2020年，中共中央、國務院印發《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，明確提出加快培育數據要素市場，包括推進政府數據開放共享、提升社會數據資源價值、加強數據資源整合和安全保護等內容。數據作為一種新型生產要素寫入文件中，與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列為要素之一。其后，中共中央、國務院又頒布《關于新時代加快完善社會主義市場經濟體制的意見》，進一步強調要“加快培育發展數據要素市場，建立數據資源清單管理機制，完善數據權屬界定、開放共享、交易流通等標準和措施，發揮社會數據資源價值。推進數字政府建設，加強數據有序共享，依法保護個人信息”。數據作為一種新型生產要素被寫入中央文件中，標志著數據已成為中國經濟高質量發展時期的新重點。加快培育數據要素市場，是推動經濟轉型升級的重要舉措，是解放數字化生產力的必經之路，更是我國搶占未來全球競爭制高點的戰略需要。因此構建數據要素市場具有十分重要的意義和必要性，對我國未來經濟社會發展將產生深遠的影響。與傳統生產要素相比，數據這一新型生產要素具有其獨特性，要抓住數據要素市場化這個關鍵，積極培育數據要素市場，釋放數據要素紅利，發揮數字對經濟發展的放大疊加作用。
當前大數據相關理論技術的發展日新月異，而數據要素作為一種新型的生產要素，必將推動大數據發展的新態勢。在此，我們從數據要素驅動思維、數據價值、數據融合、數字經濟、數據能力、數據應用、數據開放共享程度、數據理論技術、數據安全防護、數據跨境交流等方面，探討大數據發展的十個新態勢。
一、數據要素驅動的思維將持續深化。隨著當前大數據技術及與其相關的新一代信息技術的快速發展，以及數據正式被納入生產要素范圍中，生產生活中對大數據的使用需求逐漸增加，越來越多的事物逐漸呈現數據化的趨勢，這其中體現著數據要素驅動的思維。在未來，數據要素驅動的思維將會更加深入人心。在數據化的基礎上，數據要素將與各傳統生產方式深入結合，驅動貿易、教育、交通等傳統產業進行數字化轉型升級，為經濟發展帶來新的機遇。人們會愈加認識到數據在驅動數字經濟發展中的重要性，進而對數據樹立起正確的權益理念，主動尋求釋放更多數據價值的方法；依靠數據要素驅動經濟發展的思維將持續深化。
二、數據的價值將進一步釋放。在大數據時代，數據的重要性主要體現在其蘊含的價值。數據價值的關鍵在于可以挖掘平常事物表面下的規律，通過對一定規模的數據進行分析，可以聚合、提煉出更有意義的信息和結論。而在未來，數據所包含的巨大價值將會進一步釋放出來，究其原因，一方面在于未來大數據的理論技術將會發展的更加深入完善，遠超過現在當前的技術，因而數據價值將得到更加深入徹底的發揮和釋放。此外，數據技術與傳統產業的深度融合、數據資源權屬的界定、數據在更廣泛范圍內的共享流通、對數據的分類分級整合利用等方面的進步都將促進數據的價值得到更加充分的釋放。
三、數據的融合將更加緊密。目前大數據技術的應用所取得的發展，主要來自于對海量、高質量和多源數據的挖掘和分析。一方面，單一組織機構擁有的數據體量很有限，難以積累夠海量的高質量數據；另一方面，單一來源數據維度單薄，所包含價值較為有限。兩方面因素說明，單一組織機構的數據僅包含事物局部的信息，通過局部信息往往很難得到正確全面的分析結論；只有促進多種來源的數據間更加緊密的融合，數據的質量才會更加有保證，才會對事物整體形成更加全面、客觀的認知，發揮出多源數據的最大效益。因此可見，未來來自多個組織機構的多源數據融合分析將會更加深入，并發揮更大的價值。
四、數據驅動經濟發展將更加繁榮。當前數據已經深入滲透到我國經濟發展的各個方面。以大數據、物聯網等新一代技術為支撐，以市場需求為導向，數字經濟的發展，特別是數據與傳統生產方式的結合，為新技術、新產業、新業態和新模式的產生起到了推動促進作用。基于數據要素驅動的數字產業化和產業數字化進程方興未艾，對原有經濟發展產生帶動效應。目前大數據已經廣泛應用于醫療、能源等多個領域，幫助企業縮短生產周期，改進優化生產流程，大幅降低生產和信息搜集成本，加快轉型升級。數字經濟已經成為我國經濟增長的新動能，也是經濟轉型的重要機遇。可以預見，在數據要素的驅動下，我國數字經濟的發展將會更加繁榮。
