釋放數據價值急需突破的難點要點

數字經濟時代，數據作為新型生產要素，被賦予重要歷史使命，與其他生產要素一起共同推動經濟發展質量變革、效率變革、動力變革。數據的價值不斷被發掘，數據管理的重要作用日益凸顯，其不斷為盤活數據資源、打通數據流程、發揮數據價值保駕護航。在此背景下，《數據管理能力成熟度評估模型》（Data Capability Maturity Model,以下簡稱DCMM）國家標準應運而生。該評估模型將“數據管理能力”定義為“組織和機構對數據進行管理和應用的能力”，并提出了“數據應用”等八個能力域，用于對組織的數據管理能力成熟度進行全面評估。本文結合DCMM相關內容，以“數據應用”為切入點，提出數據應用是數據價值釋放的關鍵這一基本認識。同時，重點關注組織機構發展數據應用存在的難點和障礙，給出相應對策建議以供參考。

一、數據應用是數據價值釋放的關鍵

根據DCMM，“數據應用”是指通過對組織機構數據進行統一管理、加工和應用，支持研發、生產、運營、管理、運維等相關活動。通過數據應用可以有效實現數據價值的變現，也是數據價值的重要體現。“數據應用”能力域包括數據分析、數據開放共享和數據服務三方面內容。

數據分析：對組織各項經營管理活動提供數據決策支持而進行的組織內外部數據分析或挖掘建模，以及對應成果的交付運營、評估推廣等活動；數據分析有利于推動數據驅動型決策和業務價值實現，在當下數字經濟背景下，能夠不斷提升組織機構的核心競爭力。

數據開放共享：按照統一的管理策略對組織內部的數據進行有選擇的對外開放，同時按照相關的管理策略引入外部數據供組織內部應用；數據開放共享可以促進內外部數據的互通，是實現數據跨組織、跨行業流轉的重要前提，也是數據價值最大化的基礎。

數據服務：通過對組織內外部數據的統一加工和分析，結合公眾、行業和組織的需要，以數據分析結果的形式對外提供跨領域、跨行業的數據服務。通過良好的數據服務，能夠實現對內提升組織效益，對外更好的服務公眾和社會，直接推動數據價值變現。

二、數據應用仍有三大難點

現階段，政府、行業、組織都在大力推進數據應用，數據湖、數據中臺、共享開放平臺等都在不斷建立完善。但與此同時，我們也要清醒地看到，現階段數據應用仍面臨以下三方面核心問題，需進一步深耕細作。

難點一，數據分析質量不高、效果不好、價值難測。

一是由于未能有效形成圍繞數據全生命周期的數據質量管理體系，甚至沒有樹立數據管理意識，導致現有數據質量普遍較低，數據的準確性、完整性、有效性不高，死數據、臟數據仍然較多。

二是數據分析“泛技術化”，多為技術部門主導、業務部門驅動和參與較少，而且基本屬于有需求才去做，缺乏統一規劃。

三是圍繞數據分析的效益評價和激勵機制也尚未形成。這些都導致數據分析的原始驅動、結果可信程度及使用效果和價值判斷都大打折扣。

難點二，數據開放共享存在“不愿、不敢、不會”現象。

因相關體制機制不健全導致的數據確權困難、權益分配不明而“不愿”；因不確定哪些數據可以開放共享、害怕承擔相應風險而“不敢”；因本身數據體系“全貌難覓、數出多源”，同時數據標準、交換接口等不一而“不會”，這些“不愿、不敢、不會”的背后，其實反映了組織機構尚未形成包括數據安全、數據治理等在內的數據管理體系，同時也側面反映了數據標準和數據質量體系仍亟待完善。

難點三，數據服務功能分散、規范不一、水平低下。

一方面，多數組織機構對于自身的數據資源底數和核心價值并不清楚，數據資源散亂分布在不同部門；另一方面，組織機構內部既缺乏對數據服務開發的相關效益評價和激勵機制，又缺乏對安全、質量以及訪問頻率等方面的管理。這些統籌管理的缺失導致對外提供的數據服務功能分散，規范不一，整體水平和效果表現均較差。除此以外，數據開放共享受阻、數據服務未能與組織機構整體戰略規劃和目標進行良好匹配等問題也進一步激化數據服務相關難點和矛盾。

