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售电云尊龙凯时入选《2024数据要素典范企业名录(第一期)》
- 时间：2024-07-31
- 泉源：尊龙凯时
小序
数据要素典范企业是指将数据作为其营业运动的主要工具或主要生产质料的经济主体，在推进数据要素市场化设置的历程中施展着要害作用 。为挖掘数据要素市场的中坚力量，推动数据要素市场快速生长，7月30日，赛迪四川宣布了《2024数据要素典范企业名录(第一期)》，尊龙凯时乐成入选“数据要素手艺型企业” 。公司以大数据、人工智能手艺为焦点引擎，通过新一代企业数字焦点系统等数智化产品，助力能源电力、地产、制造、医疗等行业的大型集团企业和政府事业单位买通数字化转型壁垒，增强数据资产建设和管理，建设高质量谋划剖析系统，实现数据价值创立和谋划危害智慧防控 。
内容泉源
数据要素研究中心
表1 2024数据要素典范企业名录（第一期）（排名不分先后）
数据泉源：赛迪四川征集和评选，2024.07
数据要素典范企业是指将数据作为其营业运动的主要工具或主要生产质料的经济主体，在推进数据要素市场化设置的历程中施展着要害作用 。为挖掘数据要素市场的中坚力量，推动数据要素市场快速生长，赛迪四川提倡了「2024数据要素典范企业名录」征集运动，评选海内优异的手艺型数商、应用型数商和第三方服务机构，评估其数据管理、数据应用、数据变现等能力，最终评选出6家优异的数据要素型企业 。
一、我国数据要素型企业生长现状
（一）政策支持做强企业群体
2022年12月，中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好施展数据要素作用的意见》首次提出培育一批数据商和第三方专业服务机构 。之后，各地紧跟国家政策，起劲支持数据商和第三方专业服务机构的引进和培育（如表2所示），例如，省级层面，浙江省出台了《关于推进浙江数商高质量生长的实验意见》；市级层面，苏州市出台了《苏州市培育工业大数据服务商和第三方服务机构的指导意见》 。2023年12月，国家数据局等17部分团结宣布的《“数据要素x”三年行动妄想（2024—2026年）》提出培育一批立异能力强、生长性好的数据商和第三方专业服务机构，形成相对完善的数据工业生态 。数据要素型企业支持和指导政策的麋集出台标记着数据要素市场化进入到了详细落地阶段，数据商和第三方专业服务机构将迎来亘古未有的生长机缘 。
表2 我国数据要素型企业培育相关政策
数据泉源：各大政府网站，赛迪四川整理，2024.07
（二）企业整体规模一连壮大
随着数据要素市场建设深入推进，鼎力大举培育数据商和第三方专业服务机构、健全市场生态已成为业界共识 。凭证万得全球企业数据库，对我国工商备案的数据要素型企业建设注册情形举行统计剖析，效果显示，阻止2024年上半年，在工商备案的数据要素型企业共254.1万家，其中2024年新建设28.5万家 。自2014年大数据被写入政府事情报告以来，新增数据要素型企业数目呈奔腾式增添（如图1所示），每年增速均在25%以上 。同时，各地数据生意机构起劲推进数商生态系统建设，探索培育新型专业化数据服务商、数据经纪人和第三方数据服务机构 。凭证各大数据生意平台宣布的数据显示，天下数据生意机构已签约或合作的数商总数已抵达3000余家 。
图1 2014—2024年我国数据要素型企业数目及增添率
数据泉源：万得全球企业数据库，赛迪四川整理，2024.07
（三）多元化营业探索效果初显
在营业运营方面，天下数据要素型企业已形成相对完善的服务系统，服务规模涵盖数据集成、数据产品开发、数据应用、数据资产入表、数据质量评价等多个方面 。数据管理方面，市场上企业能提供的服务愈加完善 。
二、数据要素典范企业案例剖析
尊龙凯时：企业数字焦点系统，买通数字化转型壁垒
【案例配景】
