12月22日，慧辰股份（维权）盘中上涨2.15%，截至13:47，报64.66元/股，成交4782.80万元，换手率 1.02%，总市值48.69亿元。 资金流向方面，主力资金净流出193.60万元，特大单买入116.99万元，占比2.45%，卖出107.06万元，占 比2.24%；大单买入1172.78万元，占比24.52%，卖出1376.31万元，占比28.78%。 慧辰股份今年以来股价涨88.51%，近5个交易日跌6.29%，近20日跌5.08%，近60日跌17.83%。 今年以来慧辰股份已经2次登上龙虎榜，最近一次登上龙虎榜为8月6日，当日龙虎榜净买入5870.61万 元；买入总计1.23亿元 ，占总成交额比20.30%；卖出总计6430.49万元 ，占总成交额比10.61%。 慧辰股份所属申万行业为：计算机-IT服务Ⅱ-IT服务Ⅲ。所属概念板块包括：融资融券、增持回购、华 为概念、腾讯概念、人工智能等。 截至12月10日，慧辰股份股东户数5276.00，较上期减少6.17%；人均流通股13896股，较上期增加 6.58%。2025年1月-9月，慧辰股份实现营业收入3.15亿元，同比增长16.35%； ...

作为高水平改革开放的开路先锋，上海浦东新区开发开放30余年间，创造了不少发展奇迹。5年前，浦 东被赋予打造社会主义现代化建设引领区的战略使命，如今，浦东以一系列突破性创新与系统性改革交 出一份满意答卷。站在新起点，浦东如何继续回答好引领区建设的时代之问？ 当华灯初上，上海外滩的万国建筑与对岸的现代楼宇交相辉映；浦东新区的每一寸肌理，跳动着国际化 大都市的鲜活脉搏……这里是上海最具现代感的封面，金融机构里忙碌的身影、科创企业内不熄的灯 火、街头往来人群的蓬勃朝气，共同绘就繁华与活力交织的生动图景。 2020年，浦东新区被赋予打造社会主义现代化建设引领区的重大任务。2021年，《中共中央国务院关于 支持浦东新区高水平改革开放打造社会主义现代化建设引领区的意见》（以下简称"引领区意见"）印发 实施，推动浦东高质量发展与更高层次开放。相关文件明确其在制度型开放、科技创新等领域的引领作 用，目标是2035年建成现代化经济体系，2050年成为全球城市典范。 如今5年时间过去，浦东引领区建设取得了怎样的成绩？展望"十五五"，浦东如何更好完成社会主义现 代化建设引领区的战略使命？近日，记者走进浦东新区深入采访。 尖端创新 无 ...

（来源：千龙网） 海南岛是我国的第二大岛，面积广大、资源丰富、四面环海。从全国范围看，它好像有点溜边儿；但如果换一个开放的视角，你就会发现海南岛的"天赋异 禀"。它背靠我国超大规模市场，面朝充满活力的东盟经济圈，是连接东亚与东南亚、南亚的重要节点，也是面向太平洋、印度洋的重要对外开放门户。 这样的独特条件，注定了海南岛的开放会和其他地方不一样。 12月18日，海南自由贸易港正式启动封关运作。海南封关，为什么是扩大高水平开放的标志性举措？为你解读。 打造开放新高地 自从要建自贸港，中央的顶层设计就说得很明白：海南发展不能以转口贸易和加工制造为重点。目标很明确，就是奔着"试验最高水平开放政策"去的， 它 要发展的是：旅游业、现代服务业、高新技术产业这些，要更加注重人的全面发展、要充分激发发展活力和创造力。 海南自由贸易港的建设是有一张路线图的，分成三个阶段： 第一个阶段是到2025年，初步建立以贸易自由便利和投资自由便利为重点的自由贸易港政策制度体系。 第二个阶段是到2035年，自由贸易港制度体系和运作模式要更加成熟。 第三个阶段是到21世纪中叶，全面建成具有较强国际影响力的高水平自由贸易港。 12月18日的封关 ...

