如何进行数据要素制度建设？

“让数据放心‘供’出来，让更多数据‘活’起来，让数据安全‘动’起来。”11月10日，国家数据局党组书记、局长刘烈宏出席北京数据基础制度先行区启动会议并作重要讲话。

这是刘烈宏履新国家数据局局长以来，首次在公开场合就数据要素制度建设相关话题作重要讲话。我们可以针对本次局长的讲话内容，具体分析接下来政府以及市场针对数据要素发展以及提到的要素建设会有哪些举措。

一、探索如何将数据“三权”分置落地，让数据放心“供”出来

数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置机制是加快数据要素流通、释放数据要素价值的重要制度基础，需要进一步通过落地实践探索完善。那么就需要在市场中针对各种各样的数据进行权责的划分，各地的数据交易所以及企业内部产生的数据可以主动申报对于数据相关权利的划分。

但是值得我们注意的是，政府需要首先明确，数据要素的具体划分，例如哪些是属于公开使用的公共数据，哪些是属于个人隐私的数据，还有企业内部的经营管理数据。针对不同的数据，使用场景和使用范围都是不一样的，只有政府先明确其分类及定义、以及可行使的权利大小，才能避免“三权”分置的过程中无法可依、无法落地。

其次是，政策上要首先鼓励支持企业内部参与到“三权”分置的工作中去，针对一些不合法的数据加工数据采集等行为，需要进行及时的纠偏。让更多的企业从之前对数据粗放式的管理，转变为数据资产的管理。

最后各地的律所对数据“三权”的合规咨询业务一定会有所增长，未来事务所和律所或许会更加深入的融合，针对不同行业不同企业不同业务场景对数据权责进行标准化的制定，由于数据与其他的资产存在很多不一样的特点，例如可复制性、价值不确定性、来源多样性等等，所以确权是数据要素发展的第一步，如果无法对该部分数据进行确权，则数据交易，数据安全等就无从讲起。

二、培育多层次数据流通交易体系，让更多数据“活”起来

让多数据“活”起来，就必须搭建一套完整的可落地的数据流通交易体系。如何让更多数据“活”起来，首先就是要对数据的价值进行创造以及深挖，如果企业内部产生加工的数据能够提供正常的交易，且交易来的数据能够为企业内部生产经营决策提供帮助，那么就能激发数据商以及购买方的积极性。

数据交易所在前期一定要积极帮扶企业、内部宣贯数据资产管理工作，甚至需要主动去到大企业进行调研，主动帮助挖掘其数据的交易价值，在数据三权明确的前提下，主动促成数据的流通交易。

其次，数据交易所还需规范评估估值、登记结算、合规咨询等服务，当然数据交易所和其他证券交易所的性质一样，通过促成数据交易抽佣提成的方式来促进交易所的成长。值得注意的是，数据交易所必须要思考，如何避免数据不通过数据交易所进行交易，那么就将失去管控手段。

国家财政部门也应该着手去推进，数据资产入表的方式，去推动调动企业内部针对数据资产转化的积极性。

数据资产入表将促进企业对数据的使用交易的合规性，同时入表也能对企业财务报表体现的更加合理，只有对企业内部管理有利的事情，数据才能更加得到重视。无论企业内部形成的数据资产，是作为固定资产还是存货交易，数据要素正式在报表进行体现，则是让数据“活”起来的重要保障。

企业内部在过去一直把数据理解为IT部门需要处理管理的事情，未来企业内部的组织架构或许会有新的调整。数据不再是一个IT部门能够做得到的事情，数据作为资产进行管理、使用、交易，需要联合业务部门对数据资产进行盘点，IT部门对数据资产进行管理，法务部门对数据资产进行合规性检验，财务部门对数据资产交易进行入表入账，投资以及采购部门对数据采购交易进行确认。

对于个人而言，有一部分在企业内部对数据管理、或者熟悉数据治理的人才得以重视，未来数据相关人才会有更大的机会。

无论是数据分析、数据挖掘、数据加工、数据治理等不同领域的从业者，都有机会深入参与到数据要素发展以及数据资产交易等工作中去，从技术层面来说，他们更懂得如何去管理数据，从业务层面来说，他们也更知道如何去挖掘数据资产价值。当然对于数据如何确权和交易则是他们的短板，相信未来在一系列政策出台以及市场成熟过后，这些也都不是问题。

三、推动数据基础设施建设，让数据安全“动”起来

数据基础设施是让数据“供得出、流得动、用得好”的关键载体，让数据安全可信流通才能实现数据的高效利用。众所周知，绝大部分数据是存储在数据库的资源，而前面两点是讲到了数据如何从资源转化成资产的过程。

数据基础设施建设包括了企业内部的数据管理平台，包括我们如何去采集数据，如何将线下的数据转到线上，通过数字孪生等手段去构建数字世界；如何去管理数据，各个ERP系统以及元数据系统、主数据系统、数据仓库、数据中台是否在企业内进行运转，是否将数据进行沉淀；如何去使用数据，BI看板、管理驾驶舱、各类报表，是否将信息转化为高价值的知识或者是决策分析。

除了以上企业内部的数据管理平台建设，还有目前我们提到的算力发展，数据算力已经成为了提升数据应用的关键能力。

数据算力高低是体现一个国家和企业处理数据的效率，算力对于助推产业转型升级、赋能科技创新进步起到的决定性的作为。未来数据爆炸式的增长，如何在海量数据里面去挖掘数据价值，形成数据资产进行交易，算法+算力是必备手段之一。

最后，前沿的技术也需要更多的应用到企业内部，例如区块链技术确保数据产生使用的链路清晰可靠，机器学习。当前，数据相关的技术应用对于企业内部的学习成本还是太高，所以需要对数据相关人才以及高校相关专业进行政策上的支持鼓励。