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相比于传统生产要素#xff0c;数据要素具有获得非竞争性、使用非排他性等独有特征#xff0c;在流通、产权、安全和使用等方面需要法规制度与基础设施的双重保障。
我国无疑是最早探索数据要素化的国家之一。从早期成立的各种大数…数据要素化一个世界性难题。
相比于传统生产要素数据要素具有获得非竞争性、使用非排他性等独有特征在流通、产权、安全和使用等方面需要法规制度与基础设施的双重保障。
我国无疑是最早探索数据要素化的国家之一。从早期成立的各种大数据交易所、地方数据局到2020年将“数据要素”写入政策文件再到“数据二十条”颁布、《数字中国建设整体布局规划》出台以及国家大数据局成立国家一直在积极探索和推进数据要素化。
如今随着相关法规制度持续走向完善产业界也愈发意识到数据基础设施的建设同样不容忽视它既是各项制度与模式落地的保障也是数据要素化长远发展的推进器。因此聚焦新型数据基础设施建设的“数据云”近年来成为产业界焦点吸引了社会各界广泛关注。
正如浪潮云总经理颜亮所言“数据要素化已经推进十年前期大家进行了各种摸索与积累。今天回头看满足数据要素市场化要求的新型基础设施长期缺位补全数据基础设施、推动数据充分释放价值是数据要素化从量变进入到质变的关键所在。”
为什么需要数据云
何为数据云有了云计算等基础设施为何还需要建设一朵针对数据要素的云
这恐怕是不少人心中的疑问。
所谓数据云即在算力基础设施上面向数据资源的云服务支撑体系围绕数采、数算、数用和数据安全构建起数据安全可信流通的新型数据基础设施。IDC在《数据云推动数字中国进入大规模高质量发展新阶段》报告中认为数据云作为新一代数据体系架构围绕政府Government、产业Industrial、城市City为数字中国发展打造GIC发展底座实现政企价值传递和反馈闭环。
“过去基础设施关注的对象从来都是应用、业务而不是数据。一些数据要素化项目之所以不成功很重要的原因就是基础设施与需求的不匹配。而数据的独立性决定了基础设施的建设必须与需求匹配。”颜亮如是说。事实上从我国数字经济发展、数实融合需求以及激活数据要素化价值潜能等方面出发的确需要给数据要素量身打造一朵“云”
首先我国数字经济发展迅速具有丰富的海量数据资源。IDC预测到2025年我国将成为全球最大的数据圈。最新《中国数字经济发展报告2023》也显示2022年中国数字经济规模达到50万亿元占GDP比重达到41.5产业数字化占到数字经济比重上升到81%需要新型数据基础设施来支撑数字经济的长远发展。
其次随着云计算的普及打造新型数据基础设施已经具备基本条件。近年来中国云计算市场发展迅猛云计算基础设施建设获得长足进步政企上云的步伐明显提速越来越多上云用户会面临着从“业务上云”到“云上用数”的过程新型数据基础设施可以提供一体化的资源与环境为“云上用数”提供支撑。
第三千行百业的数字化转型已步入深水区在大数据、AI等数字化技术突飞猛进的今天业务场景向数据驱动型演进已是大势所趋数实融合需要新型数据基础设施来充分激发数据要素价值潜能。
颜亮总结认为释放数据要素价值主要面临两大挑战一是能够满足数据要求市场化的新型基础设施准备还不到位二是单纯技术侧人才和业务侧人才相对充足与成熟但融合性人才依然有很大缺口。
为此浪潮云率先推出“数据云”的战略从新要素、新产品、新模式三个方面出发提供支撑可信数据空间的新型数据基础设施服务为“数采-数算-数用-数安”的全生命周期提供支撑能力支撑多个行业的数据要素价值释放。这其中数据云OpsCenter又在运营与运维层面发挥着关键作用牵引着数据云走向落地以及数据要素化的提速。
OpsCenter数据要素化提速的关键
如果仔细分析当前政务、金融等行业用户的现状会发现在新场景、新技术的驱动下用户的数据环境正在变得无比复杂一方面数据来源众多数据规模持续增长数据类型丰富让数据治理、运营、运维等工作难度增加另一方面数据驱动型的业务场景愈发复杂融合了诸多数字化技术对于数据应用、安全性等方面的要求也水涨船高。
综合来看要想实现数据要素化的提速就必须通过稳定、安全、高效的一站式数字化运营底座向下通过智能运维等屏蔽底层复杂性及时发现、定位和解决问题确保数据云的运营稳定与高效向上则需要实时响应客户的“数采、数算、数用”等各种数据服务需求为业务场景带来安全可靠的数据服务。
