数据资源开发利用让企业“站C位”

xinwen.mobi · 发表于 2025-11-27 07:56:50

数据资源开发利用让企业“站C位”
国家管网集团的数据中台汇聚了超过100亿条核心数据，为10.8万公里的油气管道装上了“数据心电图”，让每一段管道的运行状态都清晰可见。

“国有企业是数据资源开发利用的重要力量。深化国有企业数据资源开发利用，是推动数据赋能提升企业核心竞争力，促进产业链协同创新，培育发展新质生产力的重要举措。”11月25日，国家数据局举行新闻发布会，国家数据局党组成员、副局长陈荣辉在发布会上表示。

为加速数据要素价值化进程，近期，国家数据局会同国务院国资委，组织12家央企牵头开展首批国有企业数据资源开发利用试点，推动国有企业数据效能提升行动落地见效。

这次试点，突出让企业“唱主角”“站C位”。

01 数据资源开发现状：企业从“拥有”到“掌控”的跃迁
在这个数据被誉为“新石油”的时代，企业积累的数据量正以指数级增长。

然而，众多企业陷入了一个尴尬的困境：坐拥数据金山，却无法将其转化为真正的商业价值。

数据的孤岛化、分析的滞后性、洞察的表面化，让企业在数字化转型的道路上步履维艰。

传统的数据管理往往停留在数据的采集和存储层面，企业虽然“拥有”数据，却无法真正“掌控”数据。

数据自决代表着企业能够自主、实时、精准地使用数据，让数据在每个决策节点发挥价值。

据统计，2024年存储数据中，活跃数据总量持续上涨，海量“沉睡”数据被唤醒，不断激发新的价值潜能。

约66%的行业龙头企业和30%的数据技术企业购买过数据。

企业的数据应用已从基础统计分析转向智能决策，赋能产品研发、精准营销、风险评估等关键业务环节优化。

02 国家行动：数据效能提升与国企改革同频共振
国家数据局近期组织实施国有企业数据效能提升行动，并于近期组织开展首批试点工作，明确了12家中央企业为首批试点牵头单位。

这些企业将联合民营企业、科研院所、专业服务机构等共同承担试点任务。

陈荣辉表示，我们将按照 ‘试点一批、总结一批、成熟一批、推广一批’ 的原则，加强试点经验总结和成果推广。

国有企业数据效能提升行动，将与新一轮国有企业改革深化提升行动有机结合。

这一行动以数据赋能实体经济为主线，紧扣‘用数创新’导向，推动国有企业将数据应用融入研发、生产、运营、服务、管理以及产业链协同等各环节。

通过系列举措，预计到2027年，将进一步增强国有企业数据治理能力。

显著提高数据资源开发利用和开放共享水平，有效提升产业链协同效能，服务带动10万家以上中小企业，产生良好的经济社会效益。

03 三大注重：让数据要素“活起来”“用起来”
注重多方主体协同，凝聚工作合力。“开发利用好国有企业数据资源，不能只靠国企单打独斗，需要联动多方力量，推动协同创新，打破数据壁垒，才能实现数据效能最大化。”陈荣辉强调。

在前期调研中，不少央国企都表示，希望能够联合各方共同做好数据资源开发利用。

注重多源数据融合，释放多元价值。推动多源数据交互融合，有利于激活和放大潜在数据价值，促进数据要素从“局部应用”向“全局赋能”跃升。

一方面，推动数据共享开放，要求首批12家试点中央企业制定数据开放服务清单。

鼓励企业以多种方式整合行业上下游数据，以及政府部门开放的公共数据，深入推进多源数据协同应用。

另一方面，创新数据融合路径，鼓励企业共建行业数据标准体系，打造行业可信数据空间等平台载体，实现数据安全可信流通和高效使用。

注重多领域布局，拓宽应用场景。聚焦“关键领域、民生关切”，此次试点不仅涉及能源电力、交通物流、矿产资源、装备制造、农业、建筑建材等传统领域。

还包括卫星遥感、新材料、绿色低碳等新兴领域。

04 实践探索：数据资源开发利用的应用场景
在能源领域，国家管网集团建立了集团统一的数据架构体系，业务规则标准化程度达到94%。

通过覆盖全业务的“数据一张网”，该集团数据中台汇聚了超过100亿条核心数据，主数据质量提升至99.78%。

为10.8万公里的油气管道装上了“数据心电图”，力争让每一段管道的运行状态都清晰可见。

在汽车产业，中国汽车技术研究中心有限公司构建了涵盖“材料—零部件—整车—回收”全生命周期的数据资源体系。

形成了行业内系统、全面、坚实的数据基座。

在碳排放核算领域，该中心构建了覆盖全生命周期的汽车碳排放核算模型，累计披露3万余款车型全生命周期排放数据。

覆盖销量规模上亿辆，成为行业绿色转型的“助推器”。

05 技术支撑：数据中台如何赋能企业数据自决
数据中台作为企业数字化转型的基石，像一个企业的数据枢纽，将来自不同业务系统、不同数据源的数据进行整合、清洗、转换和治理。

形成统一的、标准化的数据资产。

ZnDams企业数据中台为企业和组织打通全域数据，提供统一且敏捷的数据复用服务平台。

解决困扰企业和组织如数据孤岛、数据互通困难、数据应用创新难、数据质量低下等问题。

鼎捷雅典娜平台通过其独特的“五大中台”架构，为企业打造了一个能够自主演进的数据智能生态。

知识中台则是实现数据自决的升华环节，它通过将企业的业务流程、专家经验、行业知识进行数字化和模型化，形成了企业的“数字基因库”。

当这个基因库与实时数据流相结合，企业就具备了基于自身特点的数据解读能力。

最具突破性的是智驱中台与大模型的深度融合，这一组合让企业不仅能够看到数据“是什么”，更能理解“为什么”以及“该怎么办”。

06 未来展望：数据资源开发利用的发展趋势
随着人工智能技术的快速发展，数据自决将进入新的阶段。

企业将不再满足于对现有业务的优化，而是要通过数据驱动业务创新和模式重构。

预计2025年，全国数据生产总量将突破50泽字节。

为驱动数据资源价值加速释放，需要从四个方面推动数据资源开发利用：

扩大公共数据资源供给，激发用数活力

提高企业数据应用能力，赋能产业转型

聚焦数据产业发展需求，加速融合创新

建设可信数据流通环境，促进共享共用

未来的企业将是一个“智慧生命体”，能够通过数据实现自我感知、自我学习和自我优化。

数据自决将成为这个智慧生命体的神经系统，让企业能够实时响应环境变化，主动捕捉市场机会，持续创造竞争优势。

中国汽车技术研究中心有限公司构建了覆盖全生命周期的汽车碳排放核算模型，累计披露3万余款车型全生命周期排放数据，覆盖销量规模上亿辆，成为行业绿色转型的“助推器”。

数据作为数字时代的核心生产要素，其开发利用已成为驱动经济社会变革的关键引擎。

我国数据资源正以更开放的姿态、更创新的模式释放着巨大价值潜能。

随着数据要素市场化配置机制的不断完善，技术创新与产业应用的深度耦合，数据资源必将为数字中国建设注入更强动能。

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