数据要素市场发展研究报告之四
——数据要素市场需求侧：全域数字化转型与数据要素型企业培育
五、数据要素市场需求侧：全域数字化转型与数据要素型企业培育
5.1社会全域数字化转型的核心内涵
5.2数据要素型企业的核心特征与能力结构
5.3需求侧发展现状与转型成效
5.4需求侧转型面临的突出问题
5.5数据要素型企业培育路径
5.6需求侧转型保障措施
五、数据要素市场需求侧：全域数字化转型与数据要素型企业培育
需求侧是数据要素市场的价值实现端与动力牵引端，其规模、深度与成熟度直接决定数据要素市场的发展空间与价值释放能力。当前，我国正全面推进社会全域数字化转型，数字化从消费端向产业端、从经济领域向社会治理领域、从城市向乡村全面延伸，为数据要素市场提供了海量、多元、高质量的需求场景。需求侧建设的核心任务，是推动各类市场主体从传统信息化向数据驱动转型，加快培育一批具备数据资产化管理、数据驱动运营、数据智能决策、数据价值创造能力的数据要素型企业，以需求升级牵引供给升级，以需求爆发带动市场爆发。
5.1社会全域数字化转型的核心内涵
社会全域数字化转型是指以数据要素为核心驱动，以数字技术为支撑，对经济发展、政府治理、民生服务、生态保护等经济社会各领域、各环节、各主体进行全方位、全角度、全链条改造，实现生产方式、生活方式、治理方式、服务方式数字化、网络化、智能化升级的系统性变革。全域数字化转型不是简单的技术应用与设备更新，而是以数据为核心要素的结构重塑、效率提升与价值创新，是数字经济时代现代化建设的核心路径。
全域数字化转型具有四大核心特征：
第一，全域覆盖性，转型覆盖一二三产业、政府部门、事业单位、社会组织与城乡居民，实现无死角、无盲区、全覆盖；
第二，数据驱动性，转型以数据要素为核心引擎，替代传统要素驱动模式，实现决策、运营、服务、治理全流程数据驱动；
第三，深度融合性，推动数字技术与实体经济、社会治理、民生服务深度融合，实现技术、数据、业务、场景一体化；
第四，价值普惠性，转型成果惠及各类主体，缩小数字鸿沟，提升经济效率、治理效能与民生福祉。
社会全域数字化转型催生了海量、持续、刚性的数据需求，为数据要素市场发展提供了最坚实、最广阔的需求基础，是需求侧建设的根本依托。
5.2数据要素型企业的核心特征与能力结构
数据要素型企业是全域数字化转型的核心主体，也是数据要素市场需求侧的主导力量。数据要素型企业是指以数据作为核心生产要素，将数据资产化管理、数据驱动运营、数据智能决策、数据价值创造融入企业发展战略与业务全流程，实现数据要素与业务深度融合、价值深度释放的新型市场主体。与传统数字化企业不同，数据要素型企业不再将数据视为辅助工具，而是将数据作为核心资产、核心竞争力与核心价值来源，具备鲜明的时代特征与能力结构。
数据要素型企业具备数据资产化、运营数字化、决策智能化、产品服务数据化、治理合规化、生态协同化等六大核心特征：
一是数据资产化，建立完善的数据资产管理体系，实现数据采集、汇聚、治理、确权、评估、入账、增值全流程管理，将数据资源转化为可计量、可交易、可增值的核心资产；
二是运营数字化，企业研发、生产、销售、供应链、管理、服务全流程实现数字化贯通，打破内部数据孤岛，实现数据共享共用、高效流转；
三是决策智能化，建立数据驱动的决策机制，运用数据分析、人工智能模型实现精准决策、动态决策、智能决策，替代传统经验决策；
四是产品服务数据化，依托数据要素创新产品、服务、模式，提升产品附加值与服务质量，形成数据核心竞争力；
五是治理合规化，建立完善的数据安全与合规治理体系，落实数据分类分级保护、个人信息保护等要求，实现数据开发利用与安全保护协同；
六是生态协同化，以数据为纽带链接产业链上下游、合作伙伴与客户，构建数据协同、业务协同、价值共创的产业生态。
从能力结构来看，数据要素型企业必须具备数据资产构建能力、数据治理运营能力、数据价值挖掘能力、数据安全合规能力、数据生态协同能力等五大核心能力：
