政策红利与实施路径：如何抓住数据要素市场化的历史性机遇

开篇语：错过这波政策红利，你将遗憾 5 年

“数据要素市场化？听起来离我们很远。”
“国家政策那么多，到底和我们企业有什么关系？”
“现在开始建设数据，还来得及吗？”
如果你还在观望，那你将错过中国数据要素市场化的历史性机遇窗口。现在行动，3 年后你将成为行业领导者。

一、国家政策红利：数据要素市场化进入快车道

（一）. 《”数据要素 ×” 三年行动计划》
国家数据局联合 26 个部委共同印发，明确提出：
1.强化场景需求牵引，带动数据要素高质量供给
2.部署 140 项先行先试任务
3.实现 “‘ 人工智能 +’ 到哪里，高质量数据集建设就到哪里”

（二）. 地方政府支持政策
各地纷纷出台具体支持措施：
1.江苏省：到 2027 年形成 1000 个高质量数据集
2.广西：到 2028 年建成工业高质量数据集 100 个
3.财政补贴、税收优惠、人才支持等配套政策

（三）. 数据资产入表政策
2024 年 1 月 1 日，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行：
1.数据资产入表从 “自选动作” 变为 “规定动作”
2.2025 年一季度，82 家上市公司入表规模达 33.43 亿元
3.只有高质量数据集才能被评估为资产

二、市场发展机遇：三大趋势不可错过

1. 数据要素市场快速发展
2023 年单月数据交易额超 1 亿元，全年预计突破 10 亿元
交易标的涵盖金融、交通、通信等领域
数据交易所建设加速，为数据流通提供基础设施

2. 人工智能产业爆发增长
我国日均 Token 消耗量突破 40 万亿，增长 400 多倍
大模型技术快速发展，对高质量数据需求激增
AI 应用从通用领域向垂直行业深入渗透

3. 数据服务产业兴起
第一批7 个国家级数据标注基地引进企业 362 家，从业人员 8.5 万人
带动数据标注相关产值 163 亿元
专业数据服务机构涌现，为企业提供全方位服务

三、三阶段实施路径：让数据建设有序推进

第一阶段：基础准备
核心任务：
1.开展数据资源调查，梳理现有数据资产
2.评估数据质量现状，识别痛点难点
3.成立数据治理委员会，明确组织架构
4.制定数据管理制度和标注规范
5.建设基础数据平台和工具
关键成果：形成数据战略规划和实施路线图

第二阶段：重点突破
核心任务：
1.选择 1-2 个核心业务领域作为试点
2.开展数据清洗和标准化，解决质量问题
3.建立数据标注流程，开展标注工作
4.实施数据质量监控，建立评估体系
5.基于治理后的数据开发 AI 应用
关键成果：在试点领域取得明显成效，验证数据价值

第三阶段：全面推广
核心任务：
1.将成功经验推广到其他业务领域
2.建立企业级数据资产目录，统一管理
3.构建完整的数据治理体系
4.深入挖掘数据价值，开发更多应用
5.探索数据商业化模式，实现资产变现
关键成果：形成数据驱动的企业运营模式

四、风险挑战与应对策略

主要风险
数据质量风险：准确性不足、完整性缺失、时效性差
安全合规风险：隐私保护不到位、权属不清、泄露风险
技术实施风险：技术选型不当、流程复杂、更新换代快
人才组织风险：人才短缺、组织阻力、协调困难

应对策略
1.建立全面的数据质量管理体系
2.强化数据安全与合规管理
3.采用敏捷的技术实施方法
4.加强人才培养和组织建设

五、我们能帮助您进行政策红利解读与战略规划

✅ 解读最新数据政策，把握政策红利
✅ 制定个性化的数据建设实施路径
✅ 设计风险防控和应对策略
✅ 对接政府资源和支持政策

高质量数据集专题系列总结：高质量数据集建设是企业在 AI 时代的核心竞争力，需要从战略高度重视，建立专业团队，遵循科学流程，抓住政策机遇。现在行动，未来可期！

本文为《DW数智世界》杂志 “高质量数据集专题”系列原创作品；作者张欣楠为 “DO-CMM数字化运营能力成熟度模型” 高级咨询顾问。

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