数据要素市场化配置需要在市场经济条件下,围绕数据“供得出、流得动、用得好、保安全”。但数据要素的流通面临供需信息不对称、标准缺失、安全及定价问题,这些问题限制了流通效率,影响了数字经济的发展。临研通深刻洞察到数据已成为企业不可或缺的核心资产。为了更好地指导企业在数据资产的管理和利用上取得突破,我们期望推动企业全面优化数据资产管理,推动数字化转型,实现可持续发展。

一、数据要素流通困局

数据要素的流通依赖于场景和载体,如数据开放、共享、交易、产品化以及供需匹配等,而这些流通形式的有效运作又以数据流通制度、隐私保护、确权、质量评估和定价等为基础。同时,这些制度和定价机制的建立也需要实际的流通场景和案例来验证和完善。因此,数据要素流通的实现是一个双向互动的过程,场景和载体与制度之间相互依存,互为条件,形成了一种“鸡与蛋”的循环依赖关系和困局。

其实,在“鸡与蛋”形成闭环循环依赖关系之前的时间节点,或从更高维度看,一定是知道先有鸡或先有蛋。二、业务数据化  实数映射

业务数据化是一个过程,它涉及将现实世界中的社会活动和商业活动的关键性事件与动作,通过数据形式进行采集、记录和映射到数字世界。随着数据技术的不断进步,数据采集和存储的精度(颗粒度和细粒度)将日益提高,进而逐步构建出覆盖全时空、全场景、全流程的原始数据体系、标签画像以及数字孪生世界。这一过程始于第一个数据点的采集与存储,标志着数字世界从0到1的突破,实现了现实世界向数字世界的精准映射与孪生。

正如《道德经》所言,“反者道之动”,道的运动变化是自然循环的体现,循环往往意味着返本归源,或是回归原点,或是发展至相反面,亦或是相反相成。以开车为例,车身向前行进的同时,车轮却相对于车身向后转动,这种向前与向后的运动同时发生、相互作用。类似地,现实世界到数字世界的孪生与映射过程也是同时发生、相互作用的,展现了数据化进程中的和谐共生与相互依存。

三、数据要素化  数中有实

1、按国家数据局的官方释义:

原始数据:指初次或源头收集的、未经加工处理的数据,是数据的基础形态。

数据资源:具有使用价值的数据,是可供人类利用的新型资源,经过初步整理或分析,但尚未直接投入生产或服务。

数据要素:能直接投入到生产和服务过程中的数据,是用于创造经济或社会价值的新型生产要素,具备高度的使用价值和流通价值。

数据具备劳动对象和生产要素双重属性,这两种属性赋予了数据在价值创造过程中的不同角色和价值。

2、作为劳动对象:

角色:原材料与半成品。

参与:价值创造的全过程,包括生产、加工、增值。

价值:具备使用价值,但通常不流通。

3、作为生产要素:

作用:超越传统生产,驱动数据价值创造。

价值体现:改善产品与服务、创新商业模式、提升生产效率与创新能力。

数据在劳动对象角色中,是价值创造的基石,提供使用价值但不流通;

作为生产要素,则驱动创新,兼具使用与流通双重价值,成为现代经济的关键驱动力。

数据生成:比如临床试验记录患者治疗反应,包括时间、给药、剂量、疗效。

初始状态:这些未经加工的数据,以原始记录形式存在,原始数据在内部价值有限。

加工处理:经过专业的数据清洗、整理与分析后形成医学洞见,优化试验设计,提升内部价值。

流通价值缺失:此时数据虽具使用价值,缺乏统一标准与保护机制,数据尚不具备市场流通价值

4、流通价值实现条件:

从市场需求出发:挖掘数据深层价值。

市场需求映射:消费层次、类型、特征、能力、偏好、习惯、频次等。

5、数据要素转化:

这些属性转化为特征值或标签画像,成为数据要素。数据要素兼具使用价值与流通价值,作为生产要素驱动经济。

临床试验数据经加工处理提升内部价值,但流通价值需基于市场需求深度挖掘。这些属性映射的是现实世界商业活动的价值属性(数中有实),也就是特征值与标签画像的转化,使数据要素成为兼具使用与流通价值的生产要素,驱动商业创新与经济增长。

四、要素市场化  数实转化

国家数据局将数据要素市场化配置定义:通过市场机制优化数据这一新型生产要素的配置,旨在构建一个开放、安全、高效的数据流通环境,以充分释放数据要素的价值。

这些载体是数据要素在不同场景下的具体表现,如在医药行业,患者数据与药品数据成为数据要素的具体应用。

除了病历,还有医疗积分、优惠凭证等创新形式,体现数据价值。医疗碳积分、通证经济、数字医疗金融、虚拟医疗资产等,也是数据流通的载体。无需复杂定价、统一标准,只需精准定位场景,设计实例化应用,构建生态平台,即可推动数据流通,实现价值互联。

释放数据要素价值需要场景和载体来实现(实数交互)。

五、要素市场化  数实转化

在医药行业,通过运营患者数据、药品数据、医疗碳积分、通证经济及数字金融服务等数据流通载体,可创造经济收益。

基于这些数据资产的实际效益,采用收益法和市场法(尽管市场数据尚缺,需依赖成本法辅助)合理评估其价值,并设定溢价与入账标准。

随着数据定价机制、流通标准和制度的逐步建立,为数据开放、共享、产品化、元件化及交易提供了坚实基础,推动产业数字化和数据产业集群的健康发展。精确量化数据资产价值,实现其资本化运作,如作为担保物进行融资活动,进一步激活数据经济的潜力。

数字经济转型的四大支柱“业务数据化、数据要素化、要素市场化、市场资本化”,实现了从现实世界到数字世界的映射、转化、交互和融合的闭环过程,未来可能演化为“鸡与蛋”的循环依赖关系。

六、最后

数据资产管理是企业数字化转型和高质量发展的关键所在。临研通将继续关注数据资产管理领域的最新动态和技术发展,为企业提供更加全面、专业的策略建议和服务支持。

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