《加快数据系统建设释放数据要素价值-数据系统研究报告》

加快数据系统建设，释放数据要素价值——

数据系统研究报告专家推荐报告创新提出了数据系统概念和理论框架，深刻剖析其与传统信息系统的区别，展示了数据系统在推动技术创新、解决实际问题方面的关键作用。为推进数据系统建设，进一步释放数据要素价值提供重要的参考依据。——张向宏北京交通大学信息管理理论与技术国际研究中心教授报告深入探讨了数据系统在推动数据要素价值释放中的关键作用。内容丰富，观点新颖，结构清晰，对于理解数据系统概念、特征、组成、应用和发展具有重要意义。——韩国权太极计算机股份有限公司副总裁该报告在全球数字化转型背景下提出建设“数据系统”，分析了数据系统在信息系统发展基础上的新特征新需求，深入研究其核心组成、典型应用，对未来发展趋势提出独到的见解，是一份对于数据研究、数据技术从业者来说非常有益的参考报告。——穆

勇北京市大数据中心企业博士生导师这份报告围绕数据系统核心概念，创新性地总结了“五高”特征，详细描述数据系统“五横一纵”组成部分和行业解决方案，展示了数据系统如何支撑数字化转型与产业创新，对行业来说是一份不可多得的宝贵资源。——刘

枝国家信息中心大数据发展部处长报告创新性提出了“数据系统”的概念，研究了数据系统理论框架、核心组件、应用场景、发展趋势，展示了数据系统巨大的潜力和价值，为数据要素价值创造提供了重要的参考思路。——冯海红中国科学院科技战略咨询研究院大数据战略研究中心执行主任在我国数据要素化加速推进的趋势下，报告创新性地提出“数据系统”理论框架及组件，充分论述了其作为信息系统演进的高级阶段所具备的高智能、高价值、高安全、高融合、高效能特征，为实现数据要素服务等多场景落地提供了切实可行的应用思路。——胡良霖中国科学院计算机网络信息中心大数据部副主任报告内容Re

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Introduction报告背景B

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t数字技术深刻改变着人类对数据的生成、管控及利用等方式和方法，数据从量变到质变，成为第五大生产要素，是打造新质生产力的关键性资源。数据系统是信息化建设发展催生的更高级形态，是数字经济时代承载信息的新载体。本报告创新性提出

