在數字經濟時代，數據已成為繼土地、勞動、資本和技術之后的又一關鍵生產要素。習近平總書記指出，數據是新的生產要素，是基礎性資源和戰略性資源，也是重要生產力。數據要素，這一工業經濟向數字經濟轉型中最具時代特征的新現象，是中國在全球首先提出的重要理論和實踐問題。數據，常被譽為新時代的“石油”，在各行各業中的價值正日益顯現。數據正在從簡單的決策支持工具，發展成為推動技術創新和經濟增長的核心力量。隨著數據的深度應用，我們正在見證經濟結構的轉型升級和新質生產力的全面發展。

新質生產力的核心在于“新”的特性和“質”的提升，本質上是先進生產力的體現。這不僅依賴傳統生產要素的積累，更需要數據的賦能。數據要素能提升生產效率、優化資源配置，并催生新商業模式及產業形態，為經濟發展注入創新動能。然而，如何有效利用數據要素，最大化其價值，成為當前經濟發展的關鍵課題。

數據，作為一種新型生產要素，有著許多獨特的優勢。

首先，與土地和資本等有限資源不同，數據可以反復使用且不會耗盡。例如，同一數據集（即一組相關或相互關聯的數據組成的集合，是對某一特定主題或領域的信息的詳細記錄），可服務于市場分析、產品改進與客戶服務。

其次，數據的傳輸和復制成本極低，可迅速共享和傳播，企業能通過互聯網實時掌握全球市場動態。

此外，數據的即時性和準確性極大增強了決策的時效性和有效性。例如，通過實時數據監控，工廠能迅速調整生產計劃，優化生產線效率，減少庫存積壓。

數據的另一重要特性是其異質性。相同的數據，在不同使用者手中或不同應用場景下，可能具有不同的價值。例如，消費者購物數據對電商平臺至關重要，有助于優化產品推薦與提升用戶體驗；而對制造企業來說，這些數據可能意義不大。這與資本形成鮮明對比，資本作為均質資源，其購買力在任何行業或企業中都是一致的。

相較于傳統生產要素，數據還展現出無與倫比的靈活性。它可以根據需求在不同領域發揮作用，例如，同一組數據能夠在醫療領域助力患者診斷，而在金融領域則用于風險評估。數據不僅能重塑傳統產業結構，顛覆現有業務模式，還能催生創新的商業模式和產業形態。這些獨特屬性賦予數據推動新質生產力發展的巨大潛力和價值。

讓我們以數據要素在人工智能和生物醫藥領域的應用為例，來更具體地探討其價值和影響。

在人工智能領域，數據起到了至關重要的作用。海量的語料庫和數據集是訓練大模型的基礎，直接影響算法的性能和效果。例如，一家人工智能公司通過分析大量醫療影像數據，訓練出高效的診療模型，使診斷精度達到了專業醫生水平。同樣，智能客服系統通過持續學習用戶交互數據，不斷優化應答質量和服務流程。中國移動在引入九天大模型后，將服務10億客戶所需的人力從10萬減至4萬，顯著提升了服務效率，展示了數據在人工智能領域的強大潛力。

在生物醫藥領域，數據的作用同樣關鍵。通過分析患者的基因和臨床數據，生物醫藥公司可以精確定位患者需求，開展精準醫療和開發個性化藥物。例如，一家生物醫藥公司利用大數據分析，成功研發出多款靶向藥物，顯著提高了治療效果。這些數據不僅使醫生能更準確地診斷和治療疾病，還為藥物研發提供了重要洞見，加快了臨床試驗進程，降低了研發成本。這些進步不僅提升了醫療服務質量，還推動了醫藥行業的持續創新和進步。

為了充分發揮數據在各行業和領域的潛力，政府和企業必須采取一系列務實的舉措，從政策引導到技術支持，多方面共同努力。

首先，政府可以考慮建立全國統一的數據共享平臺，以促進各行業數據的互通互聯。這不僅有助于打破數據孤島，還能提高數據的利用效率。例如，在行政服務領域，經過多年的數字化推進，數據已在各級政府信息系統中有效運轉，極大提升了公共服務水平。

借鑒“最多跑一次”“一網通辦”“一網協同”等成功實踐，政府可以建立一個全國性的教育數據共享平臺，通過這個平臺，學校、研究機構和政策制定者可以共享并分析學生的學習成果與行為數據。想象一下，如果從一個孩子的小學一年級到高中畢業的每次考試成績、課堂表現和學習習慣都被記錄和分析，教育者就能根據每個學生的具體需求，實時調整教學計劃和作業安排。這樣的數據驅動教學不僅可以極大提升個體學習的效果，還能優化資源分配，推動整個教育系統的效率和創新。

同時，政府應推動跨行業的數據標準化，鼓勵企業之間的數據共享與合作，促進數據的共享分析和整合互通。政府通過制定統一的數據格式和標準，可以確保來自不同來源的數據無縫整合，大幅提升數據的可用性和互操作性。例如，一個統一的電子健康記錄標準，能使醫療數據在各醫院和研究機構間自由流通。這意味著，無論患者在哪里接受治療，醫生都能即時訪問他們的完整健康記錄，從而迅速作出準確的診斷和治療方案。

