摘要：本文系统地研究了国家数据局数据要素X首批典型案例，从行业地位、资本属性、产业功能和垄断属性四个维度对市场主体结构进行了分析，对数据要素的产权转移、流通形态、数据产品形态和数据价值乘数释放模式进行了梳理总结，最后从案例的可复制性和可持续发展性进行了总结分析，提出了建议。

关键词：数据要素乘数效应 数据产业

目录

一、研究的意义

二、数据主体来源及其结构

三、数据要素乘数逻辑

（一）数据产权转移逻辑：三种典型情形识别分析

（二）数据流通逻辑解析：五类典型模式

（三）数据产品创新逻辑：四种典型形态

1、数据集产品及其应用模式

2.数据模型产品及其应用模式

3.数据服务产品及其应用模式

4.数据平台产品及其应用模式

（四）数据价值释放逻辑：三种乘数方式

四综合评述与建议

（一）可复制性视角

（二）可持续性视角

（PS：此文虽然标记付费，实际上开放了100%阅读，主要是为了保护知识产权）

国家数据局持续20天，以每天一个案例的速度，自5月31日到6月21日，公布了12个领域20个数据要素乘首批典型案例，这是数据要素乘三年行动计划发布以来的标志性成果，得益于我国各行业在过去五年以来数据资源开发利用的持续创新和积淀，得益于持续的数据开放共享运动，也是政务数据和企业数据领域大规模的投资，为短时间之内形成典型案例成果奠定了坚实基础。

首批20个数据要素乘典型案例，对时下各地正在热火朝天的数据要素大赛具有示范性、引领性和框架性的价值，对于理解数据资源如何汇聚融合、数据资源如何整合共享和数据资源如何开发利用提供了一种可观察的样本；更进一步，谁来汇聚、谁来开发、谁来利用也提供了可分析的样本；更进一步，产业资本、数据资本与金融资本如何嫁接贯通，也提供了初步可观察的思路。

研究首批典型案例的数据主体结构，是理解数据要素乘数效应的基础。我们从行业地位、资本属性、产业功能和垄断属性四个维度进行解码。

从行业地位看，我们可以把首批数据要素典型案例的参与主体分为四类，分别是政府机构及其平台公司、大型数字平台公司、大型产业链链主企业、行业垄断型市场主体。

其中政府机构及其平台公司7家，分别是：江苏省互联网农业发展中心、四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院、四川省气象局、烟台市大数据中心、广东省应急厅，合肥市生态环境局。这七家分布在气象、政务服务、农业、应急、环保、基层治理领域，属于行政机构及其平台公司或者事业单位履行，承担履行公共管理和公共服务职能的主体。

政府功能性平台公司有两家，分别是福建省电子政务建设运营有限公司、浙江四港联动公司，分别履行电子政务建设物流平台建设。具有整合产业数据和政务数据便利。

大型数字平台公司有三家，分别是蚂蚁集团、上海钢联和讯飞医疗，分布在金融、商贸和医疗领域，这些公司属于数字产业领域具有数字平台垄断性的公司，具有技术、平台和数据资源的优势。

大型产业链链主企业有一家，四川长虹，自身作为电子信息制造业的大型公司拥有极强上下游产业带动能力，具有需求、资金、技术和核心制造数据的资源能力。

行业垄断型市场主体有国家能源投资集团和国网新疆电力，主要属于能源领域，此类主体既拥有公共服务管理的职能，也拥有垄断性的业务，类似能源电力是社会生产生活的基础性要素，也属于网络垄断型产业，持有稀缺通用关键性数据资源。

总而言之，能够推动数据要素流通利用的主体，需要具有行业龙头地位或者持有垄断业务或行政管理职能的主体，此类主体也可以称之为数据资源持有大户，简称数据大户。

既然是数据要素乘数典型案例，我们自然需要研究这些案例中数据要素的性质，我们可以从数据产权及其转移方式、数据流通形态及其方式、数据产品及其形态、数据价值及其开发利用方式四大维度进行梳理研究。

