数据作为新的生产要素，已成为企业高质量发展的核心引擎，成为核心企业打造全球竞争力的重要战略资产。充分发挥数据要素的驱动作用，不仅是核心企业实现自身转型升级的重要路径，也是建设“产品卓越、品牌卓越、创新前沿、治理现代化”的世界一流企业的必然要求。通过加强高层设计、融合基础设施、深化场景创新、打造开放生态“第四维驱动”，核心企业将能够将海量数据资源转化为高质量发展的强大动力，在建设世界一流企业的道路上迈出重要一步。其数据元素是核心企业打造世界一流企业的关键赋能因素。不断深化的开发和利用核心企业对数据资源的化具有多重战略意义。数据要素是核心企业提升核心竞争力的重要途径。央企多年来深度涉足能源、交通、制造等重点领域，积累了大量的行业数据和丰富的应用场景。通过数据驱动的业务流程再造和模式创新，可以从根本上提高运营效率、优化决策水平、降低生产成本，将数据优势转化为竞争优势的核心。数据元素是企业关注的关键，它们引领着现代工业体系的建设。核心企业作为“产业和供应链所有者”企业，利用在关键领域的优势地位和数据资源优势，打破产业上下游的数据壁垒。l 产业链，实现需求供给精准对接和资源高效配置，促进产业基础完善和产业链现代化。同时，核心企业还可以以数据要素为纽带，推动上下游中小企业进行数字化转型，共享技术、平台和数据服务，增强整个产业生态系统的合作效率和创新活力，为构建自主可控、安全高效的现代产业体系提供有力支撑。数据要素帮助核心企业实施国家战略、培育新的生产能力。这是一个需要实现和发展的重要实践。新生产力发展的一个重要内涵是生产要素的创新配置。中央企业承担国家战略和发展战略的执行者角色产业生态的构建者。近年来，在国家政策引导下，中央企业数据要素开发利用从理念走向实践，逐步取得成效，主要体现在以下三个层面：一是构建了高层设计和政策体系。国家层面，核心业务数据效率正在上升到战略层面。国务院国资委把数智融合作为建设现代产业体系的重点。国家数据办配合会同国务院国资委启动“国企数据效率提升行动”，确定12家核心企业为首批试点单位，标志着国资委发展进入规模化、系统化的新阶段。核心企业数据资源的利用。本次活动重点创新数据管理机制，培育壮大数据产业，加强产业转型升级，优化创新。新环境四个维度落实10项重点任务，目标是到2027年显着提升数据治理和开放共享水平，服务超过10万家中小企业。二是治理能力和技术基础设施不断加强。一批领先的核心企业树立了数据治理体系和基础设施建设的标杆。十四家央企牵头首批试点，打造国有央企领域可靠数据空间。可信数据空间产品让数据“可用、不可见、可控、可衡量”，为数据安全流通提供可靠保障。最后，推出h的综合应用和核心业务数据元素的价值取得了显著成效。我做到了。数据元素的价值在千行百业的精准场景中加速释放。核心业务在释放数据元素价值方面面临的挑战虽然已经取得了积极进展，但核心业务仍然面临一些深层次的问题和挑战，必须解决这些问题和挑战，才能充分释放数据元素的潜力，推动创建世界一流的业务。首先，数据壁垒和分配问题依然突出。不想分享、不敢分享、不能分享的问题还没有解决。许多企业出于数据安全、企业保密或部门利益等原因缺乏开放数据的意愿，企业内部和跨产业链的“数据孤岛”现象依然存在。虽然可信数据空间等技术提供了解决方案，但它们的广泛应用标准不一致和商业模式不明确仍然阻碍了跨行业的推广和相互认可。市场化数据要素配置效率有待提高。其次，数据治理和价值衡量体系尚不完善。许多核心企业的数据管理仍处于分散化、项目化阶段，尚未形成覆盖数据全生命周期、渗透集团各层级的统一治理体系和标准化流程。与此同时，数据作为一种新型资产，缺乏公认的成本计算和估值方法和标准。如何准确衡量数据的输入和输出，评估数据产品的价值，并在此基础上考虑数据资产的入表仍然是一个现实的挑战，这限制了数据要素的市场化映射。三是复合型人才和高层次组织文化支撑不够。开发和利用数据元素需要一支了解业务以及技术和数据的多学科员工队伍。目前，这些人才在核心企业中还比较紧缺，尤其是具有行业经验和数据科学能力的高层次人才供给严重。同时，传统的组织结构和文化并不能很好地适应数据驱动所需的敏捷协作和开放共享的理念。