数据产业系列解读之一：数据产业发展的五大基本问题

在刚刚闭幕的第十届中国国际大数据博览会（“贵阳数博会”）上，国家数据局刘烈宏局长和陈荣辉副局长对外宣布，将正式出台促进数据产业发展相关政策，从优化产业布局、培育多元经营主体、强化政策保障等方面，系统布局培育壮大数据产业。数据产业政策研究专班牵头人张向宏教授发布了我国第一份《数据产业图谱》，首次展示了我国数据产业的基本涵义、构成、主体、特征，显示了我国数据产业的发展现状和巨大潜能。为了进一步凝聚共识，集聚力量，为数据产业创造更加顺畅的发展环境，《交大评论》特推出“数据产业系列解读”专栏，特邀请北京交通大学、清华大学、北京大学、北京航天航空大学、北京化工大学、北京物资学院、中国软件评测中心、华为公司、烽火科技、北京软件和信息服务协会、合合信息等11家数据产业政策研究专班单位专家，从不同角度解读我国数据产业发展情况。

系列解读文章共15篇，分别是：

15.数据产业系列解读之十五：强化政策保障，营造数据产业发展良好环境

其中，系列解读文章1—4，主要对国内外数据产业发展进行了宏观解读；系列解读文章5，重点解读我国数据产业的3方面布局；系列解读文章6，重点解读我国数据产业的6种经营主体；系列解读文章7—14，主要解读数据资源、数据技术、数据应用、数据流通、数据安全、数据基础设施等6种业态的发展重点方向；系列解读文章15，重点解读我国数据产业5方面的保障措施。

本期是系列解读文章第一期《数据产业系列解读之一：数据产业发展的五大基本问题》，主要论述我国数据产业的三重意义、两层涵义、五项构成、六类主体、七个特征等五大基本问题。

一、基本问题一：数据产业的三重意义

数据是人类社会从农业社会、工业社会进入数字社会的新型生产要素，是国家的基础性、战略性资源。大力发展数据产业，是增强国家竞争力的战略选择，是发展新质生产力的必然要求，是推进数字中国建设的重要举措。

1.从全球竞争看，大力发展数据产业是打破美西方技术封锁、抢占主动权的战略选择

数据作为新型生产要素，是人类社会发展史上又一次重大要素和动力机制变革，已成为世界各大国新的角力场和竞争高地。数据产业的发展水平，直接决定了数据资源的开发利用能力和流通交易水平，已成为一个国家或地区综合竞争力的关键指标。世界各国纷纷围绕数据产业作出一系列战略部署，力争赢得未来发展和国际竞争主动权。目前，以美国为首的西方国家不断加大对我国算力芯片、工业软件、大数据、人工智能等数据产业相关领域打压力度，亟需加快数据产业优化布局，促进数据产业高质量发展，将我国新型举国体制、超大市场规模、海量数据资源、丰富应用场景优势转化为数据产业竞争优势，以应对风高浪急甚至惊涛骇浪的国际竞争重大考验。

2.从经济发展看，大力发展数据产业是发展新质生产力、培育发展新动能的必然要求

纵观人类社会已经历过的机械化、电气化和信息化等三次科技革命发展历史来看，都是由一种新技术与劳动者、劳动资料和劳动对象等生产力三要素相结合，催生出了一种新质生产力，并推动经济和社会向前发展。当前，数据资源已成为一种新型生产要素，数据技术也正在日新月异地迭代升级，数据资源和数据技术不断与劳动者、劳动资料和劳动对象等生产力三要素相结合，进而迸发出一种效率更高、范围更广、程度更深的新质生产力，不断推进产业转型升级，催生出数据产业新形态，并推动经济社会更快向前发展。数据产业已成为新经济、新技术、新模式、新生态的催化剂，成为抢占新质生产力先机、培育经济发展新动能、赢得竞争优势的产业高地和动力支撑。

3.从改革实践看，大力发展数据产业是推进数据要素市场化配置改革、加快建设数字中国的重要举措

当前，我国经济社会正步入数据要素化发展新阶段，数据资源开发利用和流通交易正在加速实施，国家数据基础设施正在建设和运营，“五位一体”数字中国建设正在稳步推进，数据安全新模式新业态正在形成和完善。数据产业作为数据要素化的产业支撑，其各种产业主体不仅是数据要素的资源供给者、流通实现者、应用创新者和安全保障者，有效实现数据资源供得出、流得动、用得好、保安全，而且还是数据基础设施的建设者和运营者，更是数字中国建设的引领者和探路者。

二、基本问题二：数据产业的两层涵义

数据产业是数据要素化发展新阶段的一种新型产业形态。按照分析维度不同，数据产业有两种基本达成共识的涵义：

涵义一：从产业构成要素维度来看，数据产业是由数据资源、数据技术、数据产品、数据企业、数据生态等集合而成的新兴产业。其中，数据资源是数据产业的底层基础，数据技术是数据产业的内在手段，数据产品数据产业的是外在形态，数据企业是数据产业的具象载体，数据生态是数据产业的核心竞争力。