按照数据持有权、数据加工处理权和数据产品经营权的转移方式，我们可以把案例中数据产权流通分为三类情形：数据三权均不转移、数据持有权转移、数据产品经营权转移。

情形1：数据三权均不转移

数据持有权、数据加工处理权和数据产品经营权三权均不发生转移，三权合一方式，由数据大户集中拥有；

典型代表案例是国家能投集团、四川长虹，福建电子政务等。国家能投利用自身拥有的各类设备运行产生的数据，加工处理形成数据产品，返给上游制造业，四川长虹则是汇聚自身的生产管理数据在工业数据空间加工成产品供上游下游进行融资增信。福建电子政务则是利用政务数据共享机制，汇聚整合多层级多领域数据进行数据加工处理后形成数据产品。

情形2：数据持有权转移

数据持有权发生转移，转移给数据大户，数据加工处理权和数据产品经营权合一；

典型代表案例是浙江小商品城，中小企业把数据持有权转移给物业型企业，汇聚分散数据资源，由小商品城集团统一进行加工处理，形成数据产品用于金融服务。

情形3：数据产品经营权转移

数据持有权、数据加工处理权均不发生转移、多个数据大户共用开展数据产品加工，共享数据产品经营权。

典型代表案例是浙江网商银行与蚂蚁科技、国家空间和国家高能和国家天文的案例，都是作为数据大户，通过建立可信数据加工处理技术平台，开展数据产品加工处理，共享数据产品经营权。

按照技术体制分类，我们可以总结出五类数据流通模式，分别是平台式流通、开放式流通、原始式流通、隐私式流通、共享式流通。

模式1：平台式流通

即多主体和多类型数据向数据大户建设的数据平台汇聚、数据大户通过提供可信的数据空间，或者依靠自身垄断能力提供数据平台，实现数据的平台式流通

典型的案例有国家能投的案例，通过自身平台汇聚运行、故障、维修等数据，形成解决方案和数据产品、数据资产交易平台；四川长虹电子控股集团有限公司通过建立工业数据空间，“提供可信可控的数据流通通道，实现代工企业产测、整机质检等生产质量数据对客户可控共享”；浙江四港联动发展有限公司通过打造智慧物流云平台，浙江中国小商品城构建商贸领域线上综合服务平台，以及上海钢联电子商务通过建设产业数据库汇聚产业链数据。

模式2：开放式流通。

即通过开放数据集的方式，为市场和社会主体提供数据集的方式，典型的案例是合肥机数量子通过挖掘专利论文等文献数据，建立了含9000万化合物、1100万化学反应路径的大规模材料数据库，提供高质量化学及材料科学数据集 。

模式3：原始式流通

即通过对数据的治理，建立统一的标准规范，多主体物理彼此提供原始数据、建立标准规范，共同开发形成高质量高可用数据集的方式。

典型案例是国家空间科学数据中心、国家高能物理科学数据中心、国家天文科学数据中心等联合促进空间－高能物理－天文科学数据汇聚与全生命周期治理，通过建立十余项标准，规范实施全生命周期数据治理，建立空间高能天文领域融合数据库，发布空间科学、高能物理、天文学联合主题数据资源。

模式4：隐私式流通

即通过建立多方可控的可信数据平台，多方主体把数据资源在可信数据平台内进行加工处理，形成数据产品的方式。

典型案例是浙江网商银行、蚂蚁集团和农业农村部大数据中心，通过建设隐私计算平台，实现多方数据安全融合，利用多方数据加工形成农业信用贷款授信评估数据产品。

模式5：共享式流通

利用既有数据共享机制和共享平台，按照数据利用场景需求，进行横向跨部门数据和纵向跨层级数据的共享，建立数据开发利用平台形成数据服务或者数据产品的方式。

典型的案例是福建电子政务公司与应急管理部、地市应急平台的纵向贯通，与省级气象、水利、地质等行业厅局业务系统横向链接建立应急基础数据和企业基础信息数据，基于此形成监测预警、监管执法、指挥救援等赋能应用。广东省应急管理厅的“一网统管”风险防控与应急指挥体系也属于此类模式。