12月18日，海南自由贸易港正式启动封关运作。海南封关，为什么是扩大高水平开放的标志性举措？为你解读。 01 打造开放新高地 海南岛是我国的第二大岛，面积广大、资源丰富、四面环海。从全国范围看，它好像有点溜边儿；但如果换一个开放的视角，你就会发现海南岛的"天赋异 禀"。它背靠我国超大规模市场，面朝充满活力的东盟经济圈，是连接东亚与东南亚、南亚的重要节点，也是面向太平洋、印度洋的重要对外开放门户。 这样的独特条件，注定了海南岛的开放会和其他地方不一样。 自从要建自贸港，中央的顶层设计就说得很明白：海南发展不能以转口贸易和加工制造为重点。目标很明确，就是奔着"试验最高水平开放政策"去的， 它 要发展的是：旅游业、现代服务业、高新技术产业这些，要更加注重人的全面发展、要充分激发发展活力和创造力。 海南自由贸易港的建设是有一张路线图的，分成三个阶段： 第一个阶段是到2025年，初步建立以贸易自由便利和投资自由便利为重点的自由贸易港政策制度体系。 第二个阶段是到2035年，自由贸易港制度体系和运作模式要更加成熟。 第三个阶段是到21世纪中叶，全面建成具有较强国际影响力的高水平自由贸易港。 到底什么算"制度型开放"呢？其 ...

文章核心观点 - 培育“为优质数据付费”的市场意识是深化数据要素市场化配置改革、打通数据价值转化堵点、构建健全数据要素市场的关键举措，旨在为技术创新与产业升级注入持久动能，提升数字经济内生增长动力 [1][2][3] 政策与制度环境 - “十五五”规划建议提出健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场，深化数据资源开发利用 [1] - 国家数据局呼吁全社会加大对数据领域的投入，着力培育“为数据付费买单”的市场意识 [1] - 《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》要求以应用为导向，持续加强人工智能高质量数据集建设 [1] - 国家发展改革委发布《关于建立公共数据资源授权运营价格形成机制的通知》，明确公共数据运营服务费实行政府指导价管理，准许利润率按成本调查前一年10年期国债平均收益率加不超过6个百分点确定 [4] 数据要素市场现状与规模 - 2024年上海数据交易所已有超过4500种数据产品挂牌，全年数据交易额突破40亿元人民币 [3] - 2024年全国数据市场交易规模超1600亿元，同比增长30%以上，场内市场数据交易（含备案交易）规模超300亿元 [3] - 全国已接入近4000家数据流通服务机构，包括数据交易所、平台运营主体及专业数据服务商等 [6] 为优质数据付费的必要性与逻辑 - 付费机制是数据“要素化”的成本补偿与创新激励起点，保障数据生产投入，实现价值回收与收益分配 [2] - 付费机制是数据“价值化”的标尺，价格应反映市场需求和偏好，引导数据要素向高价值领域流动 [4] - 付费机制是数据“市场化”的基石，为构建高效、公平、有序的数据要素市场体系提供制度保障 [5] - 付费机制通过引入质量保障与信任增强工具（如数据质量评估、分级分类标注、可信执行环境等），降低交易中的信息不对称，提升交易效率与匹配精度 [5] - 付费机制是保证数据安全、合规的现实支撑，实现“安全可控、合规流通、高效使用”需要稳定的资金保障安全技术投入 [6] 当前市场面临的障碍与挑战 - 经营主体在数据价值认知、应用能力储备与体制建设上存在短板，尚未形成稳定的付费预期 [7] - 数据交易规则缺位、数据流通服务机构能力不足、违规流通行为时有发生，对付费机制形成阻碍 [7] - 