“数据系统”概念，重点分析数据系统的特征、核心组件及其相关功能特点，并分析在数字经济背景下的典型应用场景。数据系统具备“五高”典型特征，由“五横一纵”六大核心组件组成。背景数据要素化发展催生数据系统（一）数据要素化发展成为趋势（1/3）美国欧盟日本韩国各国布局数据要素创新应用推动政府数据开发利用，鼓励市场主体开展数据应用创新金融领域：德温特资本市场公司利用账户留言数据决定买卖股票农业领域：纽瓦克垂直农场利用大数据进行智能决策政务领域：智慧建筑管理在线投票平台能源领域：提出绿色按钮倡议,使客户能够轻松安全访问能源使用数据现有数据经纪商公司3500-4000家。专业的地理信息数据经纪商Factual，其平台上已累积横跨200多个国家的超过1亿个地理位置信息，数据更新频次达每月240万次，数据访问频次达每月90亿次数据要素场景丰富数商发展成熟深化数据空间战略，加快布局一体化数据开发利用基础设施《通用数据保护条例》、《数据法案》、《数据治理法案》推动多个领域公共数据的开放利用，提出数据利他倡议，创设数据中介制度高度重视数据保护提高数据共享程度倡导可信数据自由流动，高度重视公共数据集建设日本倡导可信数据自由流动，与欧盟达成《欧盟日本数据共享协议》，创造了全球最大的数据自由流通区域。日本使行政机构成为全国最大的数据平台，在国民经济、司法安全、人口环境等17个领域开放了公共数据集。设立多级政府数据公开网站，并针对专业领域设立特色数据开放网站。庞大的开放数据集在应急管理、环境卫生、农业生产管理等领域均实现了有效利用。倡导可信数据自由流动，推动数据跨境流通推动政府数据开放，促进公共数据社会应用发挥人工智能等新兴技术作用，促进数据要素开发利用通过MyData服务，个人可以一次性地查询分散在不同机构的个人数据，应用场景不仅涵盖存款、贷款、信用卡、通讯和保险以及支付等金融场景，也涵盖公共行政和医疗等领域。工业、医疗、ESG门户网站、农业完善数据底座和数字基础设施结合新兴技术实现数据应用落地提升数据全球流通话语权已吸引世界主要经济体加入欧盟的《通用数据保护条例》充分性认定建立“共同数据空间”确立了欧盟范围内数据安全开放共享，打造了数据要素共享交换的“共同数据空间”平台，实现欧盟内部数据的自由流通加大资金布局数字基础设施投资欧洲数据空间和互联云基础设施，围绕公共数据集、数据中心、开放平台、算力中心等基础设施构建强大的数据生态系统以“数据银行”为核心建立数据要素市场体系，释放个人数据价值MyData-聚焦个人数据流通应用（一）数据要素化发展成为趋势（2/3）跨境流通成为国际竞合新领域“印欧经济走廊”“‘一带一路’数字经济国际合作北京倡议”《东盟数字经济框架协议》“欧洲门户”计划欧洲人工智能安全问题大型全球峰会《区域全面经济伙伴关系协定(RCEP)》《数字经济伙伴关系协定(DEPA)》《美日数字贸易协定（UJDTA)》《全球数据跨境流动合作倡议》“印欧经济走廊”在2023年G20新德里峰会上被提出，承诺共同发展新的“印度-中东-欧洲经济走廊”，通过两大洲之间的互联互通和经济一体化，实现可持续和包容性的经济增长中国同缅甸、肯尼亚、阿根廷等13国于2023年共同发布“‘一带一路’数字经济国际合作北京倡议”，从基础设施、产业转型、数字能力、合作机制等方面，提出进一步深化数字经济国际合作的20项共识2023年，东盟提出《东盟数字经济框架协议》，旨在制定跨境数据流动等数字贸易相关的统一规则，为东盟后疫情时代的经济复苏提供充足动力。此外，东盟国家还制定“走向数字东盟”行动计划，旨在共同发展数字经济的同时，兼顾数字经济包容性发展欧盟在2021年底提出“欧洲门户”计划，旨在从2022年开始，在全球范围内投资3000亿欧元，用以改善新兴工业国家和发展中国家的基础设施，为全球范围内基础设施建设提供更多解决方案。部分前沿数字技术领域政策导向出现破冰痕迹。如，人工智能国际合作孕育新机2023年11月，英国首次举办人工智能安全问题大型全球峰会，邀请包括中美在内的世界主要人工智能大国，共同商定安全措施，用以评估和监测人工智能带来的重大风险、机遇与挑战2020年11月15日，第四次区域全面经济伙伴关系协定领导人会议以视频方式举行，会后东盟10国和中国、日本、韩国、澳大利亚、新西兰共15个亚太国家正式签署了《区域全面经济伙伴关系协定》2020年6月12日，新加坡、智利、新西兰三国签署《数字经济伙伴关系协定》2019年，美国和日本签署了《美日数字贸易协定（UJDTA）》2024年11月20日，中国国家互联网信息办公室发布了《全球数据跨境流动合作倡议》，呼吁平衡数字技术创新、数字经济发展、数字社会进步与保护国家安全、公共利益、个人隐私和知识产权的关系《促进和规范数据跨境流动规定》2024年3月22日，国家互联网信息办公室公布《促进和规范数据跨境流动规定》。欧盟在8月28日发布声明表示，欧盟和中国针对简化跨境数据流动的新机制展开了首次讨论。旨在促进欧洲企业非个人数据的国际转移，同时确保其遵守中国数据安全的相关法律法规（一）数据要素化发展成为趋势（3/3）人工智能技术进步支撑数据要素化代表性技术成果：基于人工设计的规则系统数据规模：数百规则集技术栈：基于专家知识和规则的系统核心特点∶主要基于规则的系统，通过编写大量规则来模拟人类智能行为，如专家系统。受限于计算与数据，系统多针对特定简单问题，泛化能力不足弱人工智能1950-1990深度学习2013-2018计算能力不足特定领域难以泛化代表性技术成果：

HMM,CTF,SVM反向传播，卷积网络数据规模：百万级标注数据技术栈：统计机器学习算法+算法包(scikit-learn,XGBoost)、支持向量

机(SVM)、决策树、随机森林等算法核心特点：以数据驱动和统计学习为核心，通过优化模型参数提升预测和分类准确性，并成功拓展至语音识别、图像识别等多个应用领域数据驱动 统计学习代表性技术成果：lmageNet,ResNet,Word2vec,Attention,Transformer数据规模：十亿级标注数据技术栈：深度神经网络＋开发框架(TensorFlow,PyTorch)核心特点：在大数据、高性能计算和算法创新的推动下实现了神经网络的复兴，通过端到端学习直接从数据中提取特征广泛应用于图像识别、自然语言处理和语音识别等领域，推动了Al技术的飞跃端到端学习 广泛应用代表性技术成果：BERT,PaLM,