按照数据产品的形态，我们可以总结出五类数据流通模式，分别是平台式流通、开放式流通、原始式流通、隐私式流通、共享式流通。

数据集是数据开放的主要形式，或者是科学的形式，通过数据集，将原本被限制访问和使用的数据，以某种方式提供给公众或特定的用户群体自由获取和使用，能够为数据集的价值发挥提供了更广阔的空间和可能性。

在数据要素乘的20个典型中，以数据集产品提供的主要有国家空间科学数据中心、国家高能物理科学数据中心、国家天文科学数据中心等联合建设的空间高能天文领域融合数据库、高质量化学及材料科学数据集、国家能源投资集团的装备设计和研发数据集、运输装备产品优化数据集、北京市计算中心的新药研发数据集。

通过数据建模技术例如图模型、键值模型、列族模型、层次模型、对象关系模型，数据模型产品是此次案例中主要的数据价值释放形式。以数据模型产品提供的主要如下表：

表1 数据要素乘典型案例中数据模型产品及其功能

数据主体

数据模型

模型功能

合肥机数量子科技有限公司

材料配方与合成方案人工智能分析模型

挖掘农田遥感数据价值，结合农户个人授信数据及全量地图数据匹配分析，用于农业信贷授信评估

国家空间科学数据中心、国家高能物理科学数据中心、国家天文科学数据中心

专用数据分析挖掘工具与模型

依托融合数据库、借助人工智能等，联合研发了以超高能宇宙线起源、多波段时域天文、日地空间天气传播链等不同科学场景的高质量在线数据分析应用

讯飞医疗科技股份有限公司

智慧医疗AI模型

与中华医学会杂志社、开放医疗与健康联盟等权威机构合作，汇聚公开脱敏数据，构建涵盖疾病知识、症状体征、检验检查、药物信息、临床路径、诊疗规范及指南等内容的数据资源库，训练形成智慧医疗Al模型

北京市计算中心有限公司

疾病相关的药物有效特征模型

基于人工智能算法对药物数据集进行数据挖掘和药物特征提取，形成疾病相关的药物有效特征，为新疾病靶点预测和对应药物研发提供准确、个性化、智能化分析服务

国家能源投资集团

数据资产定价模型

基于重载铁路机车车辆、港口装卸装备、船舶装备等运输装备及其关键零部件等近600类高质量数据集，形成数据资产定价模型，以“（当日多式联运业务节约总成本*20%）/降本环节装备数据供给总条数”计算价格，进而自动派生数据资产交易

江苏省互联网农业发展中心

病害智能化预警模型

整理分析稻麦病害发病情况的历史调查数据，结合对应时期稻麦生育期观测数据、气象数据、作物识别数据、多光谱遥感数据，搭建病害发病概率模型，实现稻麦病害发生风险预测。

浙江中国小商品城集团股份有限公司

企业信用评价模型

开发信用报告产品，为市场商户、采购商、银行机构提供企业信用风险查询服务。

浙江网商银行股份有限公司、蚂蚁科技集团股份有限公司

三农数字普惠金融风控模式

挖掘农田遥感数据在预测农作物种植面积、品种、成熟程度和收成方面的价值，结合农户个人授信数据及全量地图数据匹配分析，实时掌握农户种植农田的真实经营情况，用于农业信贷授信评估