企业间数据交易实践中，数据产品价格呈现较大差异，估值分歧与服务成本偏高普遍存在，影响市场资源配置效率 [4] 培育付费市场意识的路径与建议 - 政府部门需健全数据要素市场制度体系，完善“数据二十条”配套实施细则，加快明确数据权属界定、定价机制与交易规则 [8] - 政府部门应完善公共数据授权运营与有偿使用机制，提升公共数据开放质量，探索授权运营和付费获取机制，形成市场示范 [8] - 在数字政府体系建设中，应通过购买服务的方式引入社会化的优质数据和科学分析工具 [9] - 企业应强化对数据要素价值的战略认知，将“为优质数据付费”视为提升竞争力与创新能力的重要投入 [9] - 中央企业应发挥行业支撑与标准引领作用，在产业链上下游复制推广数据治理、数据资产入表等成熟经验 [9] - 平台企业应依托技术优势和生态资源，探索数据资产计量、定价与变现的新模型、新方法，扩大跨行业数据交易规模 [9] - 市场需健全数据质量治理体系，发展第三方数据质量评估、审计与认证机构，建立统一的数据质量标准和“标签化”评价体系 [10] - 市场需完善数据知识产权保护机制，明确数据集合、数据库等产品的法律属性，加强对侵权行为的规制 [10] - 市场需支持数据交易所、数据商等经营主体完善全链条服务体系，创新按次使用、订阅式获取、收益分成等多样化交易方式，并探索数据资产质押融资、数据保险、数据信托等金融产品 [10]

央国企成为数据要素市场先锋队的独特价值与基础作用 - 央国企在能源、电力、通信等国民经济关键基础领域占据主导地位，核心数据资源主要由其掌握，由其带头释放数据价值是责无旁贷的责任和国企社会担当的体现 [2] - 选择央国企作为试点，核心目的是让“国家队”发挥示范带头作用，消除行业顾虑，后续带动国企、民企等各类市场主体积极参与数据资源有序释放 [2] - 当前数据要素价值释放效果有限，核心问题在于数据密集型领域的头部企业拿出的数据资源较少，希望通过央国企“打样”来打破行业僵局 [2] 平衡数据安全与价值释放的路径与原则 - 平衡安全与价值释放是试点推进的核心底线，关键是结合具体应用场景评估安全需求，既保障安全底线，也避免过度投入 [3] - 需根据数据风险等级和场景需求精准匹配安全措施，例如联邦学习等技术无需在所有场景中应用 [3] - 试点需要解决的核心问题是在筑牢安全底线的基础上，构建数据要素市场的长效发展机制，实现数据价值化全生命周期动态安全 [3] 破解“不敢开放、不愿流通”的关键基础设施 - 可信数据空间是关键数据基础设施，不仅是技术支撑，更蕴含一套完整的制度规则体系，能有效破解“不敢开放、不愿流通”的困境 [4] - 可信数据空间可分为企业级和行业级两类，企业可信数据空间是当前央国企试点的重点方向，行业可信数据空间则是需要重点突破的方向 [4] - 企业可信数据空间由龙头央国企牵头，覆盖分子公司及产业链上下游，围绕研发、生产、销售等全环节形成生态合作体系，实施难度较低 [5] 构建行业可信数据空间的复杂性与破局关键 - 行业可信数据空间需覆盖多个龙头企业，甚至跨行业、跨地域，难点在于跨龙头企业的协同，因企业间存在技术体系差异和竞争关系 [6] - 破解关键在于制度体系创新，需借鉴“运商分离”原则，由行业内多家企业通过联盟、共同投资等方式，成立第三方独立运营平台，兼顾多方利益 [6] - 行业可信数据空间的落地不仅需要央国企带头推动，更离不开政府层面的机制协调与保障，以及部委公共数据授权运营的公共协作 [6] 推动数据融合汇聚与高效流通的核心思路 - 可遵循“搭平台、谋场景、做产品”的核心思路，强调数据价值化必须围绕实际问题展开 [6] - “搭平台”即建设企业或行业可信数据空间，实现数据的可信流通，保障数据“供得出、流得动”，需完成数据编目、挂接等基础工作 [7] - “谋场景”核心是找到高价值应用场景，聚焦行业共性或难点问题，以投资回报率为导向，数据质量高低以能否解决场景问题为标准 [7] 形成“数据—产品—收益”价值闭环的关键 - “做产品”是将数据资源嵌入具体的数据产品，针对性解决场景痛点，形成“数据—产品—收益”的价值闭环 [7] - 这一价值闭环能有效破解汇聚难、质量低问题：若数据提供方能从数据应用中获得明确收益分成，自然愿意开放数据并提升数据质量 [7] - 脱离场景的数据分析只会增加成本，无法形成持续动力 [7] 数据确权、入表、定价应围绕数据产品展开 - 当前行业对数据资产化存在两大误区：一是将数据资源泛化为数据资产；二是跳过产品化环节，直接推进数据确权入表 [8] - 真正的数据资产只有两种形态：一是数据产品本身，二是嵌入数据产品的数据提供方的来源数据，数据价值化、资产化要以现金流为核心 [8] - 数据产品因瞄准具体场景，形成了收益闭环，具备价值稳定性，能够稳定产生现金流，满足“可控制、可计量、可收益”的资产属性 [8] 数据资产化的具体实施路径 - 数据确权、入表、定价均应围绕数据产品展开，定价可通过场景收益反推，结合投入成本和产生的现金流测算 [9] - 入表及后续的质押贷款、资本化入股等，也需以数据产品的稳定收益为基础 [9] - 这一思路遵循数据产品化、服务化后再推进资产化、资本化的要求，能切实解决当前数据估价难的问题 [9] 试点带动中小企业目标的可行性及带动效应 - 试点提出的“2027年带动10万家以上中小企业”的目标具备可行性，12家试点央国企的产业链生态已较为成熟 [10] - 仅通信行业就关联手机制造、物联网、无人机等大量企业，围绕这些企业的场景需求提供数据服务，可带动海量中小企业参与 [10] - 带动效应将超出直接关联企业：央国企在各地的分支机构将推动地方国企参与；行业可信数据空间的建设将吸引民营企业、外资企业加入 [10] 实现带动目标的关键挑战与前景 - 挑战仍集中在行业可信数据空间的建设，需要关注利益分配机制的建立，只有让中小企业明确参与数据产品生态能获得收益，才能充分激发其积极性 [10] - 从国际竞争背景看，行业力量整合是产业突破的关键，当前政策力度下，随着利益机制的完善和行业数据空间的推进，带动中小企业的目标具备较大实现前景 [10] 数据要素市场长远支撑体系的完善方向 - 需从三方面完善支撑体系：一是制度建设，依托可信数据空间，建立行业数据流通标准、安全标准及企业间数据连接器标准等 [11] - 二是空间拓展，从企业可信数据空间逐步向行业可信数据空间延伸，实现跨龙头、跨行业、跨区域可信数据空间互联互通，形成全国统一大市场 [11] - 三是主体联动，明确央国企、地方政府、数据交易所的定位 [11] 央国企、地方政府、数据交易所的联动机制 - 央国企负责带头示范，通过“搭平台、谋场景、做产品”推动数据产品化、资产化 [11] - 地方政府需结合区域产业特色，联动城市可信数据空间试点，为中小企业提供政策支持，衔接公共数据与企业数据 [11] - 数据交易所则聚焦数据产品的跨区域、跨行业交易，为数据产品运营主体的多元化提供支撑 [11] 央国企试点与人工智能行业赋能的协同 - 央国企试点带动中小企业的过程中，需兼顾人工智能行业落地的需求，当前人工智能的核心发展方向是赋能实体经济 [12] - 12家试点央国企的核心担当之一，是搭建行业高质量数据集，带动垂直大模型和具身智能应用的发展 [12] - 央国企及其合作生态提供场景与数据，科创企业负责模型训练，数据治理企业承担数据标注与脱敏工作，形成生态协同，解决科创企业“缺数据、缺场景”的痛点 [12]