涵义二：从数据全生命周期维度来看，数据产业是利用数据技术对数据资源进行产品或服务开发，并推动其流通应用所形成的新兴产业，主要包括数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理、数据基础设施建设和运营等环节。

综合以上两个维度，数据产业可以定义为：数据产业是利用数据技术对数据资源进行产品或服务开发，并推动其流通应用所形成的新兴产业，主要由数据资源、数据技术、数据产品、数据企业、数据生态等集合而成，涵盖了数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全治理、数据基础设施建设和运营等数据全生命周期各环节。

三、基本问题三：数据产业的五项构成

数据产业由数据资源、数据技术、数据产品、数据企业、数据生态等五大要素构成。

1.数据资源

数据资源是指以电子或者其他方式记录的，可以被识别、采集、加工、存储、管理和应用的原始数据及其衍生物。按照不同维度，数据资源可以分为不同类型。依据结构化特征不同，数据资源可以分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。依据持有主体不同，数据资源可以分为公共数据、企业数据和个人数据等。

2.数据技术

数据技术是围绕数据“采存算管用”全生命周期不同环节分别对数据进行采集存储、加工分析、流通交易、应用治理等处理的各种技术的总称，包括数据采集存储技术、数据加工分析技术、数据流通交易技术、数据开发应用技术、数据安全保障技术等。

3.数据产品

数据产品是指运用大数据、人工智能、区块链、隐私计算等各种数据技术，在数据全生命周期各环节对数据资源进行加工处理，形成的不同级次、不同形态的产品和服务。数据产品能提供直观的数据洞察和分析展现，并辅助用户进行有效决策和高效驱动业务。

4.数据企业

数据企业是指以数据为关键生产要素，运用数据技术，对数据资源进行加工处理形成数据产品，并对外提供流通交易和开发利用的企业，包括数据资源企业、数据技术企业、数据服务企业、数据应用企业、数据安全企业、数据基础设施企业等。

5. 数据生态

数据生态是指在产业上下游链条上、大中小企业之间，或一个区域内，数据资源、数据技术、数据产品、数据企业等数据产业各环节间，所形成的相互依存、相互支撑的产业体系，包括数据资源生态、数据技术生态、数据企业生态和数据产业生态等四种类型。

四、基本问题四：数据产业的六类主体

数据产业主体指以数据采集汇聚、加工分析、流通交易、开发应用、安全治理，以及数据基础设施建设和运营为主业的各种企业。主要包括数据资源企业、数据技术企业、数据服务企业、数据应用企业、数据安全企业、数据基础设施企业等。

1.数据资源企业

数据资源企业是指凭借技术领先和资源垄断优势，拥有海量数据资源的企业或其他机构。包括政府机构、行政事业单位、行业垄断性企业，互联网平台企业、其他数据资源企业等。

2.数据技术企业

数据技术企业是指凭借其拥有的大数据、人工智能、区块链、云计算、先进存储、隐私计算等独特数据技术，对数据资源进行加工处理的企业。包括从事数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用、安全保障、数据基础设施建设业务的技术型企业。

3.数据服务企业

数据服务企业是指为数据流通交易提供平台服务、技术服务、中介服务的企业或机构。包括数据交易机构、数据商和第三方服务机构等类型。

4.数据应用企业

数据应用企业是指运用数据技术开展数据治理，推动实现数字化转型的企业。包括利用自已的数据技术工具实现数字化转型，以及利用专业公司的数据技术工具实现数字化转型等两种类型。

5.数据安全企业

数据安全企业是指运用隐私计算、数据空间、联邦安全计算、区块链等数据安全技术，覆盖数据全生命周期各环节可信安全的企业。

6.数据基础设施企业

数据基础设施企业是指依托网络和算力设施支撑，面向数据大规模、快速率、高通量流通的需求，提供数据可信安全流通利用基础设施的企业。主要包括算力一体化建设和服务企业，以及数据空间建设和运营企业等。

需要强调指出的是，数据企业既可以是专业从事某一类数据业务的企业，如许多数据资源企业、数据技术企业、数据服务企业等；也可以是横跨两个以上数据业务领域的企业，如许多数据资源企业也在不断开发自已的数据技术，许多数据技术企业也在持续积累数据资源，许多数据应用企业不仅拥有海量数据资源、独特数据技术，还具有成熟的数字化解决方案，一些数据基础设施企业也将业务向下游延伸，提供数据技术和数据应用服务；甚至还有一些企业是综合性、全能性企业，其业务覆盖了所有六种类型，最典型的如华为、阿里、百度、字节、滴滴、美团、京东等平台企业。

五、基本问题五：数据产业的七个特征

随着经济社会进入数据要素化发展新阶段，数据资源规模和质量出现了质的跃升、数据在经济活动中的关键要素作用越来越明显，数据产业在数据、技术、产品、企业、生态、安全、基础设施等构成要素方面表现出七方面特征：

1.数据资源是数据产业的核心要素

数据资源是数据产业的核心要素，数据产业的其他要素都是围绕数据资源这个核心要素构建形成的。一方面，随着数据要素在社会生产中的广泛深入应用，其协同优化、复用增效、聚合增值、融合创新等乘数效应得到充分发挥；另一方面，各种技术、产品、企业都围绕数据资源进行迭代、升级、创新，形成以数据资源为核心的技术体系、产品体系、企业体系和生态体系，构建起新型的数据要素产业形态。