同理，如果外賣平臺、物流公司、交通部門和天氣預報服務機構能夠實時共享數據，那么在一場猛烈的雷暴天氣中，外賣平臺利用整合數據，精心規劃最安全、最迅速的送餐路線。這不僅能減少送餐員在暴雨中奔波的時間，降低事故發生的概率。同時，確保熱騰騰的食物能夠迅速且安全地送達顧客手中，極大提升了顧客在風雨中的用餐體驗和整體滿意度。

政府還應持續鼓勵公共數據的開放使用。開放政府數據，如交通、氣象和人口統計數據，能為企業和研究機構提供創新機會。以最近梅州經歷的一場罕見大暴雨為例，該地區遭受了嚴重的洪澇災害。如果政府開放氣象數據，允許氣候科技公司利用這些信息開發更精準的天氣預測工具，就能顯著提升對此類極端天氣事件的預測能力。這不僅能讓農業、旅游和保險等行業提前做好準備，減輕氣候變化帶來的影響，還可以為緊急應對措施的制定提供寶貴時間，從而保護人民生命財產安全。

此外，政府可以設立專項資金，支持數字基礎設施的建設和技術創新。這些資金可用于建設和維護高效能數據中心和算力中心，支持開源數據平臺的發展，以及推廣先進的數據處理和分析工具。政府還可以為中小企業提供低息貸款或補貼，幫助它們購買高性能的服務器和云服務，確保數據的安全存儲和高效處理。

最后，政府需要加大對數據隱私保護的法律法規建設，確保數據在流通中的安全性。例如，出臺《數據保護法》，明確數據使用的權限和責任，加強對數據泄露的懲罰力度，保障用戶的隱私和權益。

政府的角色固然重要，企業作為數據應用的主力軍，主動參與和創新實踐同樣不可或缺。為此，企業需要在數據管理和應用方面加倍努力，積極推動數據要素的高效利用和創新發展，與政府的措施相輔相成。

企業必須認識到把“一切業務數據化”的重要性，這是新質生產力企業與傳統企業的最大不同。將每一筆交易、每一次客戶互動、每一個生產環節都數據化，不僅是為了記錄，更是為了積累和挖掘。通過全面的數據采集與存儲，企業為后續的數據分析、處理和應用開發打下堅實的基礎。數據不再是單純的記錄，而是企業的“原材料”，是提升效率、降低成本的核心。通過數據分析，企業能夠洞察深層次的業務動態，輔助管理層作出更明智的決策。可以說，企業的數據采集和管理水平，直接影響其未來的發展軌跡。

企業需要大力提升數據管理和分析能力，確保數據的準確性和時效性。引進先進的數據分析工具和技術，不僅能讓企業更有效地挖掘數據的潛在價值，還能帶來實際的業務改進。例如，利用大數據分析技術，企業可以優化供應鏈管理，從而提高運營效率，減少浪費，快速響應市場變化。這種數據驅動的決策方式，不僅能提升企業的競爭力，還能為企業開辟新的增長點。

在推動業務數據化的過程中，企業可以借鑒某科技公司提出的“三才論”理念，該理念強調數據的三個關鍵組成部分：優質數據集如膠卷（數據“耗材”）、數據治理工具如攝影器材（數據“器材”）、以及具備專業技能的數據人才如攝影師（數據“人才”）。這三者互為支撐，共同構成了一部精密的“數據相機”，捕捉并展現企業的美好前景，使數據真正成為推動業務發展的核心動力。

企業還應積極探索數據商業化的新模式，通過數據服務和創新產品創造新的收入來源。例如，某科技公司原來只是單純的可穿戴設備的生產商，通過開發個性化健康管理應用，幫助用戶掌握實時健康和行為數據，提供定制化的健康建議和預警服務。通過挖掘數據的商業價值，這些數據驅動的新產品不僅滿足了消費者的需求，還開辟了新的市場和增長點，推動企業的持續發展。同時，企業也和每個終端用戶之間建立數據聯系，通過實時的、源源不斷的數據沉淀，更加了解市場和用戶。這時，哪一家企業最早、最有效、最精確地把數據分析出來，銷售量就可能提得更高。所謂無數據，不智能；無智能，不商業。下一代的商業模式就是基于數據智能的全新模式。

在數據的應用過程中，企業必須嚴格遵守相關法律法規，以確保數據使用的合規性和安全性。這不僅涉及建立強有力的內部數據隱私保護制度，還包括對員工進行全面的數據保護培訓，以防止數據泄露和濫用。例如，企業可以實施定期的安全審計和隱私檢查，確保所有數據處理活動都符合最新的法律要求和行業標準。此外，通過建立嚴格的訪問控制和數據加密措施，企業可以進一步加強對敏感信息的保護，從而在促進數據驅動的創新的同時，保護用戶和客戶的隱私權益。

在這個數據驅動的時代，“向數據要素要新質生產力”不僅是戰略選擇，更是必然趨勢。政府和企業必須攜手探索數據的深層價值。政府負責制定政策、設立標準并提供支持，以保證數據流動的安全與效率；企業則應通過不斷創新，將數據轉化為智能解決方案，解決實際問題。這樣，我們才能確保數據供得出、流得動、用得好，釋放數據要素乘數效應，真正將數據轉化為強大的新質生產力。

（作者胡逸為大數據工作者）