文章核心观点 - 数据要素市场化已从政策框架搭建进入实体实践破冰阶段，由12家央企牵头的国有企业数据资源开发利用试点是标志性事件，旨在通过“国家队”示范，破解“不敢开放、不愿流通”的行业堵点，确立数据治理规范并打通资产化路径 [1] - 数据确权、入表、定价等资产化关键环节应围绕能产生稳定现金流的数据产品展开，遵循“搭平台、谋场景、做产品”的核心路径，以实现数据价值的有效释放和市场化流通 [1][6][8][9] - 试点目标是到2027年带动10万家以上中小企业参与，其可行性基于央国企成熟的产业链生态，长远发展需完善可信数据空间等基础设施、制度标准及多元主体联动机制 [10][11] 央国企试点的独特价值与角色 - 央国企作为试点主力，其独特价值源于其在能源、电力、通信等国民经济关键基础领域的主导地位和核心数据资源掌控力，由其带头释放数据价值具有责无旁贷的责任和社会担当 [2] - “国家队”引领模式的核心目的是发挥示范带头作用，消除行业顾虑，后续带动国企、民企等各类市场主体积极参与数据资源有序释放，以打破当前数据密集型领域头部企业开放数据较少的僵局 [2] 平衡数据安全与价值释放的路径 - 试点推进的核心底线是平衡数据安全与价值释放，关键在于结合具体应用场景评估安全需求，根据数据风险等级和场景需求精准匹配安全措施，避免过度投入 [3] - 构建数据全生命周期安全管理体系是基础，需在筑牢安全底线的前提下，落实“搭平台—谋场景—做产品”的推进路径 [3] 破解流通困境：可信数据空间 - 可信数据空间是破解“不敢开放、不愿流通”困境的关键数据基础设施，它不仅提供技术支撑，更蕴含一套完整的制度规则体系 [4] - 可信数据空间分为企业级和行业级两类：企业可信数据空间由龙头央国企牵头，覆盖其分子公司及产业链上下游，实施难度较低，是当前试点重点 [4][5]；行业可信数据空间需覆盖多个龙头企业甚至跨行业，复杂度高，难点在于跨企业协同，破解关键在于制度创新，可借鉴“运商分离”原则成立第三方独立运营平台 [6] 数据价值化的核心实践路径 - 推动数据融合汇聚与高效流通可遵循“搭平台、谋场景、做产品”的核心思路 [6] - **搭平台**：建设企业或行业可信数据空间，实现数据可信流通，完成数据编目、挂接等基础工作，保障数据“供得出、流得动” [7] - **谋场景**：核心是找到高价值应用场景，聚焦行业共性或难点问题，以投资回报率为导向，数据质量高低以满足场景需求为标准 [7] - **做产品**：将数据资源嵌入具体的数据产品，针对性解决场景痛点，形成“数据—产品—收益”的价值闭环，该闭环能有效破解数据汇聚难、质量低的问题 [7] 数据资产化的关键环节与模式 - 数据资产化应避免两大误区：一是将数据资源泛化为数据资产；二是跳过产品化环节直接推进数据确权入表 [8] - 真正的数据资产有两种形态：数据产品本身，以及嵌入数据产品的数据提供方的来源数据，两者均需具备“可控制、可计量、可收益”的核心特征 [8] - 数据价值化、资产化要以现金流为核心，数据产品因瞄准具体场景形成收益闭环，具备价值稳定性，能稳定产生现金流 [8] - 数据确权、入表、定价均应围绕数据产品展开，定价可通过场景收益反推，结合投入成本和产生的现金流测算，入表及后续的质押贷款、资本化入股也需以数据产品的稳定收益为基础 [9] 试点目标可行性及带动效应 - 试点提出的“2027年带动10万家以上中小企业”目标具备可行性，因为12家试点央国企的产业链生态已较为成熟，仅通信行业就关联手机制造、物联网、无人机等大量企业 [10] - 带动效应将超出直接关联企业：一方面，央国企在各地的分支机构将推动地方国企参与；另一方面，行业可信数据空间的建设将吸引民营企业、外资企业加入 [10] - 挑战集中在行业可信数据空间的建设及利益分配机制的建立，需让中小企业明确参与数据产品生态能获得收益以激发其积极性 [10] 数据要素市场长远支撑体系 - 长远需从三方面完善支撑体系：一是制度建设，依托可信数据空间建立行业数据流通、安全及企业间数据连接器标准 [11]；二是空间拓展，从企业可信数据空间向行业可信数据空间延伸，实现跨龙头、跨行业、跨区域互联互通，形成全国统一大市场 [11]；三是主体联动，明确央国企、地方政府、数据交易所的定位 [11] - **具体联动机制**：央国企负责带头示范，推动数据产品化、资产化；地方政府需结合区域产业特色，联动城市可信数据空间试点，为中小企业提供政策支持，衔接公共数据与企业数据；数据交易所则聚焦数据产品的跨区域、跨行业交易，为数据产品运营主体的多元化提供支撑 [11] 与人工智能发展的协同 - 央国企试点需兼顾人工智能行业落地的需求，其核心担当之一是搭建行业高质量数据集，以带动垂直大模型和具身智能应用的发展 [12] - 在此过程中，央国企及其合作生态提供场景与数据，科创企业负责模型训练，数据治理企业承担数据标注与脱敏工作，形成生态协同，解决科创企业“缺数据、缺场景”的痛点，并扩大对中小企业的带动效应 [12]

文章核心观点 - 数据要素市场化已从政策框架搭建迈入实体实践破冰阶段 央国企作为试点主力 凭借其核心数据禀赋和产业链枢纽地位 发挥示范带头作用 旨在破解数据价值释放中“不敢开放 不愿流通”等核心堵点 其关键路径是围绕数据产品 遵循“搭平台 谋场景 做产品”的思路 通过构建可信数据空间 实现从可信流通到价值实现的闭环 最终目标是构建多方协同的数据要素市场 并带动超过10万家中小企业参与 [1][3][6][9][14] 央国企成为数据要素市场“先锋队”的独特价值与基础作用 - 央国企在能源 电力 通信等国民经济关键基础领域占据主导地位 核心数据资源主要由其掌握 由其带头释放数据价值是责无旁贷的责任和国企社会担当的体现 [3] - 选择央国企作为试点 核心目的是让“国家队”发挥示范带头作用 消除行业顾虑 后续带动国企 民企等各类市场主体积极参与数据资源有序释放 [3] - 当前数据要素价值释放效果有限 核心问题在于数据密集型领域的头部企业拿出的数据资源较少 希望通过央国企“打样” 打破行业僵局 [3] 平衡数据安全与价值释放的路径 - 平衡安全与价值释放是试点推进的核心底线 关键是结合具体应用场景评估安全需求 根据数据风险等级和场景需求精准匹配安全措施 避免过度投入 [4] - 在筑牢安全底线的基础上 需要构建数据要素市场的长效发展机制 实现数据价值化全生命周期动态安全 [4] 从“可信流通”到“价值实现”的关键路径 - 可信数据空间是破解“不敢开放 不愿流通”困境的关键基础设施 不仅是技术支撑 更蕴含一套完整的制度规则体系 [6] - 企业可信数据空间由龙头央国企牵头 覆盖分子公司及产业链上下游 围绕研发 生产 销售等全环节形成生态合作体系 实施难度较低 是当前试点的重点方向 [7] - 行业可信数据空间需覆盖多个龙头企业甚至跨行业 跨地域 难点在于跨龙头企业的协同 破解关键在于制度体系创新 可借鉴“运商分离”原则 由多家企业成立第三方独立运营平台 类似金融领域银联的模式 其落地需要央国企带头和政府层面的机制协调 [8] - 推动数据融合汇聚与高效流通可遵循“搭平台 谋场景 