近日，CCF中國數字經濟50人論壇在深圳舉辦 “數據要素資產化” 專題研討會。中國科學院院士梅宏、中國電子信息集團黨組成員和副總經理陸志鵬、中科院計算所副所長程學旗、螞蟻集團研究院院長李振華等50人論壇成員和專家一同出席了專題研討。華為數據湖存儲領域首席專家唐昕圍繞數據資產化課題，闡述了華為數據存儲在 “新應用、新數據、新安全” 趨勢下的系列創新思路。

    唐昕指出，數據要素資產化是指組織通過合法使用或交易數據資源，包括文本、圖像、語音、視頻等結構化或非結構化數據，獲得經濟或社會利益的過程。與其他資產不同，數據資產的價值釋放在于將數據轉化為信息和知識，對決策進行支持。在技術層面，這需要系統性地解決數據處理成本與數據價值平衡難和數據共享難兩大挑戰。

    第一，數據處理成本與數據價值平衡難指的是企業對數據基礎設施的投資普遍無法與業務數據和應用需求保持同比例高速增長，因此成本是企業將數據資產化升級的關鍵驅動力。

    以國內某大型金融集團為例，過去的數據基礎設施建設模式由業務牽引為主，缺乏統一規劃，造成數據分散及冗余存儲，僅數據收集及中轉平臺的投資就過億；其次，不同類型的數據需引入多種計算組件，架構極其復雜，人員開發和維護成本很高；同時，多套獨立系統導致數千萬條數據每天在多引擎間同步和更新，海量數據不斷挑戰系統架構的彈性擴縮能力；此外，大量冷數據因合規要求無法刪除，同樣造成存儲成本高的問題。

    基于此，企業亟需實現數據處理成本與數據價值的平衡。構建高性價比的下一代數據存儲和管理方案是數據資產化的核心。

    第二，數據共享難包含數據查找難、數據不一致和共享安全等實際挑戰。

    以華為服務的大量行業客戶為例：在新能源汽車行業，車企為識別某一車輛的問題，需掃描海量的歷史數據，以定位該車輛故障原因；在電力行業，電力系統數據描述統一標準的缺乏、多系統數據分散及組織機構變化多等問題，導致當前數據與歷史數據統計邏輯不一致，企業需耗費大量的數據治理成本；在醫療行業，同一患者在多家醫院的檢查數據如能實現安全共享，可減少大量重復檢查，實現社會資源的優化使用。

    數據存儲方式和位置的多樣性導致企業和機構系統復雜度的增加。為保證客戶安全高效地訪問分散的數據，數據存儲和管理方案提供商需要建立統一的數據標準和治理規范，包括在產品方案內對元數據進行統一管理，并通過技術手段持續監測和優化數據質量。