6月15日，中国信息协会大数据分会大讲堂系列活动——“数据创新大讲堂”第四期直播取得圆满成功。
腾讯云大数据平台产品负责人李晓霖带来《数据价值增长新引擎DataOps从理论到实践》的主题分享
在“数据创新大讲堂”的直播中，他的分享内容主要围绕“数据之困”、“破局之道”、“实践之路”三个部分展开。
数据之困
他指出，随着大数据运用的历史变迁，缩短大数据价值变现路径，成为越来越多大数据项目建设的共识。数字化是方式，转型才是目的，成功的大数据项目建设，是让业务快速看到数据价值，而不是工具。要实现数据价值增长，我们需要做两件事：一是要通过各种技术体系、流程实现数据的快速构建与管理；二是要发展大数据分析及智能应用。只有做好这两件事，才能实现数据价值化以及数据资产化同步稳定增长。
破局之道
他表示，大数据是一个非常庞大的技术体系，大数据的价值挖掘也是一个非常复杂的系统工程。实现数据价值化和资产化同步稳定增长，腾讯的专注于做好两个方面，一个是实现数据工程敏捷化，一个是实现数据运营常态化。腾讯依托DataOps围绕数据的协同、效率和质量展开了一系列设计与实践。在协同上，围绕数据价值链基于协作空间使数据团队不同的角色更好的协作，打破团队间孤岛，缩短从原始数据到数据价值的路径。在效率上，基于DataOps敏捷迭代、自动化流程和工具提升数据可靠性，加快数据生产和分析链路效率。在质量上，贯穿事前中后期的数据质量控制，融入DataOps管道式开发流程，全面保障数据质量提升。
最终建立起DataOps+一体化运营的双螺旋数据价值增长引擎，从数据管理视角转向数据运营视角，打造敏捷与自动化的端到端的数据集成、加工、分析、服务、应用体系，使用数据基础设施支撑数据运营。
实践之路
他表示，基于DataOps孵化出的腾讯云数据开发治理平台WeData，通过融合基于DataOps的敏捷数据生产和一体化运营能力，双擎驱动数据价值的快速增长。在内部，腾讯实现了三种业务形式的演进，从数据资产化到资产数据化再到数据业务化，实现了从业务驱动数据到数据驱动业务，建立起了数据智能化组织。在外部，如助力金融行业，通过数据运营辅助业务决策和创新；助力政务行业，通过数据运营支持城市治理。目前已服务超1000家大中型客户基于大数据进行数字化转型。
浪潮卓数大数据产业发展有限公司副总经理单震带来《数据交易2.0时代的创新与机遇》的主题分享
在“数据创新大讲堂”的直播中，他从政策变迁、市场变化、技术发展趋势等方面深刻剖析了数据交易从1.0到2.0时代的跨越发展之路。
政策层面：国家着力培育数据要素市场
数据是数字经济时代的关键生产要素，是国家基础性战略性资源，是推动经济社会高质量发展的重要引擎。
党的十九届四中全会首次将数据增列为一种生产要素。2019年10月党的十九届四中全会通过《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》提出：“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。2020年4月《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》发布，指出要加快培育数据要素市场，引导培育大数据流通交易市场，依法合规开展数据流通交易。2021年3月《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确提出建立健全数据要素市场规则，培育规范的数据交易平台和市场主体，发展数据资产评估、登记结算、交易撮合、争议仲裁等市场运营体系。2025-08-03《中华人民共和国数据安全法》正式施行，第二章第十九条指出国家建立健全数据交易管理制度，规范数据交易行为，培育数据交易市场。2021年11月工信部印发《“十四五”大数据产业发展规划》，提出加快培育数据要素市场，具体措施包括建立数据要素价值体系、健全数据要素市场规则、提升数据要素配置作用等，为数据要素市场发展规划了路径。2022年4月《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》提出加快培育数据要素市场。
2022年1月国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》明确提出到2025年，数据要素市场化建设成效显现，数据确权、定价、交易有序开展。其中提到数据要素市场培育的三个重要试点工程，分别是：开展数据确权及定价服务试验、推动数字技术在数据流通中的应用、培育发展数据交易平台。
回顾：国内大数据交易中心建设发展历程
国内大数据交易中心建设经历了萌芽期、瓶颈期再到快速发展期。2015年开始，我国大数据交易中心及平台密集成立，伴随着大数据交易市场的发展，不断涌现出各种问题，一半以上的交易平台营业额在500万以下，成交量不足50笔，在政策等因素的主导下，2021年中国大数据交易市场重新焕发出活力，北京、上海、海南、重庆等地相继宣布成立大数据交易所，数据交易迎来了2.0时代。
数据交易1.0与2.0时代的区别
从建设运营主体看，过去的大数据交易中心建设运营主体主要由地方政府主导、企业主导，现在的大数据交易中心建设主体则由政府主导，以企业形式建设运营。从平台服务模式看，过去的平台服务模式采用的是中介服务，服务内容主要以数据资源发布、数据供需双方信息对接为主，现在的平台服务模式则采用综合数据服务，服务内容涵盖数据资源汇聚、资产管理、质量治理、价值流转、产品交易等。
分析：数据交易行业发展面临的问题
数据2.0时代主要面临确权难、定价难、互信难、入场难四大难题。
从运营操作层面看，我国现阶段尚未对数据权属问题进行明确的法律规定，亟需针对数据的所有权和使用权进行分离，探索建立数据资产等级制度和数据资产定价规则。数据交易平台是一个复杂的业务系统，需要解决数据的采集、估值、确权、审计及交付等问题，技术复杂度高，亟需高可靠的技术平台支撑，目前大多数数据资源交易仍然以线下合作展开。数据价值和隐私安全处于二元对立状态，数据提供方不敢交易，同时缺乏有效手段对数据进行追溯，存在数据被多次盗用的风险，亟需基于区块链、隐私计算等技术强化数据交易安全保障。缺少典型样例示范，亟需对有商用价值的重点产业领域的数据资源进行交易流通，打造样例示范，最大化释放数据价值。
从宏观环境层面看，一方面，数据交易缺乏规范成熟的数据交易环境，相关法律政策不完善，主管部门不明确，权责不清晰；另一方面，市场发展机制尚处于探索阶段，数据变现能力弱。
数据交易2.0时代的生态体系
数据商品类型
数据交易2.0时代需要在传统数据集本身交易之外，进一步拓展数据交易产品外延。
技术路径
在基于现有的法律和标准基础之上，以数据使用价值为基本交易对象，引入区块链、隐私计算等新兴技术手段，打造可信交易环境。
关键技术
数据确权：构建数字身份，通过将数据资源目录与数据提供方的数字身份对应起来，进行数据权属的界定，描述这些数据资源是由谁提供的。
数据定价：估值和定价是牵住数据要素价值的“牛鼻子”，相较于传统有形资产，数据资产具有非实体性、无消耗性、零成本复制性等特点，不能直接适用于普通商品的定价。当前各地数据交易所主要采用市场供求自行确定价格。
隐私计算：以多方安全计算、联邦学习等为代表的隐私计算技术为数据流通过程中的“可用不可见”提供解决方案。针对不同保密场景，进行不同技术组合，在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据分析计算。
运营生态
数据交易2.0环境下，整个数据交易是一个生态体系，它涵盖数据交易主体、数据技术提供方、法律咨询机构、审计服务机构、平台运营方等多领域。