做产品”的核心思路 [9] - **搭平台**：建设企业或行业可信数据空间 实现数据的可信流通 保障数据“供得出 流得动” 需完成数据编目 挂接等基础工作 [9] - **谋场景**：核心是找到高价值应用场景 聚焦行业共性或难点问题 以投资回报率为导向 数据质量高低以能否解决场景问题为标准 [10] - **做产品**：将数据资源嵌入具体的数据产品 针对性解决场景痛点 形成“数据—产品—收益”的价值闭环 这一闭环能有效破解汇聚难 质量低问题 [10] - 数据确权 入表 定价均应围绕数据产品展开 真正的数据资产只有两种形态：数据产品本身 以及嵌入数据产品的来源数据 [11] - 数据价值化 资产化要以现金流为核心 数据产品因瞄准具体场景形成收益闭环 具备价值稳定性 能够稳定产生现金流 满足“可控制 可计量 可收益”的资产属性 数据产品的现金流也会分享部分给来源数据 使其也具备资产属性 [11] - 定价可通过场景收益反推 结合投入成本和产生的现金流测算 入表及后续的质押贷款 资本化入股等 也需以数据产品的稳定收益为基础 [12] 构建多方协同 赋能全局的繁荣市场 - 试点提出的“2027年带动10万家以上中小企业”的目标具备可行性 12家试点央国企的产业链生态已较为成熟 仅通信行业就关联手机制造 物联网 无人机等大量企业 [14] - 带动效应将超出直接关联企业 央国企在各地的分支机构将推动地方国企参与 行业可信数据空间的建设将吸引民营企业 外资企业加入 [14] - 挑战集中在行业可信数据空间的建设 需要建立利益分配机制 让中小企业明确参与数据产品生态能获得收益 [14] - 长远来看 数据要素市场需从三方面完善支撑体系 [15] - **制度建设**：依托可信数据空间 建立行业数据流通标准 安全标准及企业间数据连接器标准等 [15] - **空间拓展**：从企业可信数据空间逐步向行业可信数据空间延伸 实现跨龙头 跨行业 跨区域可信数据空间互联互通 形成全国统一大市场 [15] - **主体联动**：明确央国企 地方政府 数据交易所的定位并联动 [15] - 央国企负责带头示范 通过“搭平台 谋场景 做产品”推动数据产品化 资产化 [15] - 地方政府需结合区域产业特色 联动城市可信数据空间试点 为中小企业提供政策支持 衔接公共数据与企业数据 [15] - 数据交易所则聚焦数据产品的跨区域 跨行业交易 为数据产品运营主体的多元化提供支撑 [15] - 央国企试点需兼顾人工智能行业落地的需求 其核心担当之一是搭建行业高质量数据集 带动垂直大模型和具身智能应用的发展 形成生态协同 解决科创企业“缺数据 缺场景”的痛点 [16]

文章核心观点 - 有效的数据治理核心在于赋能团队做出更快、更可信的决策，而非实施控制[1] - 治理需从被动的“把关式”转变为主动的“赋能式”，专注于创造价值而非仅关注合规或减少歧义[1] - 成功的治理方案需秉持积极主动的思维，与最终用户合作解决其问题，实现数据民主化[1] 治理失灵之时 - 早期通过简单文档统一命名规则，成功提升了数据质量并实现了团队间的互操作与自我监管[5] - 随着数据使用场景增加，治理规模化过程中陷入典型陷阱：审批瓶颈导致开发进度放缓[5] - 文档陷阱表现为创建过量文档造成认知负担，无人阅读冗长政策文件[6] - 中心化与分散化团队在数据不一致时互相指责，责任归属不清[6] - 因中心团队交付无法满足需求，业务团队自行开发变通方案，导致治理旨在防止的碎片化和风险[6] 将产品思维应用于数据治理 - 治理思维转变的关键是将问题从“如何控制数据使用”变为“如何让正确使用数据比错误使用更容易”[10] - 