在數字經濟時代，數據作為新的生產要素，其價值日益凸顯。運營商擁有龐大的用戶數據、網絡運營數據和業務數據，這些數據蘊含著巨大的商業價值和社會價值。然而，如何有效治理這些數據，挖掘其潛在價值，成為運營商面臨的重要課題。本文旨在探討運營商如何通過優化數據治理體系和增強數據創新能力，實現數據要素價值的最大化釋放。
在當前數字化浪潮中，運營商的數據治理體系已初具規模，涵蓋了從數據采集、存儲、處理到分析的全過程。運營商普遍建立了數據倉庫或數據湖，以集中管理龐大的用戶數據和業務數據。同時，為了提升數據利用效率，運營商還引入了各種數據管理工具和技術，如數據清洗、數據整合、數據可視化等。
盡管取得了一定進展，但運營商在數據治理方面仍面臨諸多挑戰，這些挑戰直接影響了數據要素價值的充分釋放。
一是數據質量與標準化問題。隨著數據量的爆炸性增長，數據質量的參差不齊成為制約數據價值挖掘的重要因素。數據來源的多樣性、格式的復雜性以及數據錄入過程中的人為錯誤，都可能導致數據質量下降。此外，缺乏統一的數據標準和規范，也加劇了數據整合和共享的難度。
二是數據安全與隱私保護。在數據價值日益凸顯的同時，數據安全風險也隨之增加。黑客攻擊、內部泄露、非法訪問等安全威脅層出不窮，給運營商的數據資產帶來了巨大風險。同時，隨著數據保護法規的不斷完善，運營商在數據收集、處理、共享等環節需要承擔更加嚴格的合規責任。
三是數據孤島與共享障礙。由于組織架構、技術平臺、業務流程等方面的差異，運營商內部不同部門、不同系統之間往往存在數據孤島現象。這些孤島限制了數據的流通和共享，使得數據價值難以得到充分挖掘和利用。此外，跨企業、跨行業的數據共享也面臨諸多障礙，如數據標準不統一、利益分配機制不明確等。
四是技術與人才瓶頸。隨著大數據、人工智能等技術的快速發展，運營商在數據治理方面的技術需求日益復雜和多樣化。然而，目前運營商在數據處理、分析、挖掘等方面的技術能力尚顯不足，難以滿足業務需求。同時，專業數據治理人才的短缺也成為制約數據價值釋放的重要因素之一。
1.優化數據治理體系
為了提升數據要素的價值，運營商首先需要構建一個高效、安全、標準化的數據治理體系。這包括：
標準化與規范化：制定詳盡的數據標準和規范，確保從數據采集到應用的每一個環節都有明確的指導原則。通過統一的命名規范、編碼規則和數據質量評估體系，提高數據的一致性和可比性，減少因數據質量問題導致的決策失誤。
強化數據安全：構建多層次的數據安全防護體系，包括物理安全、網絡安全、應用安全和數據安全等各個方面。采用先進的加密技術保護數據傳輸過程，實施嚴格的訪問控制和權限管理，確保只有授權人員才能訪問敏感數據。同時，建立數據泄露應急響應機制，及時發現并應對潛在的安全威脅。
促進數據共享：打破部門壁壘和系統界限，推動數據在不同部門、不同系統間的自由流通和共享。建立統一的數據共享平臺，明確數據共享的責任和權益，激勵各部門積極參與數據共享活動。通過數據共享，減少重復勞動和資源浪費，提高整體運營效率。
2.增強數據創新能力
數據創新是釋放數據要素價值的關鍵。運營商應加大技術創新投入，深化數據洞察與智能決策能力。
技術創新：持續關注大數據、人工智能、區塊鏈等前沿技術的發展動態，及時引入新技術，提升數據處理和分析能力。建立創新實驗室或研究中心，與高校、科研機構等合作開展技術研發和創新實踐，推動技術創新成果的快速轉化和應用。
智能分析：構建智能分析平臺，利用先進的算法和模型對海量數據進行深度挖掘和智能分析。通過預測模型和優化算法，揭示數據背后的價值規律和趨勢，為企業戰略制定和業務運營提供有力支持。同時，將數據分析結果與具體業務場景相結合，推動業務創新和流程優化。
人才培養：重視數據創新人才的培養和引進工作。通過內部培訓和外部招聘相結合的方式，打造一支高素質的數據創新團隊。為團隊成員提供廣闊的發展空間和良好的工作環境，激發他們的創新熱情和創造力。
3.推動數據要素市場化應用
