21世纪经济报道记者张梓桐 上海报道

近年来，数据作为新型生产要素，已经成为数字化、网络化、智能化的重要基础，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。

12月19日，数据要素领域的重磅文件《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》出台，其从流通规则、交易市场、服务生态等方面入手加强数据流通交易顶层设计，建立数据流通准入标准规则，探索开展数据质量标准化体系建设。其中提出，“要支持第三方机构、中介服务组织加强数据采集和质量评估标准制定，推动数据产品标准化，发展数据分析、数据服务等产业。”

政策的加码也为赛道内的众多玩家打来的莫大的市场机遇，IDC 最新数据显示，2026 年中国大数据 IT 支出规模预计将达到359.5 亿美元（约 2484.14 亿元人民币），市场规模位列单体国家第二。从增速的角度来看，中国大数据 IT 支出五年CAGR 约为 21.4%，位列全球第一。

中电金信商业分析事业部总经理、中电金信数据研发委员会主席杜啸争在接受21世纪经济报道记者采访时表示，目前数据的国产化水平已经接近70%，未来两年，数据治理的国产化比例有望达到 90% 甚至更高。

数据前置难题

数据作为新型生产要素，具有无形性、非消耗性等特点，可以接近零成本无限复制。但从整个数据要素市场的视角来看，各个行业数据要素利用的水平仍然是参差不齐，其中，银行等金融机构正走在数据利用的前列。

“金融数据的运营管理可以提升金融机构业务价值。”浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林在接受21世纪经济报道记者采访时表示，金融机构利用的数据并非是个人信息和个人交易数据，而是宏观面的数据类型，例如通过数据模型来预测大宗商品期货短期行情等。

但在杜啸争看来，目前银行机构的数据利用仍然面临着一些挑战。其中一个难点在于数据治理的前置，杜啸争称，如果只把数据治理放在整个的数据仓库或大数据平台里面去运行，本质上很难满足业务的需求。

“以前的数据管理部门很多都是在中后台，或者说是业务部门系统数据变了之后，中后台被动的发生变化，但目前的数据管理部门需要参与到整个的企业架构里，也就是在企业架构建模的过程中，它要参与到业务建模、应用建模和数据建模等多个过程。”杜啸争表示，中电金信提出的数据资产管理体系实际上可以打通企业架构建模里面的数据体系和本身的数据平台，因此能够更好支持整个企业的数字化转型工作。

而另一个难点则在架构迁移方面，杜啸争认为，银行的数字化架构中有很多陈旧的系统，如何在新的形势下，在银行云原生的架构下能够把系统逐渐迁移过来，这实际上成为银行面临的一个亟待解决的问题。

针对银行在数据的利用场景，杜啸争表示， 银行目前有两类主要的数据应用方向，一类是营销领域，另一类则在风险领域。“营销方面，银行通过底层的数据平台整合以及相关的AI算法赋能之后，能够在客户营销的准确度、效率以及营销渠道方面达到很好的效果。”

而在风险把控方面，杜啸争指出，目前各个行业都在建立数字化风控平台，这背后的目的就是为了减少从贷前、贷中到贷后整个过程中间的风险。同时能够识别出优质客户，风险客户来降低银行运行的成本。

技术与政策双重路径

事实上，在全球地缘政治环境不确定性上升的背景下，数据要素相关技术的国产化水平也成为各方关心的一个重点。

对此，盘和林表示，在DAM的技术供应链中，分软件和硬件两部分，当前DAM软件国产化率较高，基本能够实现自给，而硬件方面，数据资产管理的硬件主要是服务器，除了高端芯片，基本上其他配件、成熟工艺芯片都能够实现国产化。

“我国DAM的技术供应链国产化率还是比较高的，未来国产化发力的重点应当是服务器芯片和操作系统等。”盘和林说到。

杜啸争也在采访中表达了类似的观点，他表示，目前数据治理已经融入了很多新的技术，而在Gartner的技术趋势里，虽然很多信息采自于国外，但是实际上国内已经出现一些技术趋势。“例如Activemetadata、数字孪生、合成数据等技术都已经或多或少在一些细分场景里面进行应用。而像Data Fabric架构包含的数据资产目录、主动元数据和知识图谱等技术，我们也已经在自己的产品内进行了相关的应用。”

在他看来，未来的一两年内这些技术会完全融入到整个平台里面。“我们自己的产品其实这次也是参考了Data Fabric的一些理念，也考虑了未来系统的扩展性和后续的发展情况。”杜啸争说道。

与此同时，在这一背景下，行业如何从技术工具和管理制度设计两个方面入手上去规避数据安全问题，以此达到相关的平衡，也成为行业面临的一大挑战。

“首先我们要利用一些新的技术来规避数据安全的风险点。以隐私计算为例，事实上隐私计算厂商在三年前就已经出现，但是它从去年下半年一下子火热起来，背后的重要原因就是它解决了数据治理里面的一大痛点——即数据的可用不可见问题。先姑且不论隐私计算的方式里面有没有泄露风险，单从理念上来讲，隐私计算上在某一特定领域上是可行的，所以这是可以通过一个新的技术来去规避数据安全问题的。 ”杜啸争说道。

而在政策方面，《数据安全法》等对数据的分级分类有明确标准的法律的出台为数据治理提供了明确的政策依据。

杜啸争表示，客观来看，很多银行在设计层面已经迈出了第一步，其数据模型设计层面的数据分级分类也已经贯通到整个开发过程里面。与此同时，数据安全模块也成为目前数据治理产品里愈加重要的一个模块。

近期，中电金信发布了源启数据资产平台，它可以帮助金融机构进行数据的采集、处理、加工、分析、治理以及数据资产的运营，可以端到端地解决整个数据治理全流程的问题。

“基于多年的咨询和实施积累，该产品先天内置了企业级数据模型、企业级的质量管理体系、企业级的质量检核规则等行业经验，松耦合、组件式、灵活开放，满足不同规模金融机构、不同建设阶段的需求。”杜啸争告诉记者，与其他厂商的数据资产管理方案相比，源启数据资产平台的一大特点在于其国产化适配能力。“平台与国内多家知名数据库、调度系统、操作系统、数据交换以及中间件厂商达成合作协议，且能完整适配其产品，构建了自主创新的国产化适配体系。”杜啸争说道。

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