摘要：在当今数字经济浪潮下，数据逐渐成为关键生产要素，推动着生产力不断发展。随着互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术加速创新，数字经济已成为世界科技革命和产业变革的先机，是新一轮国际竞争重点领域。数据的规模呈爆发式增长，不仅在数字经济发展中的地位和作用凸显，而且对传统生产方式变革具有重大影响，催生新产业新业态新模式。

据相关研究显示，数据流动量每增加 10%，能带动 GDP 增长 0.2%。预计到 2025 年，全球数据流动对经济增长的贡献将达到 11 万亿美元。我国具有数据规模和数据应用优势，积极探索推进数据要素市场化，加快构建以数据为关键要素的数字经济，对构建新发展格局、推动高质量发展具有重要意义。

在这个时代，数字技术创新成为推动新质生产力发展的核心动力。人工智能、大数据、云计算等技术的广泛应用，为生产力的提升注入了新的活力。同时，物联网、区块链等新兴技术的崛起，进一步拓展了新质生产力的发展空间。这些技术的应用不仅提高了生产效率，降低了生产成本，还推动了产业的转型升级。

前两年讲数字化转型，今年开始讲数据要素，其实本质上都是希望让数据成为生产力，而数据要素，更是从生产要素的角度讲数据纳入到生产要素的里面来，本文想从如何理解数据成为生产要素，如何让数据成为生产要素，以及目前有哪些典型的案例的角度，来说明数据成为生产力的情况，这也是很多数字化转型企业在进行项目立项前必须讲明白的事情，而对于企业来说，弄清楚如何让数据成为生产力比到底用数据仓库还是数据平台，还是湖仓一体更为重要，因为技术是为了目的而存在。

什么是“数据生产力”
数据转化为生产力的方法‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍
数据成为生产力的案例‍‍‍‍‍‍‍

01

—

什么是“数据生产力”？‍‍‍‍‍

从行业视角来看，数字经济已成为推动新型生产力发展的核心动力。它涵盖了数字化产业和产业数字化，为传统行业的转型升级以及新兴产业的快速增长提供了强有力的支撑，促进了新型生产力的培育。目前，数字经济、电力设备与新能源、国防军工和汽车制造等关键行业是推动新型生产力形成的主要驱动力。根据国泰君安研究所的数据显示，2023年，这些新型生产力行业的增加值占到了10.7%，其中数字经济类别占到了7.3%，在所有行业中占据首位，成为推动新型生产力发展的重要支柱。随着新型生产力的不断增强，其对经济的实际拉动作用仅次于房地产行业，并且两者之间的差距正在逐渐缩小。

数字经济的发展依赖于数据这一基础性和战略性资源。中国的数据量规模从2022年的23.88ZB预计将增长到2027年的76.6ZB，年复合增长率（CAGR）达到26.3%，位居全球第一。政府、媒体、专业服务、零售、医疗和金融等行业是数据的主要应用领域。数据不仅被视为一种新型的劳动资料，也被视为一种新型的劳动对象。

作为新型劳动资料，数据的收集、整理、分析和应用为创新和价值创造提供了关键支持。通过高效利用和挖掘数据，企业能够发现新的商业机会，优化生产流程，提升产品和服务的质量，从而增强生产力和市场竞争力。同时，数据作为新型劳动对象，意味着数据本身成为了被处理、加工和利用的焦点。随着数据量的激增和技术水平的提升，人们能够从海量数据中提取有价值的信息和洞察力，进行深入的分析和预测。数据的处理和应用有助于更深入地理解市场需求、消费者行为和产品趋势，为决策和创新提供指导。数据的独特属性和潜力使其成为新型生产力的重要组成部分。

那么什么是“数据生产力”？

数据生产力定义：通过收集、分析、应用数据，企业可以更好地了解消费者需求、市场趋势和竞争对手行为，提供更创新、个性化的产品和服务，精细化管理生产和运营环节，制定更精准的战略决策。它包括 3 大特质：低边际成本、多场景复用、强渗透融合；和 8 大储存形式：数据人才体系、数据能力等。

