數據産業發展初見成效
數據作為新型生産要素已經深刻融入經濟社會各個領域，加快構建以數據為關鍵要素的數字經濟，離不開強有力的數據産業作支撐。近年來，在各部門各地方共同推動下，數據基礎制度加快建立，數據資源開發的深度和廣度持續拓展，數據産業發展初見成效。
數據技術和應用創新活躍。《國家信息化發展報告（2023年）》數據顯示，2023年全國數據生産總量達32.85Z字節，同比增長22.44%，累計數據存儲總量1.73ZB，存儲空間利用率達59%。大數據産業規模達1.74萬億元，同比增長10.45%。
人工智能、大模型等數據驅動技術能力不斷增強，數據服務向各行業領域廣泛滲透，新産品、新模式、新業态競相湧現。“商業智能（BI）、人工智能（AI）加速叠代，數據技術創新方興未艾。數據驅動的應用創新、産業創新不斷深化，新的産業形态不斷發展演進。”國家數據局局長劉烈宏說。
“數據采、存、算、管、用需求不斷提升。我國數據産業正呈現快速增長的發展趨勢，未來幾年有望保持20%以上的年均增長速度。”國家數據局副局長陳榮輝說，“初步形成門類較為齊全的數據産業鍊，涉及數據采集、計算存儲、開發利用、流通交易、安全治理等各個環節，各類型頭部數據企業逐漸成為帶動産業鍊突破的主力軍。”
有研究認為，數據流動量每增加10%将帶動GDP增長0.2%，預計到2025年，全球數據流動對經濟增長的貢獻将達到11萬億美元。以制造業為例，數據驅動生産流程優化可以使停機時間減少30%至50%，提升生産效率20%至25%。
以鋼鐵行業為例，由于管控環節多、生産流程長、經營數據來源廣，大量異構數據分布在不同系統，數據收集、整合、分析過程中耗費大量人力，缺少統一平台和方法對龐大數據開展有效開發利用。這也是北京首鋼股份有限公司一度面臨的難題。此前首鋼的業務執行曾經僅依賴局部信息、離線數據和人工經驗，無法支撐精益制造和資源優化配置的需求，線下業務多、跨部門業務協調難度大、管控效率低，響應市場能力不足。
為此，首鋼與帆軟軟件有限公司合作，應用“固定報表、自定義分析、數據可視化”3種技術手段，打造更靈活、易用、智慧的決策支持系統。帆軟産品研發總經理陳敏以庫存管理為例介紹，帆軟構建庫存管控模塊，橫向覆蓋銷售、生産、質量、物流等業務，縱向覆蓋煉鐵、煉鋼、熱軋、冷軋等工序。利用全流程庫存結構分析和預警系統，使所有工序庫存都達到滿足其生産、運輸效率所需的最低庫存水平，提高存貨周轉率，降低資金占用。此外，通過自主開發的商業智能平台——FineBI，實現對首鋼全公司及各單位點檢異常的實時分析，及時發現問題并督促相關單位整改，提高點檢異常的管控水平。
我國數據産業在具備良好發展基礎的同時，也面臨着一些問題和挑戰。例如，技術創新能力和資源開發利用水平有待提升，數據流通交易不暢通，具有國際競争力的數據企業相對較少等。
“數據要素化尚處于起步探索階段，國際上亦無先例可循。數據要素化在資産地位、權屬确權、流通交易、利益分配和安全隐私等方面均存在諸多障礙。”在中國科學院院士梅宏看來，國家正在從頂層設計層面統籌數據要素市場培育，為數據要素市場建設設定目标、框架，鼓勵地方政府和行業在體制機制構建中積極探索。
國家數據局數據資源司司長張望介紹，國家數據局圍繞更好發揮市場機制作用，創造更加公平、更有活力的市場環境，正在研究制定促進産業發展的政策。一方面，厘清數據産業的内涵和外延，面向市場需求，培育多元化的經營主體。另一方面，發揮市場配置資源的決定性作用，支持企業在資源彙聚、技術攻關、産品服務、流通交易、基礎設施等方面加快發展。用好政策工具，從投資政策、人才培養、産業集聚等方面給予相應的政策安排。
“政策起草和制定過程中，很多企業的熱情和參與度都非常高，這也反映了市場高度期待培育壯大數據産業。我們将在充分調研和聽取各方意見基礎上，加快出台政策、支持産業發展。”張望說。（經濟日報記者 李芃達）
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