数字化政策研究
目录
政策：关于大数据产业发展规划解读
一、背景和意义-基于行业KnowHow下的算法
（1）数据要素战略
（2）大数据产业链条
二、发展目标-数据交易市场与价值评估体系、数据开源项目与开源社区
（1）数据要素价值评估体系
（2）大数据开源项目
三、主要任务-数据市场、数据资产产权、行业数据治理经验复制、一体化数据治理产品、工业互联网、第三方数据服务平台
（1）数据要素市场培育
（2）数据资产产权
（3）国家资源图谱
（4）数据治理（专栏）
（5）四网基础建设
（6）重点标准制定（专栏）
（7）第三方大数据服务产业
政策：大数据产业发展规划
一、背景和意义
（1）数据要素战略
?原文摘要：数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源。
?个人解读：第一次工业革命让英国成为了世界上第一个全球霸主，第二次能源革命让美国替代英国成为全球霸主，而第三次颠覆性革命一定是数据革
命。因此数据要素成为国家基础性战略资源，与石油是同等位置。而有了大量基础性数据要素储备才能为数据算法提供大量真实有效的各行
业数据训练集，也才能保证算法的精准性，保证了算法精准才能应用于各个场景，乃至第一二三产业。算法是未来大数据皇冠上的明珠，哪
个国家算法先进便掌握了世界。而中国有着人口优势，会产生大量数据，但数据的基础建设在各个行业普及与应用度参差不齐。第三产业中
的社交行业、电商行业算法普及与应用度极高，第二产业的工业制造也在2020年逐步进入快车道，但在第一产业中尤其是农、林、畜、牧、
渔等产业基础建设还没有普及。
?业务建议：算法某种程度是行业KnowHow和数学公式的结合，掌握了这两种利器就可以垂直某一行业。
（2）大数据产业链条
?原文摘要：大数据产业是以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑
?个人解读：数据生成即各个行业的流量入口，最早是网页、微信、微博，然后随着苹果手机应用，APP大量应用，后来是电商平台产生了大量实时数据，
后来短视频兴起产生了大量非结构化数据，目前所有的流量入口已经饱和，未来看只有元宇宙上产生的数据是下一个机遇点，也是可以创造
大量线下数据孪生的流量入口。采集分为实时采集、离线采集。结构化、非机构化采集。存储是HDFS、HBASE等结构化存储、非结构化存
储。加工即ETL过程。分析即BI可视化分析。以上各个厂商已经将工具做到极致。只有数据服务目前没有做的完美，数据服务即数据算法与
场景结合，主要做的是效率提升和结果预测。
?业务建议：数据生成的下一个机遇点是元宇宙。向下数据采集、存储、加工、分析工具已做到极致。向上服务要依托行业KnowHow和算法
政策：关于大数据产业发展规划
二、发展目标
（1）数据要素价值评估体系
?原文摘要：价值体系初步形成。数据要素价值评估体系初步建立，要素价格市场决定，数据流动自主有序，资源配置高效公平，培育一批较成熟的交
易平台，市场机制基本形成。
?个人解读：数据要素价值评估即通过数据交易市场对其中数据价值进行量化评估，以方便数据交换，数据交易，以及现在提到的数据分配。个人2016
年进入数据行业就是从数据交易市场开始，但那时数据来源不明、数据质量参差不齐，为了保证交易公平和交易安全，当时建立了数据价值
评估体系。从数据来源、质量、安全、价值来保证企业数据交易合规。但标准制定工作不完善且公信力不足，另外国家立法不明确，没有政
策红利支持。但从“十四五”的