从制度转向平台：投资在数据管道中构建质量检查机制，而非制定规则[10] - 从委员会转向自动化：投资自动化并建立明确升级路径，取代人工审批流程[10] - 从文档转向发现：投资动态数据目录实时显示质量、沿袭和使用模式，取代静态策略文档[10] - 数据网格框架强调去中心化架构和将数据视为产品，但需找到适合组织规模和需求的平衡点[10] 赋能治理的三大支柱 支柱一：透明的数据质量和背景 - 团队需在工作流程中了解数据质量和上下文，透明度应体现在数据实际使用的地方[11] - 在控制面板中添加质量指标（如数据新鲜度、覆盖范围、已知问题）使用户能自行查看数据状态，减少对数据正确性的质疑[11] - 示例数据质量显示：转化率92.1%为健康，客户流失率73.9%为一般，收入归因58.6%为差，库存准确性87.5%为健康，客户净推荐值79.8%为健康[12] 支柱二：智能默认设置的自助服务 - 实现合规治理最快的方法是使其成为阻力最小的路径，让团队能自主快速正确地解决数据问题[13] - 建立公司范围内可靠的黄金记录作为起点，同时允许团队根据特定运营需求构建更细粒度的数据集[14] - 制定政策但放手让团队快速行动并赋予权限，定期评估以确保决策正确，团队在符合自身利益的智能指导下自然会遵循治理原则[14] 支柱三：嵌入式所有权和问责制 - 数据治理应是所有数据使用团队积极参与的过程，数据质量的实际所有权需分配给最了解数据的领域专家[15] - 将数据视为产品，要求团队对其创建的数据质量和使用情况负责，数据产品无人使用则表明存在问题[15] - 成立由各业务部门数据产品负责人代表组成的数据产品治理委员会，定期分享挑战、统一标准并协调跨团队变更，需由能凝聚力量、避免官僚主义的领导者领导[15] 让治理真正发挥作用：实施指南 - 明确质量标准：优先治理受质疑的数据集以弥合信任鸿沟，先从三个关键数据产品入手作为典范[18] - 将治理机制融入平台：将治理决策嵌入数据平台架构，实现自动质量检查、基于分类的访问控制和集成血缘跟踪，统一数据目录是基石[18] - 建立反馈机制：利用信任度与易用性调查、治理功能使用分析及质量趋势跟踪等方法实现持续改进[18] - 加强数据素养：团队需理解规则及其重要性，让成员参与并化繁为简，避免治理沦为官僚主义[18] 当治理真正奏效时 - 良好的治理对用户无形但体现在结果上：团队减少质疑数据的时间，更多精力投入基于洞察的行动[21] - 数据质量问题能更快被发现和解决，新成员无需大量培训即可查找和使用数据[21] - 治理需惠及所有团队而非部分，目标是建立一种无需团队成员操心就能改善工作的机制[21]

行业动态与政策导向 - 2025年“数据要素×”大赛全国总决赛颁奖仪式于11月25日在上海举办，显示数据正通过开放、共享、授权运营及交换交易等形式加速流通，并在场景应用中实现价值 [1] - 数据交易所（中心）、数据流通服务平台企业及数据商等经营主体，通过促进数据汇聚共享和流通利用，已成为建设全国一体化数据市场的重要力量 [1] - 当前中国数据市场发展仍处于起步阶段，数据流通服务机构类型和服务能力等还将不断演化 [1] 未来政策支持方向 - 国家数据局将多措并举加大对各类数据流通服务机构的培育力度，旨在繁荣数据市场生态，加快建设开放共享安全的全国一体化数据市场 [1] - 具体措施包括：支持数据交易所（中心）加快探索建立数据流通交易全链条服务体系 [1] - 具体措施包括：支持数据流通服务平台企业加快拓展行业数据融合利用新模式 [1] - 具体措施包括：支持数据商进一步开发数据产品和提升服务能力 [1]