广东省应急管理厅

应急智能算法

结合人口、电力、工程机械、化工商品价格等指数以及各类监测预警、巡查上报、预测分析数据，构建数据模型开展智能辅助分析

企业画像数据治理模型

动态建立全省监管对象台账库，将5.1万家危化品、烟花爆竹、矿山、工贸等企业纳入管理平台，通过构建安全生产指数，实现精准监管、靶向治理

四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院、四川省气象局

气象预测模型

为全省21个市（州）、175个地灾易发县提供“6小时、3小时、1小时”短期预测信息，使区域内地质灾害气象预测更加精细化、具有针对性

风功率预报、灾害风险等模型

实现3天内的天气预报，为电力调度、工程推进提供决策建议

国网新疆电力有限公司

新能源功率预测及消纳能力分析模型

汇聚分析新能源项目审批、场站运行、气象等数据，建立新能源功率预测及消纳能力分析模型，为新能源项目建设、并网运行、动态消纳等提供科学决策依据

合肥市生态环境局

水文水质、水动力、藻类生长等智能模型

构建巢湖流域水文水质模型、三维水动力模型、藻类生长动力学模型等模型库，精准预测蓝藻生长态势，实现藻情“早”预报，提前介入管控，使巢湖流域生态得到系统性改善。

此类产品利用数据生成和展示报告的工具和系统，帮助用户理解和分析数据，支持决策制定。

在数据要素乘的20个典型中，以数据服务报告提供的主要有提供多元定制化数据共享服务，为800余家新能源企业提供一键式新能源并网信息跟踪查询，为政府部门提供的实时动态的新能源发展全场景数据服务和分析报告等新能源并网信息跟踪查询服务、武汉理工数字传播为出版单位提供选题策划、读者偏好、市场风向、竞品分析等数据服务；台州市气象局的气象保险增值服务，包括实时风向、风速、雨量、温度、能见度等气象数据服务；上海钢联面向产业链上下游各类企业、金融衍生品市场机构、政府等主体需求，开发的商品价格指数等系列数据产品。

数据平台产品，即通过建设数据应用平台的方式提供集成化一体化的数据服务。在数据要素乘的20个典型中，以数据平台提供的主要如下表。

表1 数据要素乘典型案例中数据平台及其功能

数据主体

平台名称

主要功能

浙江中国小商品城集团股份有限公司

商贸领域线上综合服务平台

以数字化贯穿展示交易、贸易履约、仓储物流、资金结算和信贷融资等方面，服务产业链上下游企业，沉淀贸易数据，让贸易全过程可追溯、可还原

浙江四港联动发展有限公司

智慧物流云平台

集成全省多维度物流大数据，应用物流运单Al智能识别、智能沙箱等技术，实现一站式“查运踪、查船期、查运价、查关务、查航空”，并通过数字化赋能提升多式联运承载能力和衔接水平，大幅提升企业物流效率，降低运营成本，创新了多式联运组织模式，加快物流行业转型升级

武汉理工数字传播工程有限公司

出版图书数据平台

整合中国国家版本馆图书数据、1.7亿会员读者数据、全国各省新华集团的线下销售数据，以及京东、天猫、抖音等线上平台的销售数据，构建了包含标签、发行渠道、读者评价、线上数字化服务使用偏好等丰富信息的数据资源库

广东省应急管理厅

广东省应急管理厅大数据治理平台

梳理完善应急管理部门公共数据资源目录和数据需求目录，加快推动数据资源汇聚共享，已成功接入27个外部厅局以及14个应急厅内部机构，涵盖1171类业务数据，总量高达36.1亿条，提供1372类数据服务，有效促进了数据要素在跨部门、跨系统、跨平台间的顺畅流通

福建省电子政务建设运营有限公司

数字应急综合应用平台

实现与应急管理部、各地市应急平台的纵向贯通，与省级气象、水利、地质等20多个行业厅局的39个关联业务系统横向链接，汇聚约59.8亿条气象预报、应急物资、救援队伍等应急基础数据及89万条部级、2.41亿条省级危险化学品、工贸、矿山等企业基础信息数据

烟台市大数据中心

镇街综合数据平台

整合了市、县、乡、村四级共15大类、177子类、1300多万条数据，实现了基层基础数据“应归尽归”。同时，建立数据返还机制，针对基层共性数据需求定期返还，累计返还166类国家级、省级和市级数据，实现基层所需数据“应返尽返 ”

国网新疆电力有限公司

新能源功率预测系统

打破各平台数据壁垒，获取多源监测分析数据指标260项，汇聚807家新能源场站的8497万条光伏运行数据和5.7亿条风电运行数据；获取沙尘、寒潮、大风等5种非平稳转折性气象环境数据，沙漠、盆地、戈壁、荒漠及其交叠的10种特殊地形地貌下的9534万余条云图数据

