推进数据要素化,数据云为何是“加速器”?

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。

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