數據作為新型生產(chǎn)要素，是數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化的基礎，已快速融入生產(chǎn)、分配、流通、消費和社會(huì )服務(wù)管理等各環(huán)節，深刻改變著(zhù)生產(chǎn)方式、生活方式和社會(huì )治理方式?？梢?jiàn)，數據基礎制度建設事關(guān)國家發(fā)展和安全大局。

　　近日印發(fā)的《中共中央 國務(wù)院關(guān)于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見(jiàn)》（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“數據二十條”），明確了數據要素市場(chǎng)制度建設的基本框架、前進(jìn)方向和工作重點(diǎn)，被稱(chēng)為“建立數據生態(tài)體系的綱領(lǐng)”。在1月13日召開(kāi)的2022年（第三屆）鋼鐵工業(yè)智能制造標準與技術(shù)大會(huì )上，國家智能制造專(zhuān)家委員會(huì )委員叢力群在做《激活數據要素潛能 賦能行業(yè)轉型發(fā)展》報告時(shí)，結合數據二十條，對當前工業(yè)數據應用的現狀及困境進(jìn)行了分析。

　　數據≠智能

　　叢力群表示，當前，企業(yè)數據應用存在缺少工具和方法、難以形成完整數據樣本、使用者對數據結果體驗不佳、使用者獲取數據渠道不暢、數據價(jià)值挖掘不滿(mǎn)足需求等現狀，導致數據不能協(xié)同工作，無(wú)法產(chǎn)生期望的價(jià)值?！耙环矫?，大量已有制造過(guò)程數據被閑置甚至放棄；另一方面，又缺少基本的數據環(huán)境來(lái)解決企業(yè)所存在的問(wèn)題?！彼f(shuō)道。

　　回歸到鋼企智能化問(wèn)題，叢力群表示，當前的現狀其實(shí)是一個(gè)必經(jīng)的過(guò)程?！拔覀儽仨殢摹畷?huì )管控的鋼廠(chǎng)’發(fā)展到‘會(huì )分析的鋼廠(chǎng)’，再發(fā)展到‘會(huì )思考的鋼廠(chǎng)’，我們目前正處于向‘會(huì )分析的鋼廠(chǎng)’進(jìn)化的‘焦慮’階段?！彼M(jìn)一步解釋道，“會(huì )分析的鋼廠(chǎng)”即從流程中提取數據，再通過(guò)數據分析，改進(jìn)和優(yōu)化流程。

　　在叢力群看來(lái)，要通過(guò)大數據應用成為“會(huì )分析的鋼廠(chǎng)”，鋼企必須進(jìn)行模式創(chuàng )新。第一，要利用好存量數據，這是成本較低、速度較快的工作。第二，要讓產(chǎn)品產(chǎn)生數據，這是擴大數據規模、快速兌現價(jià)值最有效的辦法。第三，要推進(jìn)數據資產(chǎn)數字化，這意味著(zhù)通過(guò)數字孿生空間的構建、實(shí)物資產(chǎn)的虛擬描述，實(shí)現在虛擬環(huán)境中利用軟件工具、基于數據開(kāi)展各項工作，從根本上消除不確定性帶來(lái)的風(fēng)險和成本。第四，要整合更大范圍數據。即追求全樣本、全周期數據的融合集成，流程越長(cháng)、要素越多，數據所承載的內在價(jià)值就越高。第五，進(jìn)行數據交互，這是在更高層面統籌數據質(zhì)和量的重要方法。第六，數據服務(wù)的產(chǎn)品化，這是大數據應用的更高階段，即在業(yè)務(wù)數據化基礎上形成更高的數據應用專(zhuān)業(yè)能力，將數據服務(wù)能力產(chǎn)品化、差異化變成一種獨特的能力。

