转自：贵州日报

张明玲

随着大数据、云计算和人工智能等信息技术的快速发展，数据正成为新的生产要素，为社会经济各领域创新发展提供关键动力。贵州数字经济正由资源积累迈向价值创造，加快推动数据资源资产化、价值化，成为提升数字经济发展质效的核心引擎。

建立重点数据资源识别机制。推动数据资产价值转化，首先要解决“哪些数据值得开发”的问题。贵州应围绕资源禀赋和产业特色，开展重点领域数据资源盘点，建立数据资源清单，明确数据来源、应用场景和开发方向。聚焦山地农业、生态环境、民族文化、文旅消费、工业制造等领域，挖掘具有贵州特色的数据资源。在农业领域，围绕茶叶、刺梨等特色产业，整合生产环境、质量检测、市场销售等数据，服务产业精准管理和市场分析；在生态领域，依托贵州生态优势，推动森林资源、水环境、碳汇等数据开发利用，为生态保护和绿色产业发展提供数据支撑；在文旅领域，整合游客消费、景区运营、文化资源等数据，提升旅游服务精准化水平；在工业领域，聚焦航空航天、装备制造、能源等产业，推动设备运行、生产过程、供应链协同等数据融合应用，助力企业数字化转型。

探索重点领域数据价值评价机制。数据资源向数据资产转化，关键在于解决“数据价值如何判断”的问题。数据价值具有动态变化和场景依赖等特点，应探索形成以应用贡献为导向的数据价值评价机制，为数据开发利用提供依据。结合重点领域特点，探索综合考虑数据质量、完整程度、时效性、应用潜力等因素的数据价值评价方法，提升价值判断科学性。例如，同样是农业生产数据，用于基础生产记录和用于农业智能模型训练、灾害预测、市场分析，其价值贡献存在明显差异，评价重点应从数据规模转向数据对产业效率提升和决策优化的实际贡献。同时，建立数据价值动态评价机制，根据数据应用效果、市场反馈和技术迭代情况及时调整价值判断。推动评价结果服务数据开发决策，引导资源向高价值数据领域配置，提高数据资源利用效率。

打造特色数据产品。数据资源只有经过加工开发，形成标准化、专业化的数据产品，才能真正实现价值释放。贵州应围绕特色产业和优势场景，推动数据资源向数据产品转化。在农业领域，开发生产决策、灾害预警、市场预测等数据服务；在生态领域，开发生态监测、碳汇评估、绿色发展评价等数据产品；在文旅领域，开发客流分析、消费趋势预测、精准营销等数据应用；在工业领域，开发设备运行分析、供应链优化、生产效率评价等数字化服务。同时，推动数据服务主体由“提供数据”向“提供解决方案”转变，支持企业、高校、科研机构开展数据清洗、加工、建模和算法应用，提升数据产品开发能力。依托贵阳大数据交易所等平台，完善数据产品登记、推广和服务机制，促进数据资源向数据产品和产业价值转化。

拓展数据应用场景。数据资产的价值不在于简单存储和交易，而在于进入产业运行实现持续价值创造。贵州应坚持以产业需求为牵引，拓展数据应用场景，推动数据资源与生产经营、公共服务、产业治理深度融合。支持行业龙头企业、科研机构和数据服务企业共同参与场景建设，形成“需求提出—数据开发—应用验证—迭代优化”的闭环模式，推动数据应用从单点探索向规模推广转变。特别是在人工智能快速发展的背景下，高质量数据已成为模型训练和智能应用的重要基础。支持重点行业建设高质量数据集，提升数据供给质量和智能化应用水平。通过打造一批可复制、可推广的数据应用场景，促进数据资产从“一次开发”向“持续增值”转变，实现数据价值释放与产业发展的良性互动，为贵州数字经济高质量发展注入新动能。

（作者单位：贵州省社会科学院）