LLaMA,

GPT-4,GLM数据规模：全网万亿数据十亿用户反馈技术栈：预训练＋微调＋开源社区核心特点：超大规模参数、零样本/少样本学习能力以及广泛的应用前景，这些特点共同赋予了它们对自然语言的深刻理解和生成能力，推动了Al技术的革新与发展零样本/少样本学习应用前景广阔 超大规模机器学习1990-2012大语言模型2018-至今数据首次列为生产要素党的十九届四中全会《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》明确，健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、 等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制数据安全立法、产业规划工信部《“十四五”大数据产业发展规划》明确，加快培育数据要素市场，2024首提数据要素市场《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确，加快培育设全国统一大市场的意见》明确加快培育数据要素市场《中共中央

国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（即数据二十条）明确“四梁八柱”数据基础制度框架形成《中共中央

国务院关于加快建《数字中国建设整体布局规划》明确畅通数据资源大循环3月宣布组建国家数据局，10月25日正式挂牌，领导班子及机构逐步到位《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《数据资产评估指导意见》《“数据要素X”三年行动计划》健全数据管理体制机制江苏、四川、上海等数据局相继挂牌新质生产力、

人工智能+中办

国办关于加快公共数据资源开发利用的意见“数据要素X”

大赛总决赛《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》数据要素价值化提升《关于加强数据资产管理的指导意见》（二）我国数据要素化加速推进（1/5）基础制度逐步细化落地（二）我国数据要素化加速推进（2/5）数据分类：理顺数据脉络盘点全域数据资源构建数据标识体系规范数据分类管理数据分级：实施重点保护确定重要程度等级逐类进行数据定级数据安全：构筑保障体系技术手段多元化防护体系立体化管理策略规范化数据消费方探索建设数据要素市场体系数据监管方采集传输汇聚融合编目应用数据产品内循环外循环数据获取加工授权

数据运营方

数据加工环境数据运营规则数据流通交易方数据交易机构数据经纪人数据汇聚数据管理数据应用数据开发方内部治理国家数据基础设施——数据汇聚、数据处理、数据流通、数据应用、数据运营、数据安全保障数据服务1

可靠供给链2

可信加工链数据信托机构3

可控价值链4)可溯源监管链监管（二）我国数据要素化加速推进（3/5）数据产业生态发展前景广阔开放共享

数据资源体系

快速形成

协调配套

数据基础制度

加快落地

纵合横通

数据管理体制

逐步理顺

软硬结合

基础设施建设

加速推进

规范高效

数据流通交易体系

逐步清晰

百花齐放

数据要素业态

不断涌现

支撑监管

合规可信服务

走向台前

价值牵引

数据应用场景

持续丰富

数据资源企业数据技术企业数据应用企业数据安全企业数据基础设施企业拥有海量数据资源政府机构平台型企业拥有的大数据、人工智能、区块链、云计算、先进存储、隐私计算等独特数据技术对数据资源进行加工处理为数据流通交易提供平台服务、技术服务中介服务的企业机构数据交易机构/数据商第三方服务机构用数据技术开展数据治理，推动实现数字化转型的企业发挥数据要素价值赋能产业发展运用隐私计算、数据空间、联邦安全计算、区块链等数据安全技术，覆盖数据全生命周期各环节可信安全的企业依托网络和算力设施，提供数据交换、高效流通利用基础设施算力一体化数据空间建设和运营数据服务企业来源于《数据产业图谱》（二）我国数据要素化加速推进（4/5）基础设施建设成效显著2023年11月23日，国家数据局党组书记、局长刘烈宏在出席第二届全球数字贸易博览会数据要素治理与市场化论坛致辞时，首次就数据基础设施做重要论述。据国联证券发布的研究报告估算，数据基础设施每年将吸引直接投资四千亿元，带动未来五年投资规模约两万亿元，推进数实融合新模式生成。337.7万个我国5G基站数量8.05亿户我国5G移动电话用户数46.6%在移动电话用户中占比97个2023年度新增千兆城市6.36亿户固定宽带接入用户数1.63亿户1000Mbps及以上接入速率用户数40.59亿户移动网络终端连接总数23.32亿户蜂窝物联网终端用户数7.76亿Ipv6活跃用户数230EFLOPS算力总规模77.5%互联网普及率46.1%同比增长2000亿元