　　應用≠照搬

　　叢力群提出，要真正激活數據要素潛能，賦能行業(yè)轉型發(fā)展，工業(yè)企業(yè)還需重點(diǎn)關(guān)注以下幾方面問(wèn)題。

　　工業(yè)數據生態(tài)環(huán)境建設的瓶頸問(wèn)題。叢力群認為，瓶頸主要體現在管理意識和技術(shù)瓶頸兩方面。關(guān)于管理意識，叢力群提醒道，工業(yè)企業(yè)應明確數據治理的目的，是在確保安全的前提下讓數據發(fā)揮價(jià)值?！皬娏业臄祿Ｗo意識和壟斷數據的潛在沖動(dòng)，或將被‘偽裝’成‘合情合理’的訴求被接納進(jìn)入企業(yè)的數據治理體系中，縮減數據作為新生產(chǎn)要素應有的作用空間?！彼f(shuō)。對于技術(shù)瓶頸，他認為，工業(yè)企業(yè)迫切需要找到有效的技術(shù)方法，既消除對敏感數據安全的擔憂(yōu)，又強化數據賦能業(yè)務(wù)價(jià)值的預期，這是實(shí)現數據交互、增加數據樣本、擴大數據適用范圍、融合長(cháng)鏈多維數據的重要手段?！跋M互聯(lián)網(wǎng)數據生態(tài)環(huán)境的構建方法和過(guò)程不能照搬，工業(yè)需要找到適合自己的有效路徑和方法?！眳擦θ禾貏e強調。

　　數據應用中價(jià)值權益的界定問(wèn)題?！斑@主要要求界定好數據應用中的兩個(gè)經(jīng)濟權益事項，既要保護數據權屬方的利益，又要避免這種主張無(wú)邊界擴大化?！眳擦θ褐赋?。首先是數據權屬方的權益，這是要優(yōu)先保證的。叢力群表示，沒(méi)有這一權益的充分保證，就不能激發(fā)權屬方對數據應用的興趣，就免談后面的一切價(jià)值挖掘工作。其次是數據挖掘產(chǎn)生額外價(jià)值的權益歸屬問(wèn)題——增值權益?！案髌髽I(yè)要科學(xué)地界定數據的初始產(chǎn)權與增值產(chǎn)權，平等保護數據流通不同環(huán)節各類(lèi)產(chǎn)權的合理權益，才是充分發(fā)揮數據價(jià)值的有效途徑?！彼麖娬{。

　　如何“讓專(zhuān)業(yè)的人干專(zhuān)業(yè)的事”的問(wèn)題?！皵祿貌皇恰畟€(gè)人全能’賽?！痹趨擦θ嚎磥?lái)，熟悉業(yè)務(wù)和精通IT（信息技術(shù)）的人員相互結合，雖然快速應對了具體問(wèn)題，但全局效率不高。分工是現代社會(huì )之必然，專(zhuān)業(yè)人要干專(zhuān)業(yè)的事，IT人員不能總是“不懂業(yè)務(wù)”的“背鍋俠”?！皵祿?wù)者和使用者的角色定位關(guān)乎企業(yè)數據應用的水平乃至成敗?！彼麖娬{。

　　基于此，叢力群表示，數據賦能業(yè)務(wù)中必須存在3種角色。首先是管理者，使命是讓數據“循規蹈矩”，即要進(jìn)行數據治理而非管死數據。其次是服務(wù)者，讓數據“水到渠成”，即要改變傳統的數據集成和交付方式，滿(mǎn)足非數據專(zhuān)業(yè)員工便捷的數據應用需求，同時(shí)要持續進(jìn)行能力構建，不斷優(yōu)化數據環(huán)境。最后是使用者，讓數據“點(diǎn)石成金”。在這一模式下，員工不再是數據分析的旁觀(guān)者，而是數據的消費者，通過(guò)服務(wù)接口獲取模型化、關(guān)聯(lián)化處理的完整數據。

　　“只有讓專(zhuān)業(yè)的人做專(zhuān)業(yè)的事，形成完整的鏈條，才能最大限度發(fā)揮不同專(zhuān)業(yè)的不同技能，充分激發(fā)數據要素的潛能?！眳擦θ罕硎?。