数据高效合规流通的两大难题：“数据孤岛”以及缺乏先进技术

·数据高效合规流通受制于两个问题，一是系统建设模型导致数据孤岛，增加数据管理成本，二是缺乏先进技术，靠人工解决数据治理和数据产品开发，导致数据治理成本高、数据产品开发成本高、数据消费门槛高等问题。

“数据资产入表是推进数据要素市场化的先决条件，而成功推进数据要素市场化的必要条件是让数据高效合规流通。”5月22日，在第七届数字中国建设峰会开幕前，全域数据能力服务商上海爱数信息技术股份有限公司创始人、董事长兼总裁贺鸿富在数字中国建设峰会现场体验区表示，先进技术是推动数据高效合规流通的关键。

他认为，数据资产入表的关键是“资产”，也就是如何让数据成为一种资产。资产可衡量价值，数据资产可进行价值衡量的核心就在于数据价值化。目前有两种基本方法衡量数据价值，一是成本法，即耗费多少资金能把数据加工成资产，二是收益法，即通过数据能够获得多少收益。成本法是一种不得已而为之的方法，在数据领域成本弹性大，“花了1000万元加工的数据就一定值1000万元吗？所以归根结底是要解决数据可收益的问题，数据流通才能看到收益。”贺鸿富表示，数据资产入表是推进数据要素市场化的先决条件，而成功推进数据要素市场化的必要条件是让数据高效合规流通。

但数据高效合规流通受制于两个问题，一是过去的数据系统、IT系统建设模式是不停缝缝补补，造成的结果是系统建设犹如高楼林立，形成数据孤岛，数据管理成本高。每一栋楼是一个户主，所以数据治理就是“九龙治水”，很多公司提出不同的治理思路，他认为这不利于数据高效流通。二是由于缺乏先进技术，过去只能靠人工解决数据治理和数据产品开发，因此在数据要素流通的高速路上面临数据治理成本高、数据产品开发成本高、数据消费门槛高等问题。而先进技术是推动数据高效流通的关键，依靠DATA（数据）+AI（人工智能）的技术加持有助于降低成本，促进数据高效流通。

北方大数据交易中心是由天津市滨海新区、天津市中新生态城、爱数共同出资设立的混合所有制交易所。北方大数据交易中心（天津）有限公司高级解决方案顾问白月东表示，数据要素流通涉及数据采集、数据治理、数据融合、数据加工、场景应用、订阅消费等环节。在数据供给侧，高价值的行业数据和公共数据供给不足，将数据融合加工成服务与业务应用场景的数据产品，既保护隐私，也促进数据要素赋能实体经济的高质量发展。在数据治理环节，“不同企业有不同业务系统、开发语言、开发逻辑、字段描述，机器无法识别，往往需要靠人工梳理业务流程和逻辑，匹配每一个字段，数据治理成本整体偏高，高在人员投入。依托爱数的技术，我们通过LOOM大模型技术简化数据治理，形成业务建模、数据探查、源头治理、质量报告生产的流水线流程，让数据治理变简单。”他表示，推动数据要素市场化，难在打通数据要素流通全环节，数据变成数据资产成本高昂，通过AI技术加持，降低数据要素流通成本，对数据供给端、需求端来说增加了交易吸引力。