數據賦能數字經濟發(fā)展的機制、挑戰(zhàn)與應對策略

數字經濟具有強大的發(fā)展前景和發(fā)展優(yōu)勢，作為推動經濟高質量發(fā)展的重要動力，新質生產力需要數字經濟的支持。而且，作為企業(yè)重要的資產之一，數據資產在數字經濟時代下是非常重要和關鍵的生產要素，數據資產能夠有效推動數字經濟的發(fā)展。在新時代促進數字經濟發(fā)展的過程中，首先需要充分認識到數據賦能帶來的價值，并基于數字經濟的發(fā)展機制、現存挑戰(zhàn)，制定針對性的應對措施，營造更加完善的數字經濟發(fā)展環(huán)境，為我國社會經濟的有序健康發(fā)展保駕護航。

人工智能、大數據、云計算等先進技術的應用不斷普及。隨著數字經濟的進一步發(fā)展，智能化決策、數據挖掘和信息快速流通，為新模式和新業(yè)態(tài)的涌現和發(fā)展提供了重要支持。對數字經濟發(fā)展來說，數據賦能提供了重要支持，也是目前推動現代經濟發(fā)展的關鍵動力。數據的獲得和運用涉及一系列環(huán)節(jié)和內容，比如基礎的數據采集，需要使用物聯網設備和各種傳感器；數據管理需要強大的計算能力作為支持。以數據賦能經濟的發(fā)展，可以將實體經濟與數字進行深度融合，為經濟高質量發(fā)展提供新的動能。

一、數字經濟發(fā)展的數據基礎

在國家大數據戰(zhàn)略持續(xù)推進背景下，數字經濟變得越發(fā)重要，國家專門頒布了《中華人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》，在“綱要”中明確提出了促進實體經濟與數字科技的深度融合，加快數字化增長，為傳統(tǒng)產業(yè)的轉型再升級提供強大賦能，從而為新興產業(yè)的發(fā)展提供新的發(fā)展途徑。

（一）數據收集與整合框架

作為數據賦能機制的基石，數據的收集和整合技術至關重要，將人工智能、云計算、物聯網技術等聯合起來，能夠更高效地采集數據，促進數字經濟的快速發(fā)展。比如，在打造智慧城市的過程中，對城市環(huán)境質量、交通流量等數據進行收集，并為決策提供數據參考。另外，在數據整合技術框架中，包含了數據的采集、轉換、清洗、存儲等，可以最大程度提高數據的可用性和數據質量。

（二）數據質量與數據治理

數據質量和數據治理對數字經濟的發(fā)展越來越重要，作為生產要素，數據不單單為數據分析和決策提供堅實的基礎，也為商業(yè)模式的創(chuàng)新變革提供了重要推動力。比如，在金融科技領域應用信用評分模型，可以有效、全過程控制貸款審批的風險。對數據治理本身來說，涉及的維度眾多，如：法規(guī)、流程、組織等，需要構建數據治理框架，才能確保數據的可追溯性和透明度，讓數據的可用性和可信度得到增強。特別是在構建智慧城市的過程中，數據治理變得尤為重要，需要通過數據的可靠性和實時性，確保城市的穩(wěn)定安全運行。

二、數據賦能數字經濟的機制

（一）明確數據角色

數據作為一種新的生產要素，在數字經濟的發(fā)展中起到了重要的推動作用。通過數據的積累和分析，為管理者的決策提供了更有廣度和深度的信息參考。例如電商平臺通過對消費者的購物數據的分析，可以個性化推薦商品，提高客戶的滿意度。

（二）數據驅動創(chuàng)新

數據驅動的創(chuàng)新在當前數字經濟發(fā)展模式下，能夠為企業(yè)和政府管理者提供更加精準的數據支持，根據市場趨勢精準決策。比如，亞馬遜的用戶數據非常龐大，可以通過算法推薦系統(tǒng)為用戶推薦個性化的商品，讓用戶購買轉化率和用戶體驗得到提升。通過對數據驅動的創(chuàng)新變革，打造數據分析和決策系統(tǒng)，為決策的制定提供助力，通過先進的分析模型，將海量的、有價值的信息精準提煉出來，確保制定的決策更加精準。

（三）數據處理機制

數據賦能是通過數據的采集、處理、分析為各行業(yè)的決策提供支持和創(chuàng)新動力。對于數字經濟來說，數據資源為關鍵生產要素，以現代信息網絡和信息通信技術為驅動力，對現有的經濟結構和經濟體系進行優(yōu)化完善。為了促進數字經濟的有序健康發(fā)展，數據處理機制的構建和完善需要加大力度，通過在線平臺、傳感器、物聯網等各種技術手段，提高數據的可用性和質量。另外，應用先進的模型和算法，對數據深入挖掘和分析，將有價值的信息和知識準確提取，為各行業(yè)的決策和業(yè)務創(chuàng)新打下堅實的基礎。

