近日， 由数据猿和上海大数据联盟主办，上海市经济和信息化委员会、上海市科学技术委员会指导的“第六届金猿季&魔方论坛——大数据产业发展论坛”于今日在上海市四行仓库举行，吸引了数百位业界精英的参与。

本次论坛以“小趋势·大未来”为主题，围绕大数据产业的各个领域展开深入讨论。政产学研各界嘉宾、媒体，与直播间上万网友共同见证了此次盛会。

在活动的最后一场圆桌对话上，三亚科技投资集团（以下简称“三亚科投”）总经理兼CIO徐斌，现代咨询集团CIO、数字创新事业部总经理崔恩博，极道科技创始人兼CEO吴江，龙船数据创始人兼CEO杜忠平四位嘉宾围绕着“共建行业数据集，推动数据开放共享”的话题，并从自身的经历出发，围绕着数据开放共享、数据资产入表等趋势中的问题和解决方案，展开了非常激烈的讨论。

众所周知，自2024年1月1日起，数据资产入表正式开始推行，企业的数据资产可以计入资产负债表中，这为企业的发展、投融资等带来了极大的利好，目前，已经有不少企业开始将数据资产放到数据交易所进行交易，数据开放共享、数据资产入表的趋势越来越清晰。

数据“城投公司”是方向

数据资产的共享、交易并非仅仅是企业的数据参与其中，政府的数据也在探索对外共享的模式，然而无论是政府数据还是企业数据，在探索开放共享和交易的过程中，也遇到了不少问题，比如：很多地方的委办局不愿意把自己部门的数据共享出来、数据的价值和定价难以评估……

徐斌认为，很多委办局不愿意共享数据的原因，主要是涉及到权责的问题。目前国家层面还没有出台政策，可以清晰的厘清各个委办局数据共享的边界，因此各个政府部门还是会有所担忧。三亚市政府在探索的过程中，也遇到了这些问题，最终能成功解决主要是因为两个原因。

三亚科技投资集团总经理兼CIO徐斌

第一，由于这项改革是由市委市政府主要领导亲自抓，否则阻力较大。第二，三亚科投成立一方面要解决好本市数字政府建设和运营保障，同时也是数据资产入表的承载主体，虽然数据入表方面的政策是2023年8月份才出台，很多地方会有数据管理局、政务数据局这类的单位，它们的属性可能是事业单位、法定机构或者机关，这类单位在数据资产变现上，还会存在不少的体制约束。

因此三亚的实践来看，三亚科技投资集团一方面服务支撑着各个委办局的业务系统，另一方面管理者三亚市大数据中心，包括B端的数据和一部分C端的数据，未来数据经过脱敏后可以在市场上做资本化。

数据分类、数据确权、数据安全困难多

谈到数据的对外开放共享，崔恩博也非常有感触，他认为，数据资源化面临最大的困难是公开程度不一样，比如交易所和交易商的数据、银行间市场的数据、证券类的数据，对可开放对象的开放程度非常高，因为这是监管机构的要求，而公安部门的数据、军事方面的数据，保密制度其实非常严格。

现代咨询集团CIO、数字创新事业部总经理崔恩博

现在国家对于整个数据规划划分的方向是公共数据、企业数据和个人数据。崔总认为，要解决数据开放共享的问题，首先要解决三类数据的分类处置的问题，也就是一定要有标准规范，明确哪些数据可以公开、哪些数据在什么条件下才能公开、哪些数据不能公开……

除了数据分类处置的问题，其实还有数据权属和安全的问题，政府下属的各家委办局的数据，明确开放度分级后，可以授权一家本级国有企业平台公司来运营，除了政府数据之外，还有大量的企业数据、公民数据，这两类数据规模相当大，而且可以发挥非常大的价值。

既然企业数据和公民数据的价值很大，这部分数据如何利用呢？数据共享开放之后，如何解决数据权属的问题？比如公民创造了数据，数据属于谁呢？数据共享之后产生的收益如何分配？数据加工、使用方如何保证数据的安全呢？……

《数据二十条》提出“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，《关于加强数据资产管理的指导意见》也提出“谁投入、谁贡献、谁收益”原则。相信在国家和行业的推动下，以上困难可以得到有效解决，实现数据的资源化。

