漫谈“数据治理平台”与“数据要素”之间的关系

在数字经济快速发展的时代，数据要素和数据治理是我们经常讨论的课题，本文将介绍数据要素与数据治理平台，以及他们之间的关系。

一、 什么是“数据要素”？

在认识数据要素之前，我们先来回顾一下“传统数据”的概念，传统数据是在业务活动中产生的副产品，主要用于数据查询、分析，支撑企业的业务运行。

数据要素是数字经济时代的生产要素，与土地、劳动力、资本、技术并列为五大生产要素，由此可见数据要素在社会生产经营活动中的重要性。

数据要素具备以下三大特征：

1. 可复用：数据流通使用的越多，其价值可能就越大，不像石油被使用一次就被消耗殆尽。

2. 可增值：通过对数据进行整合、分析，可以催生新知识、新洞察，应用到商业活动中，创造新价值。

3. 可流通：数据经过加工处理，经过资产化、要素化，形成数据要素后，能够在数据交易市场上以产品或服务的形式进行交换和交易。

二、数据治理平台在数据要素化过程中的关键作用

在企业经济活动过程中产生的数据，往往是杂乱无章、分散在各地的原始数据，就像被埋在地下的矿石一样，无法被直接使用。而数据治理平台就像是一个矿石加工厂，具备完善的采矿、提炼、加工、质检和管理体系，专门负责将原始数据“加工”成可用的、高质量的、可信的、知识密集的数据要素，同时有效解决了数据要素化的核心难题。简而言之数据要素与数据治理平台之间的关系，可以概括为 “原料”与“加工厂” 的关系。

三、数据要素化面临的挑战与应对途径

将原始数据转变为可以投入到社会生产经营活动，并创造经济价值的数据要素，这一过程被称为“数据要素化”。数据要素化的过程中经常面临如下难题：

1. 确权与合规难</