培育新型生产力并不仅限于对新能源、芯片科技、大型模型等前沿领域的投资。实际上，它也涉及到对传统产业的改造升级，包括所有能够提升整体生产效率的领域。以汽车制造业为例，尽管它不是一个新兴产业，但通过创新和资源的优化配置，这一行业仍然拥有巨大的增长潜力。总的来说，我们认为培养新型生产力的关键在于发展各行业的“数据生产力”。企业通过数字化转型和创新，提升自身的数据生产力，使数据能够充分发挥其价值，全面推动业务发展，这样即使是传统产业也能实现显著的增长和进步。从宏观层面来看，未来市场的竞争可能会在一定程度上转变为数据的竞争。从微观层面来看，企业需要紧迫地关注如何快速构建自身的数据生产力，以应对即将到来的“数据竞争”时代。

02

—

数据转化为生产力的方法

‍‍‍‍‍

一、数据转化为生产力的方法

（一）收集整理数据

在当今信息时代，数据的收集和整理是将数据转化为生产力的首要步骤。随着互联网的普及和技术的不断进步，我们能够轻松地收集到大量的数据，但这些数据往往是分散且杂乱无章的。因此，我们需要对这些数据进行整合和分类，以便更好地理解和利用它们。

数据的整理过程包括数据清洗、数据归档和数据标准化等步骤。通过数据清洗，可以去除数据中的错误、噪声和重复信息，确保数据的准确性和一致性。数据归档则是将整理好的数据按照一定的规则进行存储，以便于后续的查询和使用。数据标准化则是将不同来源、不同格式的数据转化为统一的标准格式，便于数据的比较和分析。

例如，企业在进行市场调研时，收集到了大量的消费者反馈数据。这些数据可能来自不同的渠道，如问卷调查、在线评论、客服记录等，格式也各不相同。通过数据整理，将这些数据进行清洗、归档和标准化，企业可以更好地了解消费者的需求和意见，为产品的改进和创新提供依据。

（二）深入数据分析

数据分析是将数据转化为生产力的关键步骤之一。通过对数据的深入挖掘，我们可以发现数据中隐藏的模式和趋势，从而为企业的决策提供有力的支持。

数据分析可以采用统计分析、机器学习、人工智能等技术和方法。例如，通过对销售数据的分析，我们可以了解产品的热销时段和地区，从而调整生产和销售策略；通过对用户行为数据的分析，我们可以了解用户的需求和偏好，从而开发出更符合市场需求的产品和服务。

据统计，采用数据分析的企业能够提高生产效率 20% 以上，降低成本 15% 以上。例如，某电商企业通过对用户购买行为数据的分析，发现用户在购买某一产品时，往往会同时购买另一相关产品。于是，该企业调整了产品推荐策略，将这两个产品进行关联推荐，结果销售额大幅提升。

（三）驱动创新发展

数据驱动创新是将数据转化为生产力的重要途径之一。通过对数据的深入分析和理解，我们可以发现新的商机和创新点，从而促进企业的持续发展和竞争优势。

例如，通过对用户行为数据的分析，企业可以了解用户的需求和痛点，从而开发出更符合用户需求的产品和服务。通过对市场趋势数据的分析，企业可以发现新的市场机会，从而及时调整企业的发展战略。

以某科技企业为例，该企业通过对用户使用手机的行为数据进行分析，发现用户对手机拍照功能的要求越来越高。于是，该企业加大了对手机拍照技术的研发投入，推出了一款具有高像素、高画质、多功能的手机，受到了市场的广泛欢迎。

（四）共享合作数据

在当今互联网时代，数据的价值在于它们的共享和交流。通过与其他企业、组织和个人的数据共享和合作，我们可以获得更全面、准确和多维度的数据，从而提高数据的质量和应用效果。

例如，不同企业之间可以共享市场数据，以便更好地了解市场趋势和竞争对手；企业与科研机构之间可以共享技术数据，以便更好地开展技术创新和研发。

据研究显示，数据共享和合作可以提高企业的创新能力 30% 以上，降低研发成本 25% 以上。例如，某汽车企业与某科技企业进行数据共享和合作，共同开发了一款智能汽车。该汽车集成了双方的数据和技术优势，具有自动驾驶、智能互联、节能环保等特点，受到了市场的高度关注。

当数据成为生产力之后，就成为生产要素，数据作为生产要素的几个特征如下：

（一）非稀缺性

数据具有非稀缺性特征，这意味着数据资源并非有限可得。一方面，数据在共享过程中可以实现指数级增长。例如，在互联网社交平台上，用户分享的信息会迅速传播，每一次的分享都可能引发更多的互动和再分享，数据量如同滚雪球般不断增大。据统计，一些热门社交平台上的信息传播链条可以在短时间内覆盖数以百万计的用户，数据增量极为可观。另一方面，数据可以在储存允许的前提下重复使用、循环使用乃至无穷尽开发，因而它对推动经济增长具有倍增效应。比如企业在进行市场分析时，可以反复利用历史销售数据来预测未来市场趋势，不断调整生产和营销策略，从而实现效益的持续提升。