—数据资产构建能力，指企业依托合规渠道，对多源、异构数据进行采集、归集、整合、确权等，形成权属清晰、质量可控、可复用、可流通的标准化数据资产的能力，是数据要素型企业的基础生存能力，核心是实现从“数据资源”到“数据资产”的合法转化。核心工作内容包括合法获取公共数据、企业数据、个人脱敏数据；打通内外部数据孤岛；完成数据资产登记与分类分级；将零散原始数据转化为可运营、可交易、可应用的核心生产资料。
—数据治理运营能力，指企业建立完善的数据治理体系，对数据的标准、质量、权属、流转、成本进行系统化管控与常态化运营，确保数据“可用、好用、耐用”的能力，是数据要素型企业的效率保障能力，核心是实现数据全生命周期高质量管理。核心工作内容包括制定统一数据标准；开展数据质量管控（完整性、准确性、时效性）；规范数据流转流程；优化数据运营成本与资源配置，解决数据混乱、失真、低效等问题。
—数据价值挖掘能力，指企业运用大数据、人工智能、算法建模等技术，对数据资产进行深度分析、加工建模、场景化开发，将数据转化为决策依据、数据产品、解决方案并创造经济与社会价值的能力，是数据要素型企业的核心盈利能力，核心是实现数据价值最大化变现。核心工作内容包括算法模型研发；多维度数据分析；行业场景化解决方案开发；数据产品（报告、接口、模型）设计，是企业核心竞争力的直接体现。
—数据安全合规能力，指企业严格遵循《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》“数据二十条”等法规政策，构建全链条安全防护与合规管控体系，防范数据泄露、滥用、侵权等风险的能力，是数据要素型企业的底线生存能力，核心是守住安全红线与合规底线。核心工作内容包括数据加密、脱敏、访问管控；隐私保护技术应用；合规审核与风险排查；数据安全应急处置，确保企业经营全程合法合规。
—数据生态协同能力，指企业对接数据供给方、需求方、中介机构、监管部门、科研院所等多方主体，开展数据合作、技术共享、场景共建、产业协同，放大数据价值边界的能力，是数据要素型企业的规模化发展能力，核心是实现跨主体、跨领域价值联动。核心工作内容包括供需对接与渠道拓展；产学研技术协同；行业生态资源整合；跨区域、跨行业数据可信流通合作，推动企业从单点运营向生态化发展升级。
这五大能力相互支撑、有机统一，构成数据要素型企业的核心竞争力，也是企业从传统主体向数据要素型主体转型的核心标准。
5.3需求侧发展现状与转型成效
在全域数字化转型战略推动下，我国需求侧数据需求持续释放，数字化转型成效显著，数据要素型企业培育取得积极进展。产业数字化转型深入推进，工业、农业、服务业数字化水平持续提升，规模以上工业企业数字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率保持高位增长，服务业数字化转型走在全球前列，农业数字化从试点走向普及。数字政府与智慧城市建设加快推进，政务数据共享交换机制日趋完善，“一网通办”“一网统管”“一网协同”全面推广，政府治理数字化、智能化水平显著提升。民生服务数字化快速普及，医疗、教育、社保、交通、养老、文旅等领域数字化服务不断丰富，数字便民惠民成效突出，城乡数字鸿沟逐步缩小。
在转型过程中，一批行业龙头企业率先完成数据要素型企业转型，建立完善的数据资产管理体系、数据驱动运营机制与数据智能决策系统，在效率提升、成本降低、模式创新、市场竞争等方面形成明显优势，为行业转型提供了标杆示范。同时，地方政府积极开展数据要素型企业培育试点，出台扶持政策、搭建服务平台、开放应用场景，推动越来越多的企业向数据要素型企业转型。但从整体来看，我国需求侧转型仍处于初级阶段，多数企业仍停留在工具应用层面，数据资产意识薄弱、数据治理能力不足、数据价值挖掘不深、转型动力不强，数据要素型企业数量偏少、覆盖面不广、发展不均衡，需求侧潜力尚未充分释放。
5.4需求侧转型面临的突出问题