三、數據賦能數字經濟面臨的挑戰(zhàn)

在數據賦能背景下，對于數據的挖掘和應用越發(fā)重要。在數字經濟背景下，通過數據賦能經濟會受到組織運作機制、管理模式、應用模式等多方面因素的影響，導致實際的應用效果存在較多缺陷，需要面對數據治理、數據確權、流通不足等各種挑戰(zhàn)。

（一）數據安全與隱私保護

首先，數據泄露的風險。作為目前推動經濟變革的關鍵要素，數據在當前數字經濟下的重要性越來越凸顯。隨著數據的網絡化和集中化，潛在的數據安全風險問題越發(fā)突出。比如，近些年來頻繁發(fā)生數據泄露事件，其中，Equifax在2017年發(fā)生的數據泄露事件，導致美國消費者的個人信息被泄露，牽扯的人數高達1.45億人。為了有效防范數據安全風險，應當定期開展安全審計，實施嚴格的訪問控制，加強數據加密技術的應用，并構建更加科學的數據泄露應急預案，建立快速響應機制。

其次，隱私保護合規(guī)性挑戰(zhàn)。在數字經濟背景下實施數據賦能的過程中，需要面對的一個重要議題是隱私保護合規(guī)性挑戰(zhàn)。隨著大數據時代的到來，收集、處理和分析個人數據變得越發(fā)常見，嚴重威脅了個人隱私權。在對相關數據進行訪問、收集、分析的過程中，需要有嚴格的程序和政策作為支撐，加強訪問控制和加密措施，盡可能杜絕數據泄露事件的發(fā)生。合規(guī)性挑戰(zhàn)還體現在不同國家和地區(qū)的法律差異上，需要搭建統(tǒng)一框架，在保護用戶隱私的同時，為數據賦能數字經濟發(fā)展提供幫助。

（二）數據質量與標準化

首先，數據準確性與完整性的挑戰(zhàn)。數據的完整性和準確性，在當前數字經濟下變得越發(fā)關鍵，直接影響到商業(yè)模式的變革和決策支持作用是否能夠得到充分發(fā)揮。想要順利實現數據賦能，確保數據質量非常關鍵。比如，在金融行業(yè)中，數據直接影響到信貸審批、投資決策，也關系到風險評估模型可靠、安全。又如，在醫(yī)療健康領域應用數據賦能，需要有完整的數據才能確保制定的治療護理方案是否可行，要了解患者的臨床數據、生活習慣、遺傳信息等綜合信息，以此提高治療效果。但從現階段的實際情況來看，在數據的挖掘、收集、分析、整理、歸納、存儲、傳輸等每一個環(huán)節(jié)，都或多或少存在一些問題亟待解決。

其次，數據標準化與互操作性的挑戰(zhàn)。對于數據賦能，數據標準化和互操作性是關鍵因素。只有確保數據標準化，才能整合和共享數據信息，將不同來源和格式的數據加以利用。比如，數據格式、數據協(xié)議如何在行業(yè)內部達成共識，需要有統(tǒng)一的政策、標準、機制、體系等。除此之外，在數據互操作性挑戰(zhàn)主要指的是在不同系統(tǒng)、不同平臺間如何有效實現數據交換。在互操作性背景下，需要面對隱私保護、數據安全、技術兼容等多方面的挑戰(zhàn)。

四、數據賦能數字經濟發(fā)展的有效路徑

（一）健全數據安全與隱私保護體系

首先，優(yōu)化數據加密技術。數據在數字經濟浪潮下，其價值越發(fā)凸顯，隨之帶來的隱私保護和數據安全問題也越發(fā)嚴重。為了最大程度保障數據安全，建立更加完善的數據安全體系，需要對數據加密技術和訪問控制進行強化，杜絕未授權的數據訪問，在確保數據不被泄漏的同時，提高數據傳輸的機密性和完整性。比如，企業(yè)目前正向著管理會計的方向發(fā)展，目前很多企業(yè)開始應用RSA（公鑰加密算法）、AES（高級加密標準）等，可以有效保護敏感數據。除此之外，可以使用角色的訪問控制（RBAC）模型降低內部威脅的風險，只有授權用戶才能完成特定數據的訪問。