數據要素的市場化應用是實現其價值最大化的重要途徑。運營商應積極探索數據交易和共享的新模式，拓展數據應用場景。
構建數據交易平臺：制定科學合理的交易規則和標準，建立安全可信的數據交易平臺。通過平臺化運作，降低數據交易成本和風險，提高交易效率和透明度。同時，建立信用評價機制，對參與數據交易的企業和個人進行信用評級和獎懲管理。
拓展應用場景：深入挖掘數據在不同行業、不同領域的應用價值。通過跨界合作和資源整合，推動數據與其他生產要素的深度融合和創新應用。例如，利用大數據和人工智能技術優化城市管理、提升金融服務水平、改善醫療健康等。
強化價值評估與變現：建立科學的數據價值評估體系和方法論，準確評估數據的潛在價值和市場潛力。通過數據銷售、數據服務、數據合作等多種方式實現數據價值的變現。同時，優化收益分配機制，確保數據提供方、處理方和使用方等各方的利益得到合理保障和平衡發展。
以筆者單位中國移動為例，在深度挖掘和高效利用數據要素價值方面，實施了一系列極其細致且連貫的舉措，這些舉措緊密相連，共同構建起了一個強大的數據生態系統。
在信息基礎設施建設上，中國移動不僅追求網絡規模的全球領先，更注重網絡質量的提升。通過不斷優化5G基站布局，確保信號覆蓋的深度和廣度，同時，利用先進的光纖技術，構建起超高速、低延遲的寬帶網絡，為海量數據的實時傳輸提供了堅實的基礎。此外，中國移動還前瞻性地部署了算力網絡，通過云邊端協同的算力布局，實現數據處理的即時響應和高效能利用，為各類創新應用提供了強大的算力支持。目前，中國移動算力網絡已覆蓋國家“東數西算”全部樞紐節點，智算規模達到17?EFLOPS（FP16），為數據要素發展提供了強大的算力支撐。
在數據治理層面，中國移動將數據的“質”與“量”并重。通過梧桐大數據平臺，對數據進行深度清洗、去重、標注等處理，確保每一份數據都具備高準確性和高可用性，已形成超5萬億tokens高質量數據集，沉淀核心數據資產超2000?PB，達到國內最高等級數據治理水平（DCMM五級），數據年調用量達千億次。同時，中國移動還建立了嚴格的數據質量管理體系，對數據的采集、處理、存儲、使用等全生命周期進行規范管理，確保數據的安全性和合規性。此外，中國移動還積極推動數據標準的制定和實施，與行業伙伴共同構建統一的數據標準體系，推動數據的互聯互通和共享復用。
在數據流通與應用方面，中國移動通過升級數聯網（DSSN）等基礎設施，實現了數據要素的高效流通。通過構建基于區塊鏈的可信數據交換機制，確保數據在交易過程中的安全性和可信度。同時，中國移動還積極拓展數據應用場景，將數據要素融入各行各業，如智慧城市、智能制造、智慧金融等領域，通過數據分析和挖掘，為政府決策、企業運營、社會治理等提供有力支持。
在技術創新與生態合作上，中國移動持續加大研發投入，聚焦數據編織、分布式計算等前沿技術領域，推動技術創新和突破。同時，中國移動還積極構建開放合作的生態體系，與產業鏈上下游企業、高校、科研機構等建立緊密的合作關系，共同推動數據要素價值的挖掘和轉化。通過舉辦創新大賽、建立聯合實驗室等方式，激發創新活力，加速科技成果的轉化和應用。
綜上所述，本文對于運營商提升數據治理水平、增強數據創新能力、推動數據要素市場化應用具有重要意義。通過本研究，運營商可以更好地理解數據要素的價值，優化數據治理策略，提升數據創新能力，進而在激烈的市場競爭中占據有利位置。
此外，筆者單位中國移動在數據要素價值釋放方面的實踐探索，展示了一個運營商如何通過數據治理與創新能力的提升實現轉型升級和高質量發展的成功路徑。未來，隨著數字經濟的不斷發展和數據技術的持續創新，運營商在數據要素價值釋放方面的作用將更加凸顯。期待更多的產業鏈生態企業能夠加入到數據治理與創新的行列中來，共同推動數字經濟的高質量發展。
來源：《網絡安全和信息化》雜志
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