数据要素市场化的理论内涵、现实挑战和实践路径

数据要素是数字经济时代的全新生产要素,数据要素市场化在数字经济推进经济高质量发展中具有显著的战略意义.目前,全球对于数据要素的认识仍然处在积极探索中,正确把握数据要素市场化的新内涵、新特征、新要求、新挑战至关重要.在对数据要素市场化的理论内涵和重大意义进行系统阐述的基础上,通过数据要素市场化指数测度发现我国当前数据要素市场化起步晚、起步缓,面临数据产权确权难、数据价值评估难、数据交易流通难、数据保护监管难等挑战,从而从加快数据汇聚、推动数据流通、深化数据应用、强化数据安全等方面提出具有实践价值的解决路径.     

政策·国家

中办、国办:加快培育发展数据要素市场1月31日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《建设高标准市场体系行动方案》(以下简称《行动方案》)。《行动方案》提出,加快培育发展数据要素市场。制定出台新一批数据共享责任清单,加强地区间、部门间数据共享交换。研究制定加快培育数据要素市场的意见,建立数据资源产权、交易流通、跨境传输和安全等基础制度和标准规范,推动数据资源开发利用。积极参与数字领域国际规则和标准制定。     

大数据基准测试流程与测试工具

当前大数据产品和技术的发展非常迅速,市场中存在各种各样的商业版和开源的大数据软件,这些大数据系统解决了大数据大体量、多样性、时效性的挑战。随着大数据产品和技术成熟,如何去测试和评估这些大数据产品成为新的研究主题。文章简要介绍大数据兴起的背景,综述大数据处理系统的主要构成,并针对大数据处理系统的特点,提出构建大数据基准测试平台的要素和流程,最后介绍当前大数据基准测试工具和存在的问题,展望未来大数据基准测试工具的发展方向。     

基于智能化数据探索的数据质量管理方法

数据作为推动经济社会发展及数字化转型的新动能已成为社会共识,数据质量已成为影响数据要素发挥价值的重要因素。在政务领域,随着数据应用的深度和广度逐渐加强,数据质量问题已成为数据深化应用的制约因素。以数据质量管理相关理论为基础,以源头数据质量管控为手段,提出了基于智能化数据探索的数据质量管理方法,即通过数据质量管理激活数据资源价值,该方法在政务数据质量管理工作中具有借鉴意义。     

我国数据要素研究热点及发展趋势分析

随着数字经济的飞速发展,数据要素问题逐渐成为国内学术研究的热点问题。基于Cite＿Space的关键词分析可知,当前国内学界对于数据要素的概念、特征以及其生产要素内涵等方面的研究已基本完成,数据要素发展和治理方面的研究逐渐成为当前的热点和重点。未来,应进一步深化数据要素问题的现实考察,构建学术研究共同体,推进该领域研究的科学化、全面化。     

数据要素与多元市场主体融合机制研究

数字技术的迅猛发展对社会、经济等方面产生了巨大影响,数据成为新的生产要素,不断冲击并重塑传统经济形态,为经济高质量发展提供了新动能,也是发展的主构成.但目前学术界、产业界对数据要素的价值创造过程及其融入多元市场主体的作用机理尚不明确.因此,有必要对数据要素价值创造过程及其融入多元市场主体的作用机理进行分析,加深对数据要素价值创造以及新经济行为的深层次理解,为数字经济的发展及推广提供理论基础和实践指导.     

我国数据要素市场培育进展与趋势

数据要素市场建设是一项长期、系统的复杂工程。在相关政策和机制的加速完善过程中,数据要素市场培育相关的产业实践不断深入,取得了一定的积极进展,但仍面临着数据供需不充分、流通规则不完善、配套支撑不健全等瓶颈和阻碍。随着数据基础制度的加快落地,我国数据要素市场有望从强化公共数据供给应用、加快构建数据交易流通规则体系、完善数据要素市场生态等方面继续突破。     

数据要素市场建设的关键突破口:公共数据授权运营

公共数据体量大、价值高,是国家数据要素体系的重要组成部分,且因其产生过程、管理方式、内容特点等方面有别于企业和个人数据,相较而言权属结构更为清晰。因此,公共数据的开放和开发利用,是数据要素市场建设的关键突破口。当前,各地方、各行业积极探索公共数据授权运营,取得了一定进展,但在源头供给、数据运营和收益分配等方面仍存在一些瓶颈问题亟待解决,亟需按照数据要素基础制度建设的总思路,加快公共数据授权运营制度创新,更好发挥政府作用,推进数据要素市场的繁荣与可持续发展。     

数字生态下的数据资产管理实践

数据是驱动数字经济创新的重要要素.数据资产管理是释放数据要素价值的基础和前提.本文基于当前数据生产模式发展趋势的分析,指出数据治理面临的挑战,并以中国移动的实践经验,提出相应的解决方案.     

