构成系统的三要素

身处信息时代，我们每个人时刻都在生成、传递和应用数据，数据已经成为了现代社会中最宝贵的资源之一，而在人工智能领域，数据更是被称为人工智能的“燃料”。

今天，就让诺德基金小编来给大伙介绍一下数据的重要性，并为伙伴们梳理数据要素产业链以及数据要素市场的发展状况。

1、数据是培养和训练模型的关键

在之前介绍算法的文章中时，诺德基金小编曾提到深度学习算法是推动第三次人工智能发展浪潮的关键。而在深度学习算法中，数据是培养和训练模型的关键，通过大量的标注数据，算法能够学习不同类型的模式和规律，从而提高准确性和性能。而大量、完整且高质量的训练数据，可以在一定程度上增加算法模型推断结论的可靠性。

诺贝尔经济学奖获得者罗纳德·科斯曾说过：“如果你拷问数据到一定程度，它会坦白一切。”

这句话强调了数据对于揭示事物本质和发现规律的重要性。在人工智能领域，这也同样适用于AI系统的学习和训练过程，即使以相同的算法和算力为基石，但用不同的数据去“投喂”最终也会对AI的效果产生巨大的影响。

因此，在AI的发展中，只有拥有高质量、多样性且充分代表性的数据集，才能让AI真正发挥出其潜力，并取得更好的效果。

2、认识数据要素产业链

在数据的生产和流通过程中，面临着数据增长迅猛而数据利用效率却未能同步匹配的问题，尽管每天都会产生大量数据，但能够被充分利用的数据却不足1%。

若想要有效充分利用数据，那不仅需要更为先进的算法技术，同样还需要完整的数据要素产业链。接下来，就让我们一起看一下数据要素产业链是由哪些环节构成的。

数据要素产业链主要涉及以下环节：

数据采集

数据采集是数据要素市场的基础。企业在经营过程中，需要针对不同的数据类型进行采集，并进行分析处理训练。

企业数据采集主要包括内部数据采集、外部数据采集和定制化数据采集等三种类型，像近年来火爆的爬虫技术就是外部数据采集中常用的方法之一。

数据存储

企业在完成数据采集环节后，会需要对有价值的数据进行有效存储，以便进一步对数据进行加工和处理。

在数据存储的过程中，企业主要会从数据敏感度、数据时效性和企业硬件水平等维度进行综合考虑，从而选择不同的数据存储服务。

一般而言，数据存储服务分为公有云数据存储、私有云数据存储和混合云数据存储三种。

数据加工

数据加工是对企业采集和存储的数据进行筛选和处理，以提高数据可用性，为数据资源的挖掘和分析打下基础。

它包括数据清洗、数据标注、数据审核和数据融合处理等方式。

在AI领域，许多应用需要对大量数据进行处理和分析，而这些数据可能是非结构化或未经加工的，通过对原始数据进行标注，可以转化为结构化的形式，使AI算法更好地理解和处理数据，从而提高模型的准确率和可靠性。

数据流通

数据流通是指，通过对数据资源进行确权登记、定价、交易和交付，实现从生产方向需求方的转移。

数据价值发挥依赖于数据流通，数据相较于劳动力、资本、土地等传统生产要素，其价值的实现在于高效流通使用和赋能实体经济。

以上就是数据要素产业链的重要组成部分。孤立的数据本身往往没有价值，只有在数据不断地被流通、聚合、加工之后，其价值才能产生乘数效应，创造更大的价值。

3、数据要素市场有望保持高速发展

除了AI发展对高质量数据的需求日益增长外，数字经济的迅速发展也使数据在技术进步和经济发展中起到了越来越关键的作用。

可以肯定的是，数据俨然已经成为推动创新、提升效率和实现商业价值的重要资源，2019年，我国正式将数据纳入五大生产要素之一，并持续完善相应的支持政策。

近年来，我国的数据要素市场呈现出高速增长的态势，根据国家工信安全中心的统计数据，截至2022年，我国数据要素市场规模已达到815亿元，同比增长49.51%。

近日，数据要素地方政策更是密集出台：2023年7月4日，深圳市发展和改革委员会印发《深圳市数据产权登记管理暂行办法》；2023年7月5日，北京市委、北京市人民政府印发《关于更好发挥数据要素作用进一步加快发展数字经济的实施意见》。

诺德基金小编认为，在国家政策的大力支持下，数据要素市场有望全面被激活，这也将直接丰富AI企业能够购买到的数据授权产品，同时有望长期推动AI企业数据存储分析等基础平台的建设，有助于AI企业内部数据留存。

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