五、數據能力對國家和企業將更加關鍵。數據能力為人們提供了一種客觀認識和改造世界的手段，并推動了生產力的進步。在未來，數據能力將會成為國家和企業發展的關鍵。圍繞大數據分析需求產生的海量“數據”，云計算、量子計算等“算力”，以及人工智能等“算法”構成的“數據+算力+算法”體系，將為數據進行賦能。國家和企業擁有的數據體量越龐大，能夠對數據處理分析、挖掘的算法技術越完善、算力越強悍，則獲取的信息和價值就越多。國家通過對行業、企業和個人的信息進行整合分析，能夠建立起數據搜集處理系統，完善宏觀調控的判斷機制，提高資源的利用效率，為社會提供更好的公共服務并防范各種潛在風險。企業通過對數據進行深入挖掘，可以捕捉到消費者的需求變化，以便及時為消費者提供更個性化的服務和推薦；企業還可以拓寬營銷和銷售渠道，開辟出更多元化的盈利方式，大幅提高企業自身的價值。
六、數據的應用將更加智能化。數據的應用既包括橫向上的應用范圍，又包括在縱向上的應用層次。一方面，目前我國數據資源的應用場景還比較有限，特別是傳統產業的數據資源尚未得到充分的開發利用。而未來數據將會有更加豐富的應用場景，數據要素將會與交通、貿易、制造、農業等諸多行業進行更加深入的融合，數據的應用范圍將更加廣泛。
另一方面，大數據的應用層次可以分為描述性、預測性和指導性應用。當前我國在大數據領域的應用還以描述性和預測性的應用居多，而在決策指導性方面的應用較少，仍處于應用的初級階段。一般來說，指導性應用是建立在描述性和預測性應用的基礎上，分析不同決策的后果并進行指導和優化，如人機博弈中對于機器下一步行為進行分析并給出指導。而在未來，隨著大數據理論技術的成熟，以及數據共享融合程度更加完善，大數據的應用層次將更加深入，指導性應用將會更加豐富。從以上兩方面可見，未來我國大數據的應用進程將進入應用層次更加深入，融合應用更加廣泛的智能化階段。
七、數據的開放共享程度將不斷增強。現階段可以流通的數據包括政府數據和企業數據。在過去我們構建了許多的信息系統，也形成了許多的“信息孤島”，這些“信息孤島”造成了政府、企業和民眾之間的信息壁壘，制約了數據的流通和共享，在一定程度上阻礙了數據要素市場的發展。而在未來，數據開放共享的程度一定會不斷增強，因為數據只有高效流通起來，才能與各要素、各行業融合，形成創新。我們一方面要制定好頂層設計，在國家層面上促進制定數據共享開放的法規和標準，促進政務數據和企業數據的融合應用；另一方面在新一輪的信息系統建設潮流中，我們更要明確各方責任權利，從規劃、審批、建設各個環節，竭力注意避免新“信息孤島”的產生；同時，我們還要注意不應該孤立地看待數據共享，而要兼顧數據開放共享與數據隱私之間的平衡。
八、數據處理的理論技術將更加成熟。近年來，大數據在數據獲取、分析等方面的技術已經有了一定的進展，但是我國大數據技術體系仍有諸多不完善之處，許多根本性問題仍待解決，特別是在一些領域的技術應用還沒有完備的理論基礎作為鋪墊，其實際應用的結果還需要檢驗。另外隨著數據體量以指數級的速度不斷增加，雖然當前數據處理技術也在不斷發展進步，但數據體量仍然將遠遠超過未來的數據處理能力，二者之間的差距也仍將持續較長時間。但與此同時，數據處理能力的差距也會反過來促進技術的創新，將變相促使大數據核心理論和技術更加成熟完善。
九、數據安全防護熱度將持續上升。隨著各組織機構和經營主體積累的數據量不斷增長，數據泄露事件也隨之增多。尤其是在我國數字政府建設過程中，有關公民、政府、企業的有關保險、稅務、戶籍等數據逐漸整合，這些數據如果泄露，將對企業和個人造成較大的利益損失。但伴隨著日益嚴峻的安全風險，數據安全防護的熱度也將持續上升。在未來，一方面我國在隱私計算方面的技術將會更加成熟，幫助企業和個人維護信息安全；另一方面，我國有關數據流通安全的法律法規和監管機制也將更加完善。
十、數據跨境交流將更加密切深入。在當前“構建人類命運共同體”和大數據時代的背景下，“網絡空間命運共同體”的理念隨之而生，隨著我國在G20、APEC等多邊合作平臺上簽訂更多的雙邊和多邊貿易合作協議，以及與“一帶一路”沿線國家的貿易關系愈加緊密，可以預見，在未來，我國可以利用大數據技術上的優勢，積極開展國際合作，推動構建數據跨境流動框架，積極參與全球數字治理，把握數字治理的話語權和主動權。（朱建平 符羽彤 于洋）
