0-1 肖仰华-大模型时代的数据管理

数据智能管理与大模型时代

一、数据要素的重要性

• 数字经济的发展：2020年，《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》首次将数据作为生产要素。
• 政策支持：2022年，《“十四五”数字经济发展规划》明确提出数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。

二、数据价值变现的需求

• 数据资源：数据资源是指集结到一定规模后形成的具有战略价值的数据集合。
• 数据价值化：2022年发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》将“数据价值化”列为数字经济的重要组成部分。
• 数据基础制度：2022年，《中共中央关于构建数据基础制度的若干意见》初步形成了数据基础制度的“四梁八柱”。

三、数据管理面临的挑战

• 数据开放与融合：数据开放和融合面临多重挑战，包括数据治理、隐私保护和法律法规滞后。
• 数据处理技术：传统数据科学理论与方法难以支撑数据价值变现，亟需重建大数据统计学基础。

四、数据要素特征

• 持续流动：数据只有在生产、分配、流通等环节中持续流动，才能释放其价值。
• 多方主体：数据要素在流通过程中涉及多方主体，权属界定复杂。
• 开放生态：数据运营环境开放、异构、复杂。
• 动态增值：数据只有经过动态处理才能形成资产。

五、大模型时代的数据管理

• 大模型能力：大模型具有强大的语言认知能力、数据理解和操控能力，可实现低成本、自动化、智能化的数据管理。
• 案例分析：大模型在数据治理和数据管理中展现出显著优势，如自动识别数据质量问题和进行数据处理。
• 应用前景：大模型有望替代数据管理人员从事常规的数据管理工作，实现端到端的大数据价值变现。

结论

随着数字经济的不断发展，数据要素的地位愈发重要。大模型时代为数据管理和价值变现提供了新的机遇，但仍面临诸多挑战。未来，需进一步完善数据基础制度和技术体系，以充分发挥数据要素的作用。