尽管需求侧数字化转型取得明显成效，但仍面临认知不足、能力薄弱、成本偏高、供需错配、安全风险等突出问题，制约数据要素需求规模化释放。第一，转型认知不足，部分企业对数据要素价值认识不到位，仍秉持传统生产经营理念，缺乏数据资产意识、数据驱动意识与长期转型思维，存在“不想转、不敢转、不会转”的现象；第二，数据能力薄弱，企业数据采集、汇聚、治理、分析、应用能力不足，数据质量差、数据孤岛问题突出，缺乏专业技术工具与复合型人才，难以支撑数据要素价值挖掘；第三，转型成本偏高，数字化转型需要持续投入资金、技术、人才，中小企业资金短缺、融资困难、抗风险能力弱，难以承担转型成本；第四，供需适配不强，供给侧数据产品与服务同质化严重，难以满足企业个性化、场景化、高质量需求，需求侧与供给侧缺乏精准对接机制；第五，安全合规风险，企业数据安全与合规意识薄弱，安全防护体系不健全，数据泄露、滥用、违规使用风险突出，制约转型进程。
这些问题导致需求侧数据需求释放不充分、不精准、不持续，难以形成对数据要素市场的有效牵引，必须通过强化认知、提升能力、降低成本、畅通对接、防控风险，推动需求侧高质量转型。
5.5数据要素型企业培育路径
培育数据要素型企业是需求侧建设的核心任务，必须坚持政府引导、市场主导、企业主体、生态赋能的总体思路，从理念、治理、应用、技术、人才、安全六个方面系统推进，推动企业从传统数字化向数据驱动全面转型。
第一，树立数据资产核心理念，强化转型内生动力。引导企业将数据要素纳入发展战略，树立“数据是核心资产、核心竞争力、核心价值来源”的理念，破除传统思维束缚；推广数据要素型企业标杆案例，提升企业转型认知与行动自觉；鼓励企业设立首席数据官（CDO），统筹数据资产管理、数字化转型与数据安全合规工作。
第二，完善数据治理体系，夯实转型基础。推进企业数据全生命周期治理，建立数据采集、清洗、标注、质量管控、标准统一的治理机制；打破企业内部数据孤岛，建设统一数据中台与数据底座，实现业务数据、经营数据、管理数据全面贯通；落实数据分类分级保护制度，建立数据合规管理体系，确保数据合法合规使用。
第三，深化数据场景应用，释放数据价值。聚焦企业核心业务场景，推动数据要素与研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销、售后服务深度融合；依托数据要素创新产品、服务、业态与商业模式，提升企业核心竞争力；发挥链主企业带动作用，推动产业链上下游数据共享、业务协同、价值共创。
第四，强化技术人才支撑，提升转型能力。加大数字技术投入，运用云计算、大数据、人工智能、隐私计算等技术提升企业数字化、智能化水平；加强数据人才培养与引进，培育数据治理、分析、应用、合规、安全复合型人才；依托第三方服务机构，为企业提供轻量化、低成本、一站式转型服务，降低转型门槛。
第五，对接数据要素市场，畅通供需渠道。鼓励企业主动参与数据要素流通交易，获取高质量外部数据资源与服务，弥补自身数据短板；积极释放场景化数据需求，为供给侧提供明确需求导向，推动供需精准对接；参与数据要素标准制定，反馈需求诉求，推动市场供给与需求升级同步适配。
第六，坚守安全合规底线，保障转型安全。建立企业数据全生命周期安全防护体系，部署数据加密、脱敏、权限管理、风险监测、应急处置等安全措施；加强员工数据安全与合规培训，落实企业安全主体责任；严格遵守数据法律法规与市场规则，依法合规参与数据流通使用，保障企业数据权益与安全。
5.6需求侧转型保障措施
为加快全域数字化转型与数据要素型企业培育，必须构建政策、平台、金融、生态、标准“五位一体”的保障体系。一是强化政策引导，出台数据要素型企业培育专项政策，给予财税优惠、资金补贴、场景开放、试点示范等支持；二是搭建平台支撑，建设数字化转型公共服务平台，为企业提供技术、咨询、培训、测试、认证等普惠服务；三是创新金融支持，推出数据资产质押、数据信贷、数据保险、供应链金融等产品，缓解企业转型资金压力；四是完善生态构建，打造“链主企业+中小企业+数据服务商”协同转型生态，推动大中小企业融通转型；五是健全标准引领，制定数据要素型企业评价标准、转型指南与能力体系，引导企业对标提升、规范转型。
作者简介
赛迪国软计算机科学技术研究院是赛迪国软集团设立的专业智库研究机构，研究院聚焦数据要素、数据产业、数据要素化发展和数据价值释放，持续跟踪分析行业热点，积极研究破解行业难题，准确把握时代发展脉搏，取得了一系列业务成果，可为政府、企业等提供政策、标准、咨询等系列智力支撑。
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