三、發展數據應用重點把握五大方面

一是，樹立數據管理意識，造就數據驅動企業。

數據作為新型的生產要素，要最大限度地通過數據應用挖掘并釋放其潛在價值，起點是各組織機構要主動樹立全生命周期的數據管理意識，對包括但不限于研發設計、生產制造、經營管理和運維服務等多環節產生的數據進行有效管理，并且這種數據管理意識一定要體現為“一把手工程”和全部門參與，唯有如此，才能真正促使組織機構從原來的業務、技術驅動向數據驅動轉型升級。與此同時，相關國家和地方政府部門、金融機構、研究院所、行業協會、產業聯盟等也均需主動作為，發揮自身所長，積極鼓勵和支持組織機構進行以數據驅動為核心的技術創新、業務創新、服務創新，共同造就數據驅動企業。

二是，建立數據臺賬和標準規范，強化數據資源質量。

數據質量對于數據應用效果好壞，數據價值發揮高低有著舉足輕重的關鍵影響。然而，與數據巨大潛在價值極不協調的現狀是數據的分布散亂、休眠沉睡、規劃缺失，這也是導致數據應用舉步維艱的重要原因。要解決這些問題，關鍵是要通過數據分類標識的方法，結合組織機構具體情況，全面梳理研發域、生產域、運維域、管理域及外部域等領域的數據類型，形成一套組織機構數據資源清單，建立數據資源臺賬，構建數據資源地圖。同時，不論是組織機構內部數據，還是行業數據甚至跨界跨境數據，均需要制定普適統一的數據標準，這也是推動數據應用及其價值釋放的前提和基礎。數據標準規范的制定要以行業數據為重點，涵蓋數據采集、存儲、開發利用等多流程多環節。數據標準規范制定的過程，也是提升可用數據、獲取高質量數據的過程，進一步強化了數據資源質量。

三是，推動數據共享和開放，加強數據流通與應用。

數據應用之所以是數據價值釋放的關鍵，很大程度在于，在數據應用業務流程全覆蓋的基礎上，通過有效關聯融合不同行業、不同組織、不同系統等的數據，能夠產生創造性的問題解決方案。因此，推動數據共享和開放就顯得尤為重要。

首先，在國家層面，推動數據共享和開放相關法規政策的制定與完善，從而規范、引導和促進政府內部和市場主體的數據流通與交易。

其次，在行業層面，制定數據共享和開放的管理規則及技術規范，促進行業內部的數據流通及應用。

最后，在組織層面，對內部數據去壁壘化，實現有效共享，并同時加強對外的數據開放。唯有如此，才能真正推動數據共享和開放，形成合作共贏的數據應用環境，構建良性發展的數據流通生態，真正發揮數據價值。

四是，恪守數據法律安全底線，筑牢數據應用發展基石。

一方面，組織機構在開展數據應用時一定要遵循法律規定，尤其是在對外提供服務所獲取到的涉及公民隱私和其他敏感數據時，一定要做到取數有理、用數有度，守數有責。

另一方面，數據安全和應用發展相輔相成、同步推進，要不斷加強對組織機構自身數據安全的審查和監督，形成數據安全管理制度。唯有恪守法律和安全的“雙重”底線，方可行以致遠，保障數據價值的不斷發揮。

五是，建立效益評價激勵機制，調動數據應用力量。

針對組織機構內部存在的數據應用開發驅動力不足的問題，需要建立一套科學合理的效益評價激勵機制，充分發揮其“指揮棒”作用，有效激發參與人員的積極性和創造性。具體來說，建立以人為核心要素的效益評價激勵機制，針對覆蓋技術、業務、職能等不同崗位類型以及不同人才成長階段的多元化評價標準和指標體系，同時根據發展階段不同，采用量化和非量化主輔變化的評價激勵方式。