在浪潮云的“数据云”业务战略中数据云是面向数据的新型基础设施OpsCenter则是扮演着“一站式数字化运营底座”的角色。浪潮云首席技术官孙思清介绍OpsCenter是一种数据基础设施运营管理实践提供服务、运维、运用、监控一体化服务。
“OpsCenter采用本地中心两级部署、集中管理的方式在提供全方位服务的同时数据存储在用户数据中心满足其对数据主权的要求。另外OpsCenter的核心职能是围绕数据基础设施全生命周期的运维与管理不会接触用户数据等安全红线第三除了数据安全技术体系的深厚积累OpsCenter还具备严格的管理规范和制度确保数据的安全与可靠。”孙思清补充道。
例如浪潮云基于OpsCenter通过AIOps、分布式流处理等技术实现基于业务链的资源数据自动化接入完成100余个云中心、8类业务、420余个模型、200万数据治理。事实上浪潮云通过济南上海的OpsCenter已经形成分布式全栈产品AI技术的新型OpsCenter服务交付体系实现数据云架构的统一交付、统一运维。
之所以选择上海作为数据云OpsCenter颜亮认为主要有三个核心原因
其一、上海作为长三角龙头具备很好的数据要素政策环境。围绕长三角经济社会发展一体化的发展需求数据赋能产业具有迫切的需求长三角已经成为数据要素化先行、先试的核心板块与区域。
其二、数据规模与数据密度和产业发展密切相关。长三角地区经济发达数据规模与数据密度都很大浪潮云的数据云OpsCenter设置在上海既能对长三角一体化发展进行良好支撑也能基于长三角进一步实现全国数据云的覆盖与支撑。
其三、数据云是技术与业务融合发展的体现。随着AIGC浪潮的兴起围绕数据与技术拉通的核心是场景与技术的融合上海具备丰富的场景、人才通过OpsCenter可以实现很好的融合。
如今基于数据云OpsCenter浪潮云依托不同场景模型的智能编排已构建起70余个数据业务模型覆盖公共服务、城市治理、政务服务、农业农村等领域为各行各业的数字化转型提供坚实的数据支撑和服务。事实上在长三角的数字经济发展和数据要素化推进过程中浪潮云的“数据云”战略以及数据云OpsCenter等相关技术、产品和方案均在广泛与深入的实践中得到验证、认可。
长三角数据要素化的最佳样本
长三角位于中国长江下游地区覆盖三省一市人口接近2.3亿经济体量达到中国经济总量的四分之一以及进出口总额的三分之一。作为中国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一长三角的产业数字化规模在数字经济总体规模中占比超过60%长三角推进数据要素化对于数字经济持续繁荣、国家现代化治理以及社会经济高质量发展均有着重要意义。
如今以数据要素为牵引推动长三角城市治理的智能化、现代化和精细化加强区域经济与治理联动赋能产业转型升级已成为长三角一体化发展的共识。
以数字政府为例政府自身数字化转型是刀刃向内的治理改革也是推动经济和社会数字化转型的关键。长三角作为中国经济最为发达与繁荣的区域政务数据的互联互通与共享共用已经成为产业发展、民生服务、社会治理的硬需求。 为此浪潮云助力建设的长三角数据共享平台成为长三角乃至整个中国数据要素化的最佳样本。长三角数据共享平台整合了三省一市各部门间分散异构的数据资源成为长三角地区大数据归集、共享和应用的“神经中枢”横向采集汇聚各部门的数据纵向打通各级政府共享交换平台协同推进公共数据和社会数据共享支持社会数据“统采共用”。
例如基于长三角数据共享平台长三角地区实现财政票据信息、公积金信息、困难学生信息等数据共享大幅提升了城市治理和民生服务水平一码同行则让市民出行极为方便一网通办利用数据多跑路实现不同区域政务服务办理的畅通。
据悉长三角数据共享平台如今已经发布了400个目录、600个数据资源提交1000项资源申请并获得授权累计数据共享交换8亿次。
综合观察数据要素化是一条极为艰难的探索之路。在过去十多年里产业界从多个维度探索推动数据要素化却始终难言成功。浪潮云作为中国分布式云的领导者深刻认识到数据要素化除了法规制度的落地之外基础设施和运营运维支撑也是关键所在。浪潮云近年来一直推动“数据云”业务战略的落地希望通过全国数据云节点的建设以及强大的OpsCenter体系来形成数据基础设施和运营运维体系为数据要素化的推进探索出一条可行的稳健之路。面向未来随着数实融合需求的持续上升浪潮云的“数据云”战略有望在数字经济中迎来更大的舞台。
