工gong作zuo。其qi次ci是shi數shu據ju挖wa掘jue產chan生sheng額e外wai價jia值zhi的de權quan益yi歸gui屬shu問wen題ti——增值權益。“各(ge)企(qi)業(ye)要(yao)科(ke)學(xue)地(di)界(jie)定(ding)數(shu)據(ju)的(de)初(chu)始(shi)產(chan)權(quan)與(yu)增(zeng)值(zhi)產(chan)權(quan)，平(ping)等(deng)保(bao)護(hu)數(shu)據(ju)流(liu)通(tong)不(bu)同(tong)環(huan)節(jie)各(ge)類(lei)產(chan)權(quan)的(de)合(he)理(li)權(quan)益(yi)，才(cai)是(shi)充(chong)分(fen)發(fa)揮(hui)數(shu)據(ju)價(jia)值(zhi)的(de)有(you)效(xiao)途(tu)徑(jing)。”他強調。

　　如何“讓專業的人幹專業的事”的問題。“數據應用不是‘個人全能’賽。”在叢力群看來
，熟悉業務和精通IT（信息技術）的人員相互結合
，雖然快速應對了具體問題，但全局效率不高。分工是現代社會之必然，專業人要幹專業的事，IT人員不能總是“不懂業務”的“背鍋俠”。“數據服務者和使用者的角色定位關乎企業數據應用的水平乃至成敗。”他強調。

　　基於此，叢力群表示，數據賦能業務中必須存在3種角色。首先是管理者，使命是讓數據“循規蹈矩”，即要進行數據治理而非管死數據。其次是服務者，讓數據“水到渠成”

，即(ji)要(yao)改(gai)變(bian)傳(chuan)統(tong)的(de)數(shu)據(ju)集(ji)成(cheng)和(he)交(jiao)付(fu)方(fang)式(shi)

，滿(man)足(zu)非(fei)數(shu)據(ju)專(zhuan)業(ye)員(yuan)工(gong)便(bian)捷(jie)的(de)數(shu)據(ju)應(ying)用(yong)需(xu)求(qiu)
，同(tong)時(shi)要(yao)持(chi)續(xu)進(jin)行(xing)能(neng)力(li)構(gou)建(jian)，不(bu)斷(duan)優(you)化(hua)數(shu)據(ju)環(huan)境(jing)。最(zui)後(hou)是(shi)使(shi)用(yong)者(zhe)


，讓(rang)數(shu)據(ju)“點石成金”。在這一模式下
，員工不再是數據分析的旁觀者，而是數據的消費者，通過服務接口獲取模型化
、關聯化處理的完整數據。

　　“隻有讓專業的人做專業的事，形成完整的鏈條
，才能最大限度發揮不同專業的不同技能，充分激發數據要素的潛能。”叢力群表示。