按照数据要素乘数作用的三种模式及其效果，我们发现以数据要素融合创新和复用增值居多，以增效降本居多。

总结梳理案例可以发现，数据价值释放必须要有一定的数据价值释放的基础，这些基础包括数据的有效汇聚与融合，特别是多源数据整合的重要性，通过打破数据孤岛，实现数据资源的集中管理和共享。此过程为数据价值的释放奠定了基础。同时离不开数据质量提升，通过对数据进行清洗、验证和加密等处理，确保数据的准确性、完整性和可靠性。这些措施提高了数据的整体质量，为数据价值的释放提供坚实的保障。更离不开数据标准，制定统一数据标准和规范的必要性，以确保数据的一致性和可比性。这些标准和规范为数据价值的释放提供便利条件。

从数据赋能来看，案例中我们可以看到主要分为三类，分别是数据驱动决策，利用数据分析和挖掘技术为企业和政府提供决策支持的模式。这种模式帮助决策者做出更加科学和合理的决策。提供数据产品与服务，将数据转化为数据产品和服务的概念，例如数据报告、数据分析工具和数据应用等。这些产品和服务为用户提供了有价值的信息和解决方案。以及数据交易与流通通过数据交易平台实现数据交易和流通的模式。这种模式促进了数据的共享和利用，从而提高了数据的经济价值。