价值密度衡量数据价值

针对这些问题，吴江认为，解决数据开放共享中遇到的问题，发力点很多，可能因为本身的问题就很多。如果发力点跟政策有关系，我们只能呼吁政府机构出面解决，如果发力点在技术方面，企业可以尝试解决。

极道科技创始人兼CEO吴江

今天很多人都谈数据开放共享，其实并不是所有的数据都是数据资产，企业拥有很多数据并不一定有价值，有些垃圾数据就无法拿出来开放共享。所以这里存在一个问题，如何判断数据的价值呢？如果不能判断数据的价值，就很难拿出来开放共享。

要解决数据价值的问题，吴江提出来了要对数据的价值密度做标准化，而数据价值密度标准化的技术手段，就是很多的非结构化数据的数据管理。数据的分类方法非常多，比如结构化数据和非结构化数据，半结构化数据等等，通过数据的管理，鉴别分析数据的价值密度。

除了数据价值的问题，极道科技服务过很多生命科学领域的客户，在实际服务的过程中，也发现数据拥有者的矛盾心理影响数据的开放共享。数据的开放共享涉及到两个主体，一是数据的拥有者，二是数据的使用者。对于数据使用者而言，他们的目的性非常明确，心里大概清楚数据的价值；但是对于数据拥有者而言，他们并不一定清楚自己的数据到底值多少钱，也不清楚数据应该标价多少更合适，因为具体的价值密度并不清楚。

更有趣的是，多数情况下，数据的使用者和拥有者往往在同一行业里，而且很可能是竞争对手，所以这种防备心有时候很强，内心很矛盾，所以这也会影响数据的开放共享。

可能正如吴江所言，数据资产入表和数据开放共享虽然能“美化”企业的财务报表，但数据基础的工作可能很多工作都没做好，使得企业的数据资产没有真正的展现自身的价值，也就难以给出合理的定价。

当然，数据资产定价也是一个新的课题，目前定价的方式也比较多，有的参考艺术品、古董等领域的定价方式，也有审计所、律师或者资产定价师帮助做定价……在这个问题上，杜忠平有一个独特的见解。

三招让数据价值“暴增”

他认为，数据这种要素有三个核心特点：第一是非竞争性，也就是大家都可以用，而且互相之间不会造成任何损失；第二是非消耗性，也就是数据是不会被用完的，它不会因为被应用了而出现损失，反而可能会使得价值增加；第三点是反向信息不对称性，就是卖的人不是它有什么价值，但买的人非常清楚知道它的价值，这一点跟定价有关系。

所以站在三个核心特点上看，杜忠平认为，云计算、大数据、区块链等技术都是基础设施的升级，这些技术对所有要素是无差别对待，但在一个垂直行业中，当一个要素释放的时候，一定会卷入特别多的人群，很多公司都可以围绕着数据，深扎一个行业，从龙船数据来看，公司的团队几乎所有人都是数据领域8-10年以上的、对行业有知识积累的从业者，他们对供应链、经营非常熟悉，如果对买方的领域不熟悉，别说数据交易，可能对方的问题都听不懂。所以数据交易本身是市场行为，买方和卖方都基于双方已经掌握的信息互相博弈，完成交易。当然数据交易也不是一次性交易，之后还会有重复的博弈，而且在数据不断持续的增加和双方对数据认知不断提升的过程中，数据也在不断的增值。

龙船数据创始人兼CEO杜忠平

在实际的服务客户过程中，龙船数据发现，数据的增值有三个方面：一是拓维增值，二是场景增值，三是质量增值。

拓维增值是指数据资产的刻画维度每增加一个新维度，数据的价值就会随之增加，因此数据资产的拥有者对数据刻画的越清楚，价值越高。场景增值就是将数据资产可使用的场景不断丰富起来，也可以提升数据资产的价值，因为数据只有放到场景中才知道它值多少钱，不放到场景中很难判断。质量增值是指同样的数据，它的质量越高，价值也就越高。

杜忠平也提醒到，数据资产的增值和它本身价值的增值并不非等比例增长，很有可能是指数级增长。也就是说，数据资产质量提升了10%，或者增加一个维度或一个场景，那数据资产的价值或定价，可能会增长几倍甚至几十倍。

数据资产的开放共享中仍面临着不少困难和挑战，既需要政府支持，也需要参与者的探索和出谋划策，无论如何，数据作为一种生产要素，未来将释放更大的价值，推动社会的进步和新技术的发展。

来源：数据猿