你可能没有。要持续优化和激发跨行业、跨企业的协同创新机制。数据驱动的组织转型落后于技术进步。第四，支撑算力和创新应用的成本较高。人工智能和大规模模型的训练和应用离不开强大计算能力的支持。虽然我国算力规模不断扩大就扩张而言，大多数核心企业，特别是相关部门和生态链中的中小企业，仍然面临着算力获取成本高、使用门槛高的现实问题。这在一定程度上限制了先进数据和算法的紧密结合以及创新应用的扩散。充分发挥核心企业要素数据的驱动作用，释放数据要素的价值，对于核心企业加快建设世界一流企业具有重要意义。四维体系通过积极推动核心企业聚焦战略、治理、应用、生态，全力发挥核心企业数据要素的驱动作用。一是加强高层战略领导，完善数据管理机制。另一方面，数据战略必须融入公司的核心战略。 “十五五”期间期间，公司将明确数据驱动发展路线图，成立由公司骨干人员担任组长的数据管理委员会，统筹数据资源的管理、开发利用、安全保障等工作。同时，建立了数据管理的基础体系。借鉴领先数据公司的经验，加快构建涵盖数据产权、分配交易、收益分配、安全治理的“1+N”制度规则体系。全面推进数据分类分级管理，为差异化分发和保护奠定基础。积极探索数据资产识别、计量、估值和纳入资产负债表的方法，开展能源、金融、制造等行业数据资产纳入试点。建立数据成本核算和价值贡献评估体系量化和跟踪数据输入和输出，为业务决策和市场化运作提供依据。同时，培养数据文化和专业人才队伍。在公司内部建立一种使用数据进行对话、使用数据进行决策、使用数据进行管理和使用数据进行创新的文化。第二步是发展技术基础设施，建立可靠的分销基地。同时，加快建设工业级可靠数据空间。我们鼓励能源、交通、制造等行业的主要骨干企业与上下游合作伙伴合作，共同构建基于统一标准和规则的可靠的行业数据空间。推动隐私计算、区块链等技术应用，在数据“可用、不可见、可控、可测”的前提下，让数据高效流动。一方面，构建集中计算电力服务体系。积极融入“东西部数字计算”工程和国家综合算力网络。大型国有企业集团可以创建内部算力池，通过云服务为其子公司和绿色合作伙伴提供全面、低成本的支持，降低创新门槛。同时，加大大数据、人工智能“核心技术”研发投入，打造自主可控的数据平台。加速从数据中台向智能中台演进，融合高质量数据集生成、模型训练、部署能力，驱动业务场景。三是深化全场景融合应用，驱动业务价值倍增。另一方面，我们将对“数据元素x”这一关键场景进行考察。策划实施一系列“嗨“高价值、小批量”参考场景应用，聚焦研发设计、生产运营、供应链管理、客户服务、绿色低碳等关键环节。同时，持续推进“人工智能+”深度融合，用高质量数据追踪行业领先模型和专家代理，将人工智能深度融入核心业务流程，实现从决策支持到自动化执行的跨越，全面提升运营智能化水平。拓展数据驱动的新业态新模式。鼓励核心企业发展标准化、标准化、智能化。基于数据资源的模块化数据产品和服务（数据报告、分析模型、决策工具等），通过数据共享或可信空间向市场提供数据服务，开发新的价值增长点。发挥作用，推动形成“数据共享、价值共创、风险共担”。深化产业链上下游数据联动。以公共数据为驱动，主动合规利用开放的行业数据，驱动产业链中小企业协同发展。创新生态合作和利益分配机制。与民营企业、科研机构建立“资源共建、利益共享、风险共担”的合作模式。我们在集团内开放activbuild成熟的数字技术平台、数据治理工具和行业知识库，为产业链上下游中小企业提供轻量级、低成本的数字化转型解决方案。这是一个不断细化和完善生态合作治理和风险分担机制的系统工程。数据要素驱动高质量发展核心业务。 ，需要多方协调。建立跨部门协调机制，加强高层设计和政策协调，为核心企业数据要素开发利用提供良好的政策环境。核心企业只要不断深化改革创新，就能将大量数据资源转化为建设世界一流企业高质量发展的强劲动力。果断采取措施，为全面建设社会主义现代化国家作出新的更大贡献（作者：杨继东，中国人民大学经济学教授、国家经济研究所副所长，袁军，国家数据发展研究院副院长，徐玉杰，联合金融数字经济研究院学术院长、首席经济学家。）
（编辑：刘鹏）