表2 数据要素乘20个典型案例乘数效应应用模式

案例名称

乘数效应类型

乘数做法

价值类型

价值效果

国家能源投资集团－数据要素驱动适应多式联运需求的运输装备协同制造

数据要素协同优化

推动运输装备数据汇聚融合，开展运输装备数据建模分析，构建运输装备数据资产交易平台

提质、增效

提升运输装备的效率和可靠性，促进运输装备专业化数据的规范交易，推进100家运输装备产品设计和功能优化

四川长虹电子控股集团有限公司－打造工业数据空间赋能产业链上下游发展

数据要素协同优化

数据要素复用增值

完成多个工业软件系统数据汇聚与校验，实现供应链多个主体间数据可信可控流通，打造跨产业数据应用，创新供应链金融服务

增效

强化电子信息产业链协同能力，提升产业链韧性与安全水平，为制造业中小提供保驾护航，促进普惠金融服务实体产业

江苏省互联网农业发展中心－多源数据融合提升稻麦重大病害监测预警能力

数据要素复用增值

推动多源数据采集治理，搭建病害智能化预警模型，推出风险防控常态化服务

降本、增效

提高病害防治的精度和准度，减少每年植保用药次数，挽回稻麦损失，挽回经济损失

浙江中国小商品城集团股份有限公司－数据要素赋能小商品数字贸易便利化

数据要素融合创新

数据要素复用增值

整合多源数据，构建数据流通通道，创新数据应用场景

降本、增效

提高贸易效率，降低交易风险，拓宽融资渠道，助力中国小商品扬帆出海，小微企业融资问题，促进电商发展

上海钢联电子商务股份有限公司－产业链数据融合应用助力提升大宗商品流通效率

数据要素融合创新

多渠道采集融汇产业链数据，以需求为导向强化数据产品开发和服务

增效

有效提升大宗商品流通效率，提高大宗商品国际定价影响力，为国内外现货商品市场提供结算基准和定价参考，实现收入增长

浙江四港联动发展有限公司－多式联运数据贯通促进物流降本增效

数据要素融合创新

打通系统间数据壁垒，构建大数据底座，打造多样化数据产品服务

降本

大幅提升企业物流效率，降低运营成本，创新了多式联运组织模式，加快物业转型升级

浙江网商银行股份有限公司、蚂蚁科技集团股份有限公司－融合农业农村大数据和遥感风控数据助力普惠金融服务

数据要素融合创新

建设隐私计算平台，实现多方数据安全融合，多源数据建模分析，实现普惠金融服务模式创新

（银行）降本、（农户）增效

提升金融服务对农户的授信范围和额度，提高金融服务机构的风险防范能力为农户提供普惠金融服务，覆盖全国多个县级行政区

合肥机数量子科技有限公司－高质量化学及材料科学数据集加速材料研发范式变革

数据要素复用增值

建立高质量化学和材料科学数据库，训练专项人工智能分析模型，打造智能化机器人实验系统

增效

显著提升新材料研发质效，大幅增强相关产品市场竞争力，支撑解决一批难题，提升相关产品的技术水平和市场竞争力

国家空间科学数据中心、国家高能物理科学数据中心、国家天文科学数据中心－多源数据融合支撑空间与天文科技创新发展

数据要素复用增值

数据要素融合创新

促进空间高能物理一天文科学数据汇聚与全生命周期治理，建立空间高能天文领域融合数据库，以数据驱动科学新发现

增效

服务空间天文领域科技系列创新活动，服务科技计划千余项，助力取得多项领先的科学发现

湖南省博物院－数据资源融合应用助力文物传承保护和价值增值

数据要素融合创新

多手段采集汇聚文物数据资源，构建文物数据授权和合作开发模式，推动文物数据跨领域融合创新

增效

推动文化传承和文物价值增值协同发展，以汇聚形成的文物数据资源为基础多项数字化项目，举办大型线下数字展览，实现票房收入

武汉理工数字传播工程有限公司－图书出版数据融合创新应用推动产业转型升级

数据要素融合创新

推动图书出版数据融合汇聚，强化数据质量管理，开发数据产品与服务

降本增效

为出版单位提供数据服务，帮助出版单位提高效率和准确性，为社会提供优质文化产品，创造实际收入，繁荣文化市场

讯飞医疗科技股份有限公司－医疗数据智能化分析辅助提升基层诊疗水平

数据要素融合创新

汇聚高质量数据资源训练模型，推进医疗数据与“问、诊、治”场景深度结合

增效

为基层诊疗提供智能化辅助，促进基层医疗服务提质增效，在全国多个县层医疗机构应用，服务基层医生，提供大量AI辅诊建议，规范病历，提升AI辅助诊断合理率，覆盖多种疾病

北京市计算中心有限公司－高质量药物数据集提高新药研发质效

数据要素融合创新

多渠道收集药物研发数据，建立高质量新药研发数据集，智能化分析和挖掘数据

增效

有效降低新药研发周期，赋能上百个新药研发项目，与全国多家高校和科研开展合作，利用高质量药物数据集和智能服务开展新药研发项目，人工智能靶点超1万个，基本覆盖已知疾病

广东省应急管理厅－“一网统管”风险防控与应急指挥体系一以高质量数据要素推动应急管理能力提升

数据要素融合创新

加快数据汇聚融合，夯实数据支撑基础，构建应急智能算法，为业务场景提供精准支持

增效

切实提升应急管务综合实战能力，有效应对强降雨和台风，未发生群死群伤和重要工程损毁

福建省电子政务建设运营有限公司－强化大数据应用构建数字应急体系

数据要素融合创新

高效汇聚应急数据，数据赋能监测预警，推进一体化监管执法，高效协同应急指挥救援

增效

实现多种灾害预警，强化全链条监管，为全省“数字应急”体系建设提供有力支撑，消除各类传感器异常报警，处置安全事故，降低事故死亡人数

四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院、四川省气象局－跨部门气象数据共享助力地质灾害分级预警体系建设

数据要素协同优化

数据要素融合创新

推动气象数据实时汇聚共享，实现灾害精准分析预测，实现灾害及时预警预防

增效

有效增强防灾减灾的能力，为全省的气象预报、灾害预警以及相关决策支持坚实数据基础，提升短临预测信息有效性和精准性，避免人员伤亡

台州市气象局、人保台州分公司、浙能集团－“气象保险增值服务”赋能风电设施建设运营减损增效

数据要素融合创新

数据要素复用增值

创新“气象保险增值服务”合作模式，实现气象数据产品与项目运营管理有机融合，探索数据利益分配模式

降本

为风电企业提供定制化气象预测，助力企业预防灾害、顺利施工、高效运营成多方共赢局面，节约理赔成本，增加作业窗口期，提前完成项目工期

烟台市大数据中心－跨层级数据贯通提升基层治理现代化水平

数据要素复用增值

打造全量汇聚、多级联动、上下贯通的数据应用体系，赋能基层数据应用场景，推进公共服务普惠化

降本、增效

为基层减负和基层治理现代化提供有力支撑，有效减少基层重复摸排、重复工作，提升基层数据应用效率，助力提升补贴发放精准性、高效性

国网新疆电力有限公司－推动数据要素创新应用助力新能源发展及消纳

数据要素融合创新

推动新能源数据汇聚融合，开展新能源数据的建模分析应用，开展新能源数据的共享定制服务

为新能源项目建设、并网运行、动态消纳等提供科学决策依据，提高新能源上网的监测准确性，减少弃风弃电现象，增加新能源上网电量，节约新能源项目建设和运营成本，加速新能源项目落地发展，为“双碳”目标实现贡献力量