“东数西算”八大国家枢纽节点拉动投资195万现有数据中心机架总规模1.04新建数据中心电能利用效率（PUE）最低20ms时延跨国家枢纽节点算力网数据来源于《中国发展高层论坛2024》数字化赋能产业转型专题、《数字基础设施评估体系研究报告2024》、2024中国国际大数据产业博览会（二）我国数据要素化加速推进（5/5）创新应用场景不断涌现“数据要素X”应用场景落地，为释放要素价值创造空间为加快推动《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026

年）》落地，各地各行业充分发挥典型案例示范引领作用。2024年10月，“数据要素×”大赛全国总决赛成为推动数据要素市场化配置改革的重要抓手，在树标杆、提品质、促发展等方面发挥了积极作用，将数据要素的乘数效应传递到各行业各领域，折射出数据开发利用的新风貌、新发展、新境界。数据开发利用加快推进，以公共数据开发撬动各方融合2024年10月，《中共中央办公厅、国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》公开发布，聚焦破除公共数据流通使用的体制性障碍、机制性梗阻，统筹发展和安全，兼顾效率和公平，从扩大资源供给、规范授权运营、鼓励应用创新、营造良好环境、强化组织保障等方面提出了。截至2024年7月份，到2026年底数据要素应用场景广度和深度大幅拓展，

在经济发展领域数据要素乘数效应得到显现，打造300个以上示范性强、显示度高

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带动性广的典型应用场景数据要素ד智能制造、智慧农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、智慧城市和绿色低碳”12个领域的重点行动300+12协同复用融合3（三）要素化推动信息系统向数据系统演进诺兰模型（Nolan‘s

stage

model）是描述信息系统发展阶段的一个经典模型，该模型将数据管理阶段定义为信息系统发展的高级阶段，标志着信息系统从简单的数据处理和存储，向更复杂的数据管理和利用转变。在数字经济时代大背景下，数据要素价值化驱动“

”概念的产生。信息化-信息系统数字化-数据系统“信息化”：通过信息系统将企业的生产、制造、采购、销售以及客户服务、现金流动等过程中所产生的数据，在业务系统上用数据记录下来，实现“业务数据化”“数字化”：把信息化过程中长期积累下来的交易数据、用户数据、潜客数据、产品数据等，整合融入到企业的经营管理中，通过数据价值发现，实现问题改进、商机挖掘、业务创新，用数据优化业务组合，为实现数据资源化、资产化、资本化奠定技术基础基础设施层数据层业务层应用层……时间初始期控制期整合期数据管理期成熟期增长缓慢随着应用的普及快速增长普及期因大力加强控制改造使发展速度延缓基于主题数据库第三类数据环境应用发展加速继续加强整合应用增速有所放缓数据处理技术的发展与企业的发展相匹配费用数据处理时代信息技术时代技术转型期技术性断点原理数据系统理论框架及六大组件（一）数据系统理论框架数据系统是依托国家数据基础设施，集数据采集、处理、计算、应用、流通与安全防护于一体的综合体系。通过高效、智能、安全的数据资源管理及开发利用，基于数据驱动的智能决策，为组织提供了全面的数据管理和分析能力，帮助组织实现数字化转型，实现数据要素服务等多场景应用网络

算力

流通

……物理汇聚

逻辑集中

……数据编织

数据加工

……AI大模型隐私计算

……采集

传输

存储

处理……数据基础设施企业数据空间

行业数据空间

城市数据空间

个人数据空间跨境数据空间业务系统业务系统业务支撑决策支持

数据要素服务

……数据系统作为信息系统演进的高级阶段，具有以下五方面特征：高智能：数据系统是数字经济时代各组织的“智脑”，包含算法、算力等在内的智能计算模块是其核心组件；高价值：数据系统是以数据为驱动的新型系统，在服务原有业务支撑等基础功能之外，更多服务于新的价值应用场景，涵盖数据编织、数据加工等在内的流通利用模块是其核心组件；高安全：数据系统覆盖数据的全生命周期，确保数据价值实现过程的安全合规具有重要意义，涵盖数据分类分级、安全监管等的安全合规模块是其核心组件；高融合：数据资源体系是数据系统运转的核心，实现多元异构数据的物理汇聚和逻辑集中的资源融合模块是其核心组件；高效能：数据系统依赖于现有业务系统的数据资源供给，依赖于国家各级数据基础设施的“算力、存力、运力”，连接资源和基础设施的基础支撑模块是其核心组件。（三）数据系统与信息系统的区别维

度信息系统数据系统应用于特定的业务流程，财务管理、客户关系管理等重点关注静态安全，如数据的机密性、完整性和可用性，保护数据不被未授权访问侧重于传统的数据库管理和事务处理技术应用于更广泛的业务场景，