（二）强劲流动性

数据的流动性在所有生产要素中最强劲。它呈现出速度更快、程度更深、领域更广的特点，当之无愧地成为增长价值的 “潜力股”。与土地、劳动力、技术、资本等传统生产要素相比，数据的流动几乎不受物理空间的限制。土地流动性最弱，其流转过程复杂且速度缓慢；劳动力流动性次之，受到地域、行业等因素的制约；技术流动性适度，需要在特定的条件下进行传播和应用；资本流动性较强，但也需要通过一定的渠道和机制进行流动。而数据可以在瞬间跨越地理界限，在全球范围内快速传播。以金融行业为例，实时的市场数据可以在毫秒内传递到世界各地的交易终端，为投资者提供决策依据。同时，数据的流动领域极为广泛，涵盖了各个行业和领域。从科技创新到文化娱乐，从医疗健康到金融服务，数据的流动无处不在，为不同领域的发展带来了巨大的潜力。

（三）非排他性

数据具备强大的复用效率，具有非排他性。这意味着数据可以在一定范围按照一定权限重复使用，彻底颠覆了传统要素的使用局限。资本和劳动具有明显的排他性，当某人使用或消费一种物品时便阻止了其他人使用或消费该物品。技术虽具有一定的非排他性，但与数据相比仍有差距。例如，一款软件技术在授权使用的范围内，虽然可以被多个用户同时使用，但在使用过程中可能会受到一些限制。而数据可以被无限复制，且副本与原件无异，不会因为复制而降低其价值。企业可以利用大数据分析技术，对同一组数据进行多次分析和挖掘，为不同的业务部门提供决策支持。如电商企业可以通过对用户购物数据的分析，为营销部门提供精准营销方案，为供应链部门提供库存优化建议，为客服部门提供用户服务提升方向。

（四）时效性

数据的重要程度与时间成反比，超过规定时限可能失去意义。在快速发展的现代社会，数据的时效性尤为关键。比如金融市场的行情数据，每一秒的变化都可能对投资者的决策产生重大影响。如果投资者依据过时的数据进行决策，可能会导致巨大的损失。又如企业的市场调研数据，如果不能及时分析和应用，随着市场环境的变化，这些数据可能就会失去价值。马歇尔曾用森林中树木与企业的初创、成长、成熟和衰退四个周期作比较，“岁月或迟或早都要对它们产生影响，他们逐渐失去活力”，当企业死亡（注销）后，再对该企业相关的数据作分析就毫无意义了。因此，企业和组织必须及时处理和应用数据，以充分发挥其价值。

03

—

数据成为生产力的案例

1、联宝科技：供应链控制塔（SCCT）

现状：联宝科技作为 3C 电子制造行业的一员，面临着本行业在供应链领域的业务特点与挑战。

联宝科技通过构建供应链控制塔，实现了供应链“4小时生态圈”，将供应链供需协同周期缩短50%，呆滞料库存降低10%，库存齐套率提升50%，协同效率提升20%。这个案例展示了数据在供应链管理中的应用，通过数据分析优化了供应链流程，提高了效率和降低了成本。

2、首钢集团：数字与业务融合发展

现状：缺乏对业务数据全量全要素管理”，钢铁生产关联因素多、管控环节多、生产流程长，基于人工或人工加计算机系统辅助相结合的方式进行，业务执行仅依赖于局部信息、离线数据和人工经验，无法支撑精益制造和优化资源配置的需求；线下业务多，跨部门业务协调难度大、管控效率低，响应市场能力不足。由于钢铁生产制造过程动态变化，通过传统固定报表方式进行日常业务分析与管控已不能及时适应制造业务的不断更新及管理方式的变革。

首钢集团通过数字化转型，提升了企业经营效能，实现了业务提效3倍。他们通过整合数据资源，打破信息孤岛，构建了企业数据全集，实现了数据集中和共享，从而提高了决策的效率和质量。

数据体现为生产力的表现：

数据已经成为企业的核心资产，其价值不仅体现在数据的规模上，更在于如何将数据转化为实际的生产力。企业需要从“用数说”转变为“让数说”，即从被动地利用数据进行描述性分析，转向主动地通过数据模型化应用来驱动业务决策和创新。