2.数据技术是基础要素并快速迭代

数据技术不仅是数据产业的基础要素，而且还具有快速迭代的特点。一方面，数据技术是数据产业的基础要素。以人工智能、大数据、云计算、区块链、隐私计算等为代表的数据技术，在数据采存算管用全生命周期各环节能发挥各自不同作用，推动数据资源在各行各业场景中广泛应用。另一方面，数据技术具有快速迭代特点。人工智能、大数据、云计算、可信数据空间、区块链、隐私计算等数据技术表现出迭代周期更短、技术性能更强等方面特点，并且数据领域的颠覆性技术出现概率更大。

3.数据产品种类繁多并不断升级

数据产品既有种类繁多的特点，又具有随着数据技术快速迭代而不断升级换代的特点。一方面，数据产品种类繁多。既可以是原始数据，也可以是脱敏脱密数据，还可以是数据应用产品和服务；既可以是静态展示型数据产品，也可以是动态交互型数据产品；既可以是自建商业智能数据分析平台，也可以是为外部企业使用的商业型数据产品，还可以是个人型数据产品；既可以是解决方案等，也可以是平台型数据产品，还可以是工具类数据分析展示产品，更可以是算法类数据产品。另一方面，数据产品具有持续升级特点。大多数依附于数据技术形成的数据产品和服务，也随着数据技术的不断更新迭代而快速升级，并且升级后的数据产品的功耗水平更低。

4.数据企业龙头引领并共生发展

数据企业既具有龙头引领发展的特点，又具有产业链上下游、大中小企业共生共融发展的特点。一方面，数据龙头企业是引领全球数据产业发展的主力军。另一方面，数据企业具有大小共生、相互依存的特点。大量高质量数据掌握在一些中小企业和机构手中，数据技术企业与数据服务企业、数据应用企业共生共融的生态格局，大型数据平台企业与中小型数据企业共生发展，数据基础设施企业、数据安全企业与其他数据企业共生发展等生态格局也正在形成和完善。

5.数据生态多维构建并相互融合

数据生态是数据产业的核心竞争力。数据生态既表现出多维层次和多种类型特点，又表现出各种类型数据生态相互融合的特点。一方面，数据生态有多维层次和多种类型。包括数据资源生态、数据技术生态、数据企业生态和数据产业生态等多维层次和不同类型。另一方面，数据的多维生态常常表现出融合发展的特点。一个具有良好数据产业生态的国家和地区，往往聚集了大量数据企业。数据龙头企业凭借自身在数据技术和数据资源方面的优势，引领和赋能其他中小型企业，形成了大中小协作共生数据企业生态。一个拥有领先数据技术生态的企业，往往会对数据资源生态和数据企业形态形成颠覆性改变。

6.数据动态安全和全过程可信安全

数据安全是保障数据在大规模、快速度、高通量流通过程中实现动态安全和全过程安全。一方面，数据安全具有动态安全的特点。数据要素化发展新阶段，要求数据必须大规模、快速度、高通量流通，特别是大量涉敏涉密数据同时也是高价值数据，必须在流通利用过程中才能释放价值和发挥作用。实现数据既要畅通流动又要确保安全的目标，成为当前数据开发利用和流通交易等的新要求、新特点。另一方面，数据安全具有全过程可信的特点。数据安全涉及到数据采集存储、计算分析、流通交易、开发利用、应用治理等全生命周期各环节可信安全互操作，应通过制定和部署各种标准协议、操作工具、数据连接器、通用算法模型模型和构件库，确保数据在全生命周期各环节处理过程中各类主体、工具和数据的可信安全流通和互操作。

7.数据基础设施具有继承、创新和覆盖特点

国家数据基础设施（NDI）是经济社会进入数据要素化发展新阶段的新型基础设施，具有全面继承性、鲜明创新性和广泛覆盖性的特点。首先，国家数据基础设施（NDI）具有全面继承性特点。国家数据基础设施（NDI）对传统网络基础设施和算力基础设施具有全面继承性。升级换代后的网络基础设施和算力基础设施是硬基础设施，是国家数据基础设施（NDI）的重要组成部分。其次，国家数据基础设施（NDI）具有鲜明创新性特点。国家数据基础设施（NDI）正在创新出全国一体化算力网、国家软基础设施和国家数据空间基础设施等新型基础设施。最后，国家数据基础设施（NDI）具有广泛覆盖性特点。国家数据基础设施横向上覆盖数据采存算管用数据全生命周期各环节，对数据采集、汇聚、加工、共享、开放、运营、交易、存储等业务形成全面支撑，并形成国家数据资源平台、国家政务数据共享交换平台、国家公共数据开放平台、国家公共数据授权运营平台、国家数据资源统一登记平台、国家级数据交易平台、国家级数据跨境交易平台等新型国家数据基础设施。

作者：北京交通大学信息管理理论与技术国际研究中心（ICIR） 张向宏教授