当前，数据流通堵点问题日益凸显，数据经济基础设施的相对落后直接影响了数据质量，进而阻碍了数据要素的顺畅流动和高效利用。
多位受访专家指出，通过国家层面的政策引导和支持，以及企业技术创新和资本投入，可以逐步解决数据经济基础设施落后导致的数据质量不高和数据要素流动差的问题。
数据基础设施建设亟待加强
2024年7月，党的二十届三中全会审议通过了《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》明确提出“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享。”
中国联通智能城市研究院规划咨询部总工程师董正浩指出，目前，我国数据基础设施建设尚不完善，特别在中西部和东北地区的中小城市，网络覆盖、数据中心等基础设施建设仍需加强。落后的数据基础设施将导致数据采集的质量不高、算力不足，从而影响数据处理的速度和效率，难以进行复杂的数据分析，这将直接导致数据质量低、流动性差。
在中国民航信息网络股份有限公司副总经理李劲松看来，数据流通难的本质在于我国在基础软件和应用软件方面产业相对薄弱。目前，我国大部分高端软件仍需要依靠进口，并且进口软件零散杂乱、标准不一。以国产软件的处理能力又很难支撑起海量数据资源的统筹共享和开发利用。当务之急是加快推动我国软件产业的发展，提升整体研发实力。
北京市社科院副研究员王鹏则表示，要解决数据流通堵点问题，必须加快数据基础设施的建设和升级。通过优化网络基础设施以及推广先进的数据管理、治理，有效提升数据质量，促进数据要素的顺畅流动和高效利用。
数据标准尚未统一
数据标准不统一导致了数据孤岛现象的出现，不同系统之间的数据难以互通共享，进一步加剧了数据流通的困难。
王鹏强调，加强数据标准的制定和推广，打破数据孤岛是解决数据流通堵点问题的重要途径。以医疗领域为例，由于不同医院之间使用的医疗信息系统不同，数据标准不一致，导致患者的医疗记录无法在不同医院之间顺畅流通。这不仅给患者的就医带来了不便，也限制了医疗机构之间在诊疗、科研等方面的合作。
李劲松表示，如果企业管理软件能够相对统一，那么数据在企业之内跨作业节点、跨业务流程、跨信息系统共享就会更便捷，跨企业、跨行业数据共享的可能性就会越大。
金智维副总裁、行业研究院院长姜志刚认为，推进数据标准化体系建设，将有效降低数据处理和连通成本，有助于提高数据流通和交易的活跃度，促进数据要素的有效流动。通过国家层面的政策引导和支持以及技术创新和资本投入，可以逐步解决数据基础设施落后导致的数据质量不高和数据要素流动差的问题。（记者孙广见）
转自：新华财经客户端
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