合肥市生态环境局－贯通多层级多行业生态环境数据提升蓝藻治理水平

数据要素融合创新

打通数据壁垒，实现多源数据汇聚，创新构建模型，实现藻情精准预测，推进模型应用，赋能治理科学决策

使巢湖流域生态得到系统性改善，推动当地生态环境改善和文娱产业发展，“绿水青山就是金山银山”的实践案例，提高巢湖蓝藻监测预警能力，实现蕩“早”预报，为精准调度蓝藻治理提供决策支持

国家数据局公布的首批数据要素乘20个案例，具有启发性、可借鉴性，更具有可复制性和可持续性，笔者尝试从对其他行业和本行业后续开展数据要素乘工作的角度，对这些案例的可复制性和可持续性进行分析。

我们先来看案例的可复制性，在笔者的研究观察中，注意到很多案例采纳了以数据为核心的方法论，通过数据的搜集、解析及应用，以解决复杂问题或提供创新服务。这是一种数据驱动的策略，该策略在不同行业与领域具有高度的可移植性，前提是具备相应的数据资源与技术支撑。同时我们也可以看到，技术创新应用是很关键的要素，在很多案例中都应用了新兴技术，如人工智能（AI）、物联网（IoT）、大数据分析、隐私技术等，新技术的成熟与普及为其他组织提供了技术借鉴与应用的可行性。进一步，笔者注意到，跨部门跨层级跨领域的协同合作与知识共享必不可少，多个案例强调了跨组织、机构或部门的合作与数据共享的重要性，以实现数据资源的整合、共享及协同优化。在不同地域与行业中推广时候需要注意这一点不可获取。标准化与规范化是实现可复制性的关键，不少案例都提到了制定数据标准与规范的必要性，以确保数据的质量和一致性。建立标准化的数据管理体系对于提升数据的可复制性与互操作性至关重要。

我们再来看可持续发展性，笔者注意到，构建或者拥有高质量的数据治理框架非常必要，在很多案例中我们可以看到数据治理的重要性，这些内容包括数据质量、安全性、隐私保护等维度。数据要素企业必须加速构建健全的数据治理机制是确保数据资源可持续利用与发展的关键。同时，我们可以看到持续创新是必由之路，在这些案例中，创新意识可以看出非常浓厚，组织对持续创新的追求，才能不断适应数据要素市场与技术环境的不断演变。在数据要素领域，持续创新是维持竞争力并推动可持续发展的动力源泉。进一步，笔者注意到，数据要素乘数效应离不开政府政策环境的高效支持，很多成功实施得益于政府的政策支持与引导，其中包括数据开放、数据安全、产业发展等方面的政策措施，对数据要素的可持续发展起到了促进作用，特别是数据资源的可获取性方面，更是至关重要。最后笔者认为数据人才是可持续的基础，数据要素的发展依赖于具备相关专业技能与知识的人才。可以看到，案例中的组织大都通过教育训练与合作项目，培养并吸引人才，为可持续发展提供坚实的人力资源基础。

数据作为基础性战略性要素，还可以看到不少案例从社会福祉考量的角度，不仅关注经济利益，同时也重视社会福祉的实现，包括环境保护、公共安全、文化传承等领域。

数据要素乘数效应的发挥，需要注意，在实际应用中，应根据具体情况进行适应性调整，以确保策略的有效性与可持续性。需要持续地评估与改进。在实践中，应结合具体情境，借鉴这些案例的经验和做法，以推动数据要素的发展与应用，并构建适应数据时代的组织核心竞争力和竞争优势。

转载请注明：陈志刚，《深度探究国家数据局数据要素首批典型案例数据流通、数据乘数逻辑、数据产品逻辑与数据价值逻辑》 ，2024.06. 水煮通信.

《全文完》