数据分析的应用已经超越了传统的统计和现状展示，现在更注重通过构建业务决策模型来实现数据的主动推送和根因分析。这种模型化数据分析要求我们深入梳理和理解典型的业务活动场景，通过目标拆解与迭代、数据治理，以及业务需求的深入解读，实现业务数据的有机整合与重构。这样的过程不仅推进了模型与技术的融合，而且提升了我们发现问题、提出优化方案的能力，从而为业务活动提供更有力的支持。

同时，我们也要认识到“无价值”数据向“有价值”数据的转变。数据的获取、保存和使用都伴随着成本，因此，盲目追求数据量的增长并不是最佳策略。企业需要对数据进行精细化管理，通过分类使用来降低数据管理的成本。在数据标准规划阶段，就要考虑数据的精度、采集频度、使用热度、使用场景和保存年限等因素。此外，数据治理是一个持续的过程，需要定期清理数据仓库，停用那些长期不用的报表和主题数据，以减少低效数据对存储和计算资源的占用。

通过这样的方式，企业可以更有效地利用数据，将其转化为推动业务增长和创新的动力，实现数据的真正价值，从而在激烈的市场竞争中保持优势。

3、亨通光纤光棒智能制造工厂

亨通光纤光棒智能制造工厂是数据成为生产力的生动体现。在这个全球光通信行业首个 “灯塔工厂” 里，2 万平方米的车间内近 400 台大型设备同时运转，却不见工人忙碌身影。依靠大量自研数字化设备，通过 5G 网络连接传感器实时监控和数据传送，整个工厂如同拥有了 “智慧的眼睛” 和 “聪明的脑袋”。

数据的采集无处不在，即使在温度超过 1200 摄氏度的沉积设备里，也有 12 台微距摄像机指挥生产。智能集控系统配备强大的 “算力引擎”，不仅能自动调度设备生产，还能对照生产结果自主优化设备工艺参数，确保产品性能高度稳定和不断提升。

当系统检测到产品质量不合格，便会自动对生产机台进行管控，并立马发送 OA 通知相关人员，异常处理效率提升 80%。去年，亨通光纤接到紧急海外订单，公司以智能集控系统积累的数据库为基础，运用数字仿真技术反复模拟制造流程、测算生产结果，仅用 15 天就确定了合适的工艺参数，为订单及时交付提供了保障。而在过去，这一过程至少需要大半年时间。

亨通集团持续推动智能化改造和数字化转型，部署实施 27 个先进用例，涵盖生产全过程，使得工厂效率提升 66%、单位制造成本降低 21%、不良率降低 52%。亨通光纤光棒智能制造工厂成功入选全球 “灯塔工厂”，成为当今全球制造业领域智能制造和数字化最高水平的代表之一。‍

虽然目前已经有很多案例实现了数据成为生产力，但是目前数据成为生产力还有很多挑战。这些挑战严重制约了数据成为生产力的进程。

1、数据化意识薄弱

对于大部分传统企业而言，数字化转型仍处于工具层面，数据化意识薄弱直接与企业数字化应用深度相关。各种系统功能重复建设、数据孤岛现象严重，在很多领导意识里，数字化转型就是买软件。这种认知的局限导致对数据的不重视，使得企业在数据资源的利用上缺乏积极主动的态度。

2、数据共享难

企业数据共享难主要体现在技术与管理两个层面。从技术角度看，由于前期建设缺乏规划性，数据存在于各个应用系统中，造成大量的数据重复录入工作。虽然有资金和接口从理论上可以打通数据孤岛，但管理上的孤岛不打通，技术层面的努力也难以发挥作用。管理上的孤岛表现为不同部门之间的数据壁垒，缺乏有效的沟通和协作机制，导致数据难以共享。

3、数据应用难

虽然企业进行了数字化建设并采集了大量数据，但这些数据往往只是存在于系统内的 “资料”，企业不懂如何利用、分析和追踪数据，为企业管理提供决策支持。缺乏数据分析的能力和方法，使得数据无法发挥其应有的价值，数据应用难成为企业面临的又一难题。

4、数据运营管理难

数据的价值取决于应用的深度，这需要企业有一套行之有效的运营管理措施。然而，大部分传统企业在数据运营管理方面存在缺失，表现为组织不健全、人员专业能力低、权责不清等现象。缺乏专业的数据管理组织和规范的管理流程，使得数据的安全性、准确性和及时性难以得到保障。