数据要素创新发展路径思考

数据要素是数字经济发展的核心引擎。为进一步释放数据价值，我国作为数据大国，提出了加快建设数据要素市场的政策。伴随国家、省、市数据要素相关文件的出台，在数据要素创新发展探索中，数据在哪里、怎么管、怎么建等问题也逐步显现。文章分析了国内数据要素创新探索较为领先的浙江、广东、上海三个案例，提出了数据要素市场创新发展需要围绕构建数据要素体系、强化数据管理制度和持续推进数据利用运营三个方向展开。在国家加快推进数据要素市场化的政策驱动下，我国数据要素相关管理制度会不断优化，技术会持续进步，数据要素创新将在发展和安全之间找到一条均衡精准的路径，为我国数字经济发展提供保障。     

非编文稿网数据交换存储架构及辅助软件的应用

根据玉环县广播电视台非编文稿网的运行实践,分别从非编文稿网的安全架构、非编文稿两网间的数据安全交换、文稿网数据安全存储备份、非编网数据库安全定时备份、非编网数据恢复软件应用、磁盘碎片整理方法等方面,介绍确保电视台非编制作系统安全高效运行的经验和方法。     

DMA方式声信号数据采集系统

本文介绍了用于声信号的DMA方式的数据采集系统,它可顺序地对八路模似信号进行采集,采集频率最高可达45kHz,并能同微机并行工作。它可广泛地应用于电视、录音机的电声指标测试及各种声信号的采集分析处理等。     

非线性动态数据协调技术

通过应用数据协调技术，可以消除或降低测量误差对过程测量数据的影响,同时可以提高过程数据的精确性和平衡性。目前，稳态线性模型的数据协调技术已得到了良好的发展并已广泛应用于实际生产过程,但实际的生产过程往往是非线性或动态的。文中的重点就是对非线性和动态数据协调技术及其发展作较为详细的阐述.     

论数据质量的“真实性”与相关融合计算策略

数据成为数字化时代政府和企业的要素资产,数据质量是数据资产建设的核心工作。对数据质量的概念和传统“六维度”方法论进行了系统性审视,并结合实际案例阐述数字化时代应以“业务真实性”为数据质量工作的主线,并提出建设真实可信数据资产的融合计算策略。     

数据ETL过程中的数据质量控制

分析产生数据质量问题的原因，并对数据质量问题进行了分类，建立数据质量评价的量化标准。提出通过模式集成解决模式层次上的数据质量问题，通过数据清洗解决实例层次上的数据质量问题，并概述了数据清洗算法，提出分四步进行数据ETL数据清洗。     

浅谈大数据时代的数据支撑系统建设

简要介绍了江苏有线泰州分公司现有的3大数据支撑系统,并结合大数据时代理解、处理和运用数据的特点,从多元化数据源建设、深度挖掘数据价值和数据安全管控方面,进一步探讨了江苏有线泰州分公司深入发展数据支撑系统的思路。     

“数据信托”探析:基于数据治理与数据资产化的双重视角

在千行百业数字化转型加快推进,数字经济时代全面到来的大背景下,数据要素的重要价值得到普遍重视,与此同时,个人隐私保护与数据安全问题也日益严峻。数据信托作为兼顾数据价值实现与数据权益保护的全新探索,受到国内外广泛关注,形成了数据治理与数据资产化两种不同视角下的发展思路,并加速从理论走向实践。结合我国法律制度环境与数字经济发展战略导向,提出未来我国数字信托发展的设想与建议。     

中原地区古代陶器数据预处理研究

利用数据挖掘技术对中原地区古代陶器数据进行分析研究,会对探究古陶器的发展演变规律及中原地区各类型文化之间的传承源流、关系起到积极的推动作用。数据预处理作为数据挖掘过程的主要步骤,可提高数据质量和其后挖掘过程的准确率及效率。阐述了针对中原地区古代陶器数据具有的类型复杂、数据量大、不正确、不完整和不一致的特点,采用数据清理、数据集成和数据变换技术对其进行数据预处理,从而提高了数据挖掘模式的质量。     

大数据时代下的数据安全防护——以数据安全治理为中心

大数据时代,数据泄露事件层出不穷,数据安全已经成为阻碍大数据发展的主要因素之一。因此,确保大数据时代下敏感数据的安全尤为重要。针对大数据安全所面临的挑战,提出以数据安全治理为中心的安全防护方案,重点从数据全生命周期的角度阐述了数据流转每个环节中的安全风险以及防护措施,为大数据环境下敏感数据的安全提供全方位的保障。