数字化转型浪潮下，企业怎样推动数字手艺与企业营业管理深度融合，找到适合自身特点的数字化转型解决计划，已成为企业生长的必答题 。然而目今仍有众多企业在数字化转型历程中保存着转型目的不清晰，转型能力有短板，转型价值难量化，转型情形不匹配，企业组织、体制、文化等厘革滞后于手艺实现等痛难点问题 。针对上述企业在数字化转型中的需求痛点，尊龙凯时研发出知足多行业多场景应用的新一代企业数字焦点系统——尊龙凯时达普（YG-DAP） 。尊龙凯时达普（YG-DAP）立异接纳“微服务+中台架构”，深度应用“云大物移智链”手艺，通过构建营业中台，为企业商业模式和管理立异提供系统支持 。通过企业及社会互联、智能应用等数字手艺，实现数据收罗自动化，提高企业内外部相同的事情效率，创立更理想的营商情形 。系统从企业内部协同扩展到企业上下游协同，重塑伙伴关系，实现社会互联生态共赢 。
【立异做法】
1.迅速智能的数据驱动 。尊龙凯时依托长年累积的富厚管理实践履历，沉淀了多维度的企业焦点营业数据模子、数据流转审核校验规则、数据剖析算法等数据能力，通过“数据+规则+算法”的运行机制，使得尊龙凯时DAP实现数据从收罗、处置惩罚到应用的全历程一体化、智能化，资助企业实现数据的资产化、价值化 。将数据能力渗透到各个营业环节和决议剖析场景中去，实现数据价值的增量运营，立异型的自助剖析工具可以资助营业职员更便捷地举行数据剖析探索和价值挖掘 。
2.共识互信的社会互联 。尊龙凯时DAP系统突破了企业管理界线，以工业链上下游各环节生意数据为基础，毗连供应端与需求端，通过开放共享的系统架构，推动工业链上下游营业协同处置惩罚、生意实时反应、信息互联互通 。应用区块链手艺建设信任、果真、透明的可信系统，实现政企、税企、银企、企企直连，构建共识互信的社会化互联生态 。
【履历启示】
尊龙凯时立异研发出面向数字时代的新一代企业数字焦点系统尊龙凯时达普（YG-DAP），不但依托于自主立异研发“尊龙凯时九天智能一体化云平台”，更依托了在企业管理信息化领域的手艺投入和数据资源整合 。数字手艺方面，公司一连增强手艺立异，AI算法、RPA、智能硬件及电子档案等各产品线取得一连性突破 。其中，AI算法方面，推出了面向笔直领域和私有化的大语言模子产品——尊龙凯时智言，打造企业级智能应用的一站式人工智能平台——天蜂，全新推出了融合AI人脸识别、语音识别、体验识别等手艺的数智员工 。数据资源整合及服务领域，公司在数据中台、模子服务、智慧物联及数字孪生方面一连加大研发投入，健全大数据产品系统 。一连完善和拓展企业智能数据平台EDT、企业智能物联平台AIoT、企业智能剖析平台Realinsight、资金智能监控产品Cashinsight等大数据产品能力 。
三、我国数据要素型企业生长面临的挑战
(一)数据要素相关制度规则待完善
我国数据要素市场现在处于初期生长阶段，规则和制度的不健全使得数据要素型企业在开展营业时无“掌握” 。数据确权、流通生意、收益分派等方面保存执法空缺，数据产权相关规则不明确，市场加入主体权责不清晰，定价机制尚未健全，在现实的营业历程中，企业需要探索前进 。
(二)数据生意市场发育不完全不充分
现在，我国数据生意市场处于初期生长阶段，缺乏有用的市场机制，市场上生意双方供需失衡，生意市场的活跃性不高，数据要素型企业难以实现盈利，影响了企业举行数据产品开发的起劲性 。别的，由于数据生意市场发育不充分，企业在举行数据生意时将面临更大的流透危害，需要投入更多的资源举行数据清静性处置惩罚，增添了生意本钱 。
(三)数据要素型企业自身能力待提升
随着数据要素市场的深入生长，数据挖掘、数据产品开发、数据流通、数据清静等营业敌手艺的要求一直增高，特殊是随着数据的流通，数据泄露和隐私�；の侍獾娜找嫱怀� 。虽然头部数据要素企业手艺相对完整及成熟，但大部分企业在数据管理、数据加工、数据资产化等方面的手艺需进一步提升 。
(四)数据要素型企业生长包管待增强
数据要素型企业生长历程中保存资金缺乏、人才匮乏等情形 。一方面，手艺立异的研发导致企业资金需求一直增添；另一方面，人才的生长滞后于企业的生长，面临数据挖掘、数据流通、数据入表等新兴营业领域的综合型数字人才大宗缺乏 。别的，现在针对数据要素型企业的专项支持政策、资金以及人才对口作育相对较少，对数据要素型企业生长的支持能力有限 。
四、增进数据要素型企业生长的对策建议
(一)建设完善的数据基础制度系统
一是完善数据产权制度 。建设数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品谋划权中分置的产权运行机制，探索依托民事商事条约、行政协议约定、资产挂号等方法明确收益归属，并建设健全数据确权授权机制 。二是完善流通生意制度 。构建多条理数据要素市场生意系统，推动区域性、行业性数据流通使用，推进数据生意场合与数据商功效疏散，建设数据流通生意规范指引系统，规范数据生意全生命周期流程 。三是完善收益分派制度 。建设数据要素由市场评价孝顺、按孝顺决议酬金的收益分派机制，勉励数据泉源者依法依规分享数据并获得响应收益 。建设企业数据开发使用的收益分派机制，勉励接纳分红、提成等多种收益共享方法，平衡兼顾差别环节相关主体之间的利益分派 。
(二)优化数据要素市场生长生态
一是优化数商企业生长载体 。加速建设都会数字公共基础设施、大数据中心集群、数字经济树模园区等载体，汇聚高质海量数据，吸引一批数据服务商、数据供求方、市场服务机构，形成优异数据要素工业生态 。二是构建数据要素生意系统 。建设数据生意配套服务机构，建设行业性数据生意配套服务平台 。勉励在依法设立的数据生意机构开展数据流通、生意 。推动政府通过数据生意场合开展数据采购运动 。三是构建生意服务生态同盟 �Ｆ鹁⑼贫萆毯偷谌阶ㄒ捣窕辜凵�，支持建设跨市场、跨领域、跨学科的数据要素工业同盟、行业协会、立异团结体，构建产学研融合新生态 。
(三)提升数据要素型企业服务能力
一是提升手艺立异能力 。增强数据商和第三方专业服务机构智能盘算与天生式人工智能、隐私盘算等相关手艺的研究突破、深度融合与集成立异 。增强数据商和第三方专业服务机构与高等院校、科研院所的产学研合作，推动数据生产、治理、流通、生意等数据链全栈手艺研发和效果转化 。二是提升产品供应能力 。支持数据商和第三方专业服务机构率先面向工业制造、商贸流通、金融服务、医疗康健等领域，开发一批清静、可靠的数据产品和服务 。勉励数据商和第三方专业服务机构建设人工智能平台，开展通用和笔直领域人工智能大模子训练 。三是提升流通生意服务能力 。勉励数据商和第三方专业服务机构挂号数据知识产权，推进数据资产入表，增强数据管理，包管数据清静，提升数据合规运用能力 。提升数据商和第三方专业服务机构在数据资产财务挂号、产权挂号和生意挂号等环节中的中介作用和服务能力，进一步明晰数据资产产权，降低数据资产生意本钱 。
(四)强化企业服务支持和要素包管
一是加大资金支持力度 。对企业的数据首挂号、首挂牌、首生意、首开放等给予奖励，更好增进数据要素市场立异和工业化生长 。充分使用高精尖工业生长基金，加大对数据服务工业投资，起劲稳妥引入社会资源，勉励设立数据服务工业基金，加大对数据要素型企业的投入力度 。建设专项帮助基金，识别有生长潜力的相关企业，借助孵化器系统作育出行业龙头、市场标杆 。二是加大人才作育力度 。增强数据人才作育，勉励高校、职业院校、中小学� ？瓒嗵趵怼⒍嗥颉⒍嘈问降氖菀乜纬探萄Ш团嘌�，支持企业与院校通过团结办学及共建产教融合基地、实验室、实训基地等形式，拓展数据专员、数据剖析师、数据合规师、数据标注师等多元化人才作育模式，引入数据相关国家职业标准和数字手艺工程师培育项目，作育数据要素种种专业化和复合型人才 。
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