数据要素有哪些价值？这些价值都是通过什么方式激发出来的？

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2022-02-24

数据要素的价值不是数据本身，而是与基于商业实践的算法、模型聚合在一起，实现：
1、价值倍增：提升传统单一要素的生产效率。
2、资源优化：优化传统要素的资源配置效率。
3、投入替代：替代传统要素的投入和功能。
激发数据要素的关键途径包括：
1、资源化是激发数据价值的基础
在不经过任何处理的情况下，现实中的数据常常是分散的、碎片化的，没法直接利用以产生价值。对这些“原料”状态的数据进行初步加工，最后形成可采、可见、互通、可信的高质量数据，就是数据资源化过程。其本质是提升数据质量的过程，也主要体现为技术产业过程。从技术产业维度看，数据的资源化过程要经历数据采集、标注、集成、汇聚和标准化等过程。没有经过资源化提升数据质量的过程，后续的一切都无法实现。
2、资产化是实现数据价值的核心
数据承载了产业运行的规律、机理等，具有非常重要的潜在价值，但数据本身并不能产生价值。只有把数据与具体的业务融合，才能在引导业务效率改善中实现这些潜在价值，这个过程就是资产化。其本质就是数据驱动业务变革，实现数据价值的过程，更多体现为一个产业经济过程。
3、资本化是拓展数据价值的途径
数据应用不能局限于单个业务、单个企业或单个产业，否则数据就只是一种有用的资源和资产，而无法成为一种通用的关键生产要素。数据作为资本的价值需要在数据交易和流通中体现，因为当数据可以跨企业、跨产业在社会中有序流通，数据就能流向其可以产生最大价值的地方，继而把对经济社会的乘数效应推到最大。因此，数据的资本化可以概括为通过数据交易、流通等活动实现数据要素的社会化配置的过程。这更多体现为一个经济社会的过程，能够极大地提升数据的使用价值和交换价值。

数据要素价值激发包含资源化、资产化和资本化 3 个阶段。
一、资源化是激发数据价值的基础。在不经过任何处理的情况下，现实中的数据常常是分散的、碎片化的，没法直接利用以产生价值。对这些“原料”状态的数据进行初步加工，最后形成可采、可见、互通、可信的高质量数据，就是数据资源化过程。其本质是提升数据质量的过程，也主要体现为技术产业过程。从技术产业维度看，数据的资源化过程要经历数据采集、标注、集成、汇聚和标准化等过程。没有经过资源化提升数据质量的过程，后续的一切都无法实现。

二、资产化是实现数据价值的核心。数据承载了产业运行的规律、机理等，具有非常重要的潜在价值，但数据本身并不能产生价值。只有把数据与具体的业务融合，才能在引导业务效率改善中实现这些潜在价值，这个过程就是资产化。其本质就是数据驱动业务变革，实现数据价值的过程，更多体现为一个产业经济过程。数据资产化是数据价值创造过程中的一种质变，真正体现和实现了数据的价值。数据资产化还需要解决一些根本性的问题，如资产属性、数据确权、数据价值评估等相关问题。

三、资本化是拓展数据价值的途径。数据应用不能局限于单个业务、单个企业或单个产业，否则数据就只是一种有用的资源和资产，而无法成为一种通用的关键生产要素。数据作为资本的价值需要在数据交易和流通中体现，因为当数据可以跨企业、跨产业在社会中有序流通，数据就能流向其可以产生最大价值的地方，继而把对经济社会的乘数效应推到最大。因此，数据的资本化可以概括为通过数据交易、流通等活动实现数据要素的社会化配置的过程。这更多体现为一个经济社会的过程，能够极大地提升数据的使用价值和交换价值。