（图片来源：摄图网）近日，国家数据局联合中央网信办、工业和信息化部、公安部、国务院国资委印发了《关于促进企业数据资源开发利用的意见》。其中提到，激发数字经济发展新动能。制定数据产业发展促进政策，围绕数据采集汇聚、计算存储、流通交易、开发利用和安全治理，培育壮大数据企业。
2025年悄然已至，在政策的鼓励下，数据要素这一金矿的开发利用或将呈现出更加智能化、高效化、市场化和安全化的趋势。
数据金矿持续开掘
数据要素被视为现代经济中的“金矿”，包括数据采集、处理、分析及应用等等环节。
广泛而准确的数据采集能够涵盖经济活动的各个方面，例如企业通过收集消费者的购买行为数据、偏好数据等，可以了解市场需求。
经过处理的数据才能够更好地被分析和应用。就如同金矿中的矿石需要经过选矿等初步处理才能进行后续的提炼工序一样，数据处理能够提高数据的质量和可用性，为从数据中挖掘价值创造条件。
在数据分析和应用环节，相关单位可以利用数据分析来优化生产流程、提高营销效率、降低成本等；有效的数据应用还能够推动产业升级、创新商业模式、提高社会福利等。
回溯2024，在数据要素领域，政策和指导文件不断落地，为数据要素的应用发展打下了坚实的基础。
2024年1月，国家数据局等十七部门印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，重点推动十二大领域重点行动，发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展。
2024年1月1日起施行了财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，有助于加速推动数据资产化和价值化，加速企业数字化转型和产业数字化升级。
2024年10月23日，《数据要素白皮书（2024年）》在“2024年数据要素发展大会”上公开发布。该白皮书提出了平衡发展与安全是各国探索面临的共性问题，推进数据供给和应用是当前的关键基础和首要任务，并提出了三类数据发挥作用的本质性方式。
2024年11月23日，国家数据局发布《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》，计划到2028年，我国将建成100个以上可信数据空间，形成一批数据空间解决方案和最佳实践。
2024年12月24日，《2024中国数据要素产业图谱3.0版》发布，该图谱反映了数据要素产业的全链条、全场景的深度梳理与分析，有助于识别产业中的痛点与机会。
运营商推进数据应用不断落地
数据作为生产要素的重要性在于其能够渗透到经济社会的各个领域，推动生产方式、商业模式和组织结构的深刻变革。
当前，作为重点央企的三大电信运营商不断深耕数据要素，相关应用纷纷涌出。
中国电信基于丰富的数据产品开发及运营经验，打造轻量级、可定制、可独立部署的“灵泽2.0数据要素平台”，构建“数据要素交易+可信流通计算与共享+运营管理支撑”三大模块，解决行业内面临的数据集约共享与安全可信流通等问题。此外，如在教育领域，在中国电信基于“互联网+教育”大数据平台整合应用，融通数据，解决教育发展不均衡、数据孤岛、优质资源汇聚难等问题。
中国移动构建了全球规模最大的通信服务数据集群——梧桐大数据平台，自主清洗、精标形成超5万亿tokens高质量数据集，沉淀核心数据资产超2000PB，达到国内最高等级数据治理水平（DCMM五级），数据年调用量达千亿次。
中国联通实施数据要素开放合作计划，基于自有数据及自研能力，在安全可信的前提下，开放共享数据资源、算力平台及行业模型库，与政府、企业、科研院校等合作伙伴，共同探索数据要素创新应用场景，共创社会价值，共享经济价值。
总之，2024年，运营商们在数据要素的发展上可谓给足马力，不仅在技术研发、平台建设、应用拓展等方面取得了显著进展，还在地方应用、数字政府建设、数据要素流通和数智化创新等方面发挥了积极作用，为数字经济的高质量发展提供了有力支持。
展望2025——数据要素之花
在千行百业开放
展望2025年，数据要素将更好赋能千行百业，驱动智能应用高效执行。
尤其是数据要素与人工智能结合，将不断激发数字经济发展新动能。
在医疗领域，数据要素与人工智能的结合将实现更精准的疾病诊断。随着数据要素更加全面和精准的收集，包括基因数据等新兴数据类型的加入，人工智能系统能够在早期准确地诊断出疑难病症，为医生提供决策辅助，提高治疗效果。
在零售领域，数据要素的丰富和人工智能技术的发展将使个性化推荐更加精准。零售商可以收集顾客的购买历史、浏览行为、社交媒体喜好等多维度数据，利用人工智能算法进行分析，为顾客提供更加符合其个性化需求的商品推荐。例如，当顾客进入线上或线下商店时，能够立即看到自己可能感兴趣的商品，提高购物转化率。
在金融领域，银行等金融机构可充分利用数据要素与人工智能进行风险评估。借助客户的消费数据、信用记录以及宏观经济数据等，人工智能算法可以更精确地预测客户的信用风险，决定是否发放贷款以及贷款的额度和利率等，从而降低金融风险，提高金融机构的运营效率。
在交通领域，智能交通系统将借助数据要素和人工智能实现更高效的交通管理。通过整合道路传感器数据、车辆行驶数据、交通流量数据等，人工智能可以实时优化交通信号灯的控制，减少交通拥堵，同时为驾驶者提供最优的行驶路线建议，提高出行效率。
此外，预计将看到更多跨行业的数据要素共享案例。例如，能源行业与制造业之间的协同创新。能源企业可以提供能源消耗数据，制造业企业则共享生产设备数据和工艺流程数据。通过共享这些数据要素，双方可以共同探索节能减排的新方法，如优化生产设备的能源利用效率，开发新的节能生产工艺等。
总之，在AI的加持下，数据要素之花将在千行百业争相开放。