其次，數據隱私保護政策的制定。隨著信息化時代的到來，個人隱私保護也面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。針對這一問題，需要政府部門加強對個人隱私與數據流通平衡的把控，在保護個人數據控制權的同時，嚴格規(guī)范企業(yè)對于個人隱私的挖掘和保護規(guī)定，要給予數據主體權益充分的尊重和保護。

最后，加強數據資產風險防控。對數據資產來說，數據安全問題始終是首要問題。為了確保數據資產安全性和可靠性，需要加強數據資產風險防控，制定更加完善的檢測認證機制、風險峰谷和數據安全管理體系。尤其是對全鏈條數字化追溯監(jiān)管和重點領域的敏感數據資產訪問權限，需要重點進行審計監(jiān)管。

（二）提升數據質量與標準化水平

首先，加強數據清洗。數據清洗主要起到的作用是填補缺失值、糾正錯誤、去除重復數字等，對數據的完整性和準確性有直接影響。在開展數據清洗的過程中，需要有健全的數據治理框架作為支撐，并以此構建更加完善的質量控制流程。在這一過程中涉及的內容有持續(xù)的數據質量改進計劃、完善數據質量監(jiān)控機制、統(tǒng)一數據質量標準等。特別是數據質量標準的統(tǒng)一，能夠為各行業(yè)的進一步快速發(fā)展提供重要推動力。比如，在制造領域通過對數字質量控制流程的優(yōu)化，可以對現有的供應鏈管理和生產流程進行深度優(yōu)化，并以數據為驅動，降低企業(yè)的生產成本，提高生產效率。

其次，制定統(tǒng)一的行業(yè)數據標準。數據標準化在提高數據互操作性的同時，也使平臺和系統(tǒng)之間實現了無縫對接，讓整個行業(yè)的效率得到整體提升。比如，在金融領域的數據標準化，可以讓不同金融機構之間的數據交換順利實現，在ISO 20022國際通行的數據標準下，大幅提升了交易的安全性和透明度，在當前全球經濟一體化背景下實現更高效的跨境支付和結算。

最后，構建全面的數據治理框架。建立數據治理框架在當前數字經濟浪潮中，可以更好地保護數據資產安全。在該框架中，包含了眾多維度的管理內容，如：倫理規(guī)范、隱私保護、數據安全和數據質量控制。除此之外，框架還涉及各個環(huán)節(jié)，如：分析、處理、采集、共享等。建立數據治理框架，能夠為行業(yè)提供更加精準的案例分析和實踐分析，提高企業(yè)的前瞻性，以完整和準確的數據賦能經濟的快速發(fā)展。

（三）健全數據資產管理體系

首先，加強數據資產質量管理。對于數據管理者和管理層來說，提高數據利用價值和數據質量是重要的話題。在這一過程中，需要對現有的數據資產管理質量進行提升，比如，加強數據歸集和治理，建立更加完善的數據評估和定價機制，使大數據分析的有效性和準確性得到提升，凸顯出數據價值的透明、公平公正。對數據資產管理路徑進行重構，制定更加完善的數據質量自檢核查機制，明確數據質量責任意識，從而得到更加準確、完整、規(guī)范的數據。

其次，夯實數據資產建設基礎。為了充分發(fā)揮數據賦能的價值，需要對現有的數字技術及時迭代升級，讓數字技術為數字經濟的發(fā)展提供持續(xù)推動力。比如，在企業(yè)的生產經營管理中，應用大數據技術、人工智能、聯邦學習、云盤存儲等先進的技術手段和設備，可以實現對數據采集、加工、應用等每一個環(huán)節(jié)的把控。除此之外，需要重視高效數據應用體系的搭建，進一步豐富數據的應用場景。特別是對于傳統(tǒng)制造業(yè)來說，需要加強信息化、數字化建設，建立以數據資產為生產要素的企業(yè)，將數據資源價值充分發(fā)揮出來。比如，將數字技術與健康教育、商務金融、先進制造、現代農業(yè)融合，構建數字化產業(yè)鏈，打通產業(yè)鏈上下游企業(yè)數據通道。

結語：

綜上所述，作為推動數字經濟發(fā)展的關鍵力量，數據的收集、傳輸、應用等一系列過程變得越發(fā)重要。在當前數字經濟背景下，想要實現可持續(xù)發(fā)展，需要充分認識到數據賦能的重要價值，針對數據賦能可能面臨的挑戰(zhàn)要有正確的認識，并采取針對性的措施進行改進，為各行業(yè)各領域的可持續(